前言在OpenCV中，图像的遍历有多种方法，其中常用的有：1、最快速--ptr指针2、最安全--迭代器3、最便捷--at方法下面引用大神的代码实验结果：很明显，指针的效率最高，迭代器的效率最低。Time of scan_image_c (averaged for 100 runs): 2.04884 ms.
Time of scan_image_iterator (averaged
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2024-08-08 14:24:18
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文章目录【 1. 图片采集 】【 2. 图片读取 】【 3. 图片展示 】【 4. 图片保存 】【 5. 功能展示 】 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库。 跨平台是指，它可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS等操作系统上。 OpenCV提供了多种语言的编程接口，例如C、C++、Python。 它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，具有轻量高效的特点
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2023-11-06 23:14:37
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目录1. USB摄像头取图2. 图像预处理：获取屏幕ROI2.1. 分离提取屏幕区域2.2. 计算屏幕区域的旋转角度2.3. 裁剪屏幕区域2.4. 旋转图像至正向视角2.5. 提取文字图像2.6. 封装上述过程3. 字符分割，获取单个字符的图像4. 模板匹配：确定字符内容4.1. make_template4.2. 模板修复4.3. 重新加载模板数据4.4. 模板匹配1. USB摄像头取图由于分辨
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2024-02-27 21:12:18
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存取像素值获取像素值： 灰度图片:pixel = img.at<uchar>(100, 200);彩色图片:pixel = img.at<Vec3b>(100, 200);//对于彩色图像，Mat会返回一个有三个8位数组成的unsigned char类型向量修改像素值： 灰度图片:img.at<uchar>(100, 200) = 255;彩色图片:for(in
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2024-04-07 09:33:05
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§00 前 本文将会介绍使用OpenCV进行图像块简单检测算法。0.1 什么是图像块？ 所谓图像块就是在图像中一组相邻的具有相同特性（比如灰度值）像素区域。在前面的图像中，那些紧挨在一起的黑色像素区域就是图像块。图像块检测就是找到并标记出这些区域。0.2 检测样例代码 OpenCV提供了检测图像块的方便方法并使用不同特征将它们过滤出来。 下面以简单示例开始：Python# Standar
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2023-11-01 23:56:29
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OpenCV学习笔记：第一节课：RGB颜色通道：所有彩图都是三颜色图0~255，亮度从黑色到白色R：红， G：绿， B：蓝而对于一个灰度图，不需要RGB颜色通道import cv2
import numpy as np
# numpy是一个数学运算库，可以自行搜索学习，一般与opencv搭配使用，有时还会用到matplotlib读取图像：img = cv2:imread('路径', 参数)
# 两
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2023-11-10 19:10:34
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函数的设置为了使图像识别的流程更加直观，我们提前设置一个函数用于图像识别过程中每一步的图像展示。def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()使用这个函数可以使得在图像识别过程中的每一步更加直观的展示出来，也可以用于检测每一步是否正确运行。读取一个模板图像我
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2023-07-27 20:21:06
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1 - 引言在数字图像处理中还提供了许多检测图像简单特征的方法，例如边缘检测、轮廓检测、直线检测、圆检测等。让我们用OpenCV实现以下这些算法吧2 - Canny边缘检测OpenCV提供了一个非常方便的Canny函数（以算法的发明者命名）import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('images/12.jpg',0)
cv2.imwrite("
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2023-12-15 10:38:56
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在多数的图像处理任务,为了执行一个计算任务,需要遍历图像的所有像素.考虑到大量的像素数据需要被访问,用一个有效率的方法去做这个事情是很有必要的.本节和下一节会用不同的方式展示如何用循环遍历图像.本节使用指针的方法.Getting ready我们会用一个简单的任务举例如何遍历图像:减少一幅图像的颜色数.彩色图像是由三个通道的像素组成的.每个通道的亮度值分别对应三原色(红绿蓝).因为这些值是8位uns
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2024-06-29 08:05:19
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这篇内容跟OpenCV关系不大，但对于c++初学者有很大的帮助。 一、指针概念指针是一个变量，存储的是地址。 所以指针本质是一个地址！看到指针条件反射想到地址。 对于一个常规变量，&运算符就能够取得他的地址。所以一个变量var，那么&var就是一个地址。注意：这里的&代表获取地址，和引用&不一样。获取地址&在变量前面，引用&在数据类型后面，一般放在函
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2024-05-31 10:14:28
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# Python OpenCV 图像位置识别
## 1. 引言
在如今的计算机视觉领域，图像位置识别是一项关键技术。它可以帮助计算机理解并定位图像中的重要元素。Python 是一种极为流行的编程语言，因其简洁易用与功能强大而受到广泛欢迎。结合 OpenCV（开源计算机视觉库），我们可以实现图像的位置识别任务。
在本文中，我们将探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现简单的图像位置识
OpenCV 图像识别 Python：从问题到解决的完整过程
在现代机器视觉和计算机视觉应用中，OpenCV 已成为一个不可或缺的工具。无论是在自动驾驶、安防监控，还是在工业自动化领域，图像识别技术都显得尤为重要。本文将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 进行图像识别，从问题场景出发，逐步推导出解决方案。
### 背景定位
我们通常面临的问题场景包括需要实时识别图像中的物体。例
opencv 场景文字识别 文章目录opencv 场景文字识别前言目标API场景文字检测：` cv::dnn::TextDetectionModel`场景文字识别：`cv::dnn::TextRecognitionModel `模型和数据准备TextDetectionModel:TextRecognitionModel:场景文字检测example场景文字识别example总结不足 前言opencv
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2023-10-15 14:46:29
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分水岭是区域分割三个方法的最后一个，对于前景背景的分割有不错的效果。 分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以
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2023-08-22 23:29:55
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别无他用，主要是用来记录自己的学习过程。一. 数据读取图片读取cv2.imread():用于读取函数
@param_1 : filename Name of file to be loaded. # 文件地址
@param_2 : flags Flag that can take values of cv::ImreadModes # 读取文件的方法
# 有三种选择
cv2.IMREA
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2024-01-02 15:46:10
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我一度以为图像训练会很难，觉得很高深，直到我亲自做了一个图像的训练才认识到如果仅仅是单纯地学习和使用，真的很简单。本文按照如下顺序来进行详细解释如何进行图像识别训练过程：制作图像图像数据图像训练图像识别实例选取图像集我这里下载了12张杨幂的照片作为数据集来提取脸部照片ROI。#include <QApplication>
#include "opencv2/opencv.hpp"
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2023-12-01 22:36:16
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OpenCV 可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符，这些图像特征可作为图像搜索的数据库；此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来，组成一个更大的图像。如将各照片组成一个360度的全景照片。本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例，并利用这些特征进行图像匹配和搜索。本章节选取一些图像，检测它们的主要特征，并通过单应性（homography）来检测这些图像是否存在
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2023-12-15 19:42:29
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在进行“python opencv图像识别 图像匹配”时，我们面临多个挑战。本文将详细阐述相关问题的解决过程，以助您从中获得启发。
## 备份策略
为了确保图像识别和匹配过程中数据的安全，我们需要一个稳健的备份策略。这里是一个简单的备份流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据生成] --> B{备份选择}
B -->|定期备份| C[云存储]
简述Anaconda编译环境下，利用OpenCV和tesseract进行OCR文字识别。配置环境后，通过OpenCV的函数读取并对图像进行预处理。然后将处理好的图像进行pytesseract相关操作对字符进行识别和定位。得到字符的位置和内容信息后再通过OpenCV绘制。 目录简述1. 资源及配置资源环境配置2. 单个字符识别的实现3. 词汇识别4. 数字的识别 1. 资源及配置资源代码资源：Faf
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2024-02-28 10:00:00
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Day 6 - Opencv 用指针扫描图像1.前言2.指针扫描图像3.其他减色算法3.1 取模运算3.2 位运算符 1.前言在大多数图像处理任务中，执行计算时你都需要对图像的所有像素进行扫描。需要访问的像素数量非常庞大，一次必须采用高效的方式来执行这个任务。下面学习的是使用指针运算来遍历图像像素。2.指针扫描图像以减色算法为例，算法步骤如下：N为减色因子，将image中的每个像素值除以N(整除
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2024-04-06 20:47:51
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