图像数据结构1. IplImage:2001年发布opencv后一直存在，需要自己分配管理内存。
2. Mat：opencv2.0引入，自动分配内存，不存在内存泄漏。Mat 是一个类，分为头部和数据部分，矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针。
注意：Mat通过引用计数来释放内存创建图像：构造函数1. Mat::Mat(int rows, int co
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2023-10-27 09:39:40
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本篇博客记录学习OpenCV-Python模板匹配的相关知识。使用模板匹配在一幅图像中查找目标。学习到的函数有： cv2.matchTemplate()， cv2.minMaxLoc()。原理模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。 OpenCV 为我们提供了函数： cv2.matchTemplate()。如同 2D 卷积，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一
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2023-11-10 01:46:40
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# 使用OpenCV创建直线的简单指南
OpenCV（开放计算机视觉库）是一个强大的视觉计算库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。本文将为你介绍如何使用Python中的OpenCV库创建一条简单的直线。在这一过程中，我们将通过实例代码来展示如何实现这一功能，并给出一些背景知识供你更深入地理解。
## OpenCV简介
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，包含超过2500个优化算法，这些
在计算机视觉领域，使用 Python OpenCV 创建 mask（掩膜）是处理图像的一项重要技术。无论是分割、识别对象，还是在特定区域应用滤镜，mask 都是必不可少的工具。本篇文章将带你详细了解如何在 Python OpenCV 中创建 mask 的过程，从环境准备到扩展应用，涵盖了各个环节。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保有合适的环境来运行 Python OpenCV。首先确保
# 使用Python OpenCV创建图片
在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛应用的开源计算机视觉和机器学习库。它提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频数据。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库创建图片，并演示一些常见的图像处理操作。
## 准备工作
首先，我们需要安装OpenCV库。可以通过以下命
原创
2023-09-02 05:40:46
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# Python创建opencv图像的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python创建opencv图像。下面是整个过程的步骤概述：
```mermaid
journey
title 创建opencv图像的步骤
section 准备工作
step 安装opencv库
step 导入必要的库
section 创建图像
step 创建一
原创
2023-11-02 10:48:24
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# 使用 Python OpenCV 创建棋盘图案
在计算机视觉领域，棋盘图案是一个常用的标定工具。这种图案帮助我们在进行相机标定、立体视觉等任务时进行准确的测量。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库创建一个棋盘图案，并提供相关代码示例。
## 环境准备
首先，我们需要确保已安装 Python 和 OpenCV。可以使用以下命令安装 OpenCV：
```bash
pip
# -- coding:utf-8 --
"""
图像的平滑:
学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊
使用自定义的滤波器对图像进行卷积（2D 卷积）
2D 卷积:
我们可以对2D图像实施低通滤波(LPF)或者高通滤波(HPF)等。
LPF 帮助我们去除噪音，模糊图像。
HPF 帮助
# 使用 Python OpenCV 创建 Mat 的详细指导
## 前言
对于初学者来说，理解计算机视觉中的图像表示是非常重要的。在 OpenCV 中，Mat 是一种用于表示图像的基本数据结构。本文将逐步教你如何使用 Python 和 OpenCV 创建 Mat 对象。
## 创建 Mat 流程概览
以下是创建 Mat 对象的整体流程：
| 步骤 | 描述
## Python Opencv 创建矩阵
### 引言
Opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在使用Opencv进行图像处理和计算机视觉任务时，经常需要创建矩阵来存储和处理图像数据。本文将教会你如何使用Python Opencv创建矩阵，并解释每一步的代码和意义。
### 流程
下面是创建Opencv矩阵的整个流程，我们将使用表格展示每一步的内容。
原创
2023-09-17 18:10:10
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本次使用python3+opencv+pycharm作为opencv学习环境，下面介绍如何安装：1.安装python3方法一： python下载官网：https://www.python.org/downloads/windows/，下载安装之后记得把python加入到环境变量，方便调用python相关命令。如果在安装时漏掉了勾选Add python.exe to Path，那就要手动把pytho
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2024-04-22 14:56:48
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OpenCV介绍一般提到计算机视觉，就不得不谈到OpenCV，因为它是一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库。 你肯定想不到OpenCV诞生于1999年，今年22岁高龄了。OpenCV全名是Open Source Computer Vision Library(开源的计算机视觉库)。OpenCV提供了计算机视觉的基础的功能，它是开发者的必备工具，另一方面它还不断的在新版本中添加对新的算法
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2023-09-25 22:35:36
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接着前面那篇文章，继续讲解opencv-python的基本编程操作目录1.图像阈值的处理2.图像平滑处理3.图像形态学操作 4.梯度计算5.canny边缘检测算法 6.图像轮廓检测方法7.模板匹配8.金字塔的制作方法1.图像阈值的处理格式 ret,dst = cv2.threshold(src,thresh,maxval,type) 括号中src为输入图像，只能是灰度
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2023-11-14 22:03:54
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文章目录1 图像基本操作2 NumPy数组操作3 色彩空间4 像素运算5 ROI和泛洪填充6 模糊处理第八课——直方图 1 图像基本操作1 读取本地图片2 获取图片信息3 创建灰度图像4 读取视频信息注意：需要在当前目录下创建一个pic文件夹，放0.jpg图片# coding;utf-8
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
def read_imag
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2024-04-23 17:32:21
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一、卷积定义与矩阵形式常用的平滑处理算法是基于二维离散卷积的高斯滤波、均值滤波。以及基于统计方法的中值滤波。假设有两个矩阵 将K旋转180度（为什么旋转，我也没有想通） 然后就是按照I的每个元素，从左到右，从上到下，得到一个新的矩阵M 那么我们可以说矩阵K为一个卷积核（卷积掩码），M是I关于K的full 卷积。这个理解是很简单的。但是我们在图像像素处理的过程中一般使用
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2024-04-23 09:56:10
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关于“用Python和OpenCV创建一个图片搜索引擎的完整指南”在win7操作系统python3.6下的测试探索
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在python3.6中，上面程序需要进行修改：“(axesX, axesY) =(int(w*0.75)/2, int(h*0.75)/2)”需要更改为：“(axesX, axesY) =(int((
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2024-06-18 23:12:42
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读取一张图片用cv2.imread()函数，它有两个参数。 第一个是要读取图片的路径，第二个是怎么读取图片。import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('789.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)#图在程序的工作路径，只要图片名
'''cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
cv2.IMRE
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2023-06-09 16:15:34
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前言最近写代码总是提笔忘api，因为图像处理代码写的比较多，所以想着把一些常用的opencv的api，包括numpy的api做一个记录，后面再忘记的时候，就不用去google挨个搜索了，只需要在自己的博客中一查就全知道了。这个博客也会持续性一直更新，主要把漏掉的api挨个补齐。api接口和示例代码1、图片基操这类就不需要写api接口说明了，直接上代码import cv2
import numpy
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2024-03-03 23:09:01
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Python-opencv学习第三课：图像对象的创建与赋值 文章目录Python-opencv学习第三课：图像对象的创建与赋值一、学习内容二、代码部分1.引入库2.定义一个图像创建函数和读入图片3.打印图像维度并进行显示4.完整代码三、运行结果总结 一、学习内容记录笔者学习Python-opencv第三课：图像对象的创建与赋值，代码资料来源于网络贾老师视频。二、代码部分1.引入库代码如下：i
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2023-09-04 14:51:56
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返回主目录4 图像基本特效4-1 图像特效介绍图像特效分为以下几个，分别是：灰度处理底板效果马赛克毛玻璃效果图像融合图片蓝色边缘检测浮雕效果4-2 图像灰度处理1灰度处理常用方法：方法1，直接使用imread里面的参数，代码如下：import cv2
src = cv2.imread('17.jpg', 1)
gray1 = cv2.imread('17.jpg', 0)
gray2 = cv2.
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2024-02-23 10:32:34
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