一、cvThreshold 作用：函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定。 形式：void cvThreshold(
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2024-09-25 19:26:24
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一、简介
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分辨率（resolution，港台称之为解析度）就是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素的多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。
1、图象分辨率（PP
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2024-05-23 10:46:50
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opencv处理视频并不是最方便的，因为用opencv处理视频会有很多限制，比如只支持生成avi格式的视频，对后期视频加入声音也是比较不方便，如果有更高需求的话建议使用vfw和ffmpeg库。思路是：先对视频逐帧改分辨率，再将每一帧的图片合成视频，加上声音。我有20个文件夹，每个文件夹里面有若干视频，通过opencv中的resize函数，将视频的每一帧的分辨率改为240*180。代码如下：impo
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2023-11-10 19:52:33
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VESA标准组织今天正式宣布了全新的DisplayPort 2.0影音数据传输标准规范，与雷电3、USB-C紧密结合，可满足8K乃至更高级别的显示输出需求。 1.以往DisplayPort1.4最高支持60HZ DP 1.1、1.2、1.3/1.4的理论总带宽分别为10.8Gbps、21.6Gbps、32.4Gbps，但有效率都只有80％(8/10b编码)，难以满足6K、8
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2024-04-14 14:12:43
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图像采样与分辨率• 采样后得到离散图像的尺寸称为图像分辨率。分辨率是数字图像可辨别的最小细节。 • 分辨率由宽（width）和高（height）两个参数构成。宽表示水平方向的细节数，高表示垂直方向的细节数。 • 例如：一副640*480分辨率的图像，表示这幅图像是由
640*480=307200个点组成。
一副1920*1080分辨率的图像，表示这幅图像是由
1920*1080= 207360
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2024-04-01 22:52:17
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简介超分辨率是指对图像细节进行放大或改进的过程。当增加图像的尺寸时，额外的像素需要以某种方式进行插值。传统的图像处理技术并不能得到好的结果，因为它们在放大时没有把周围环境作为背景。深度学习和最近的GANs在这里发挥了作用，提供了更好的结果。下面给出的图像说明了超分辨率。放大后，原来的高分辨率图像显示出了最好的细节。其他图像采用各种超分辨率方法重建后得到。你可以在这里读到更多细节。1.OpenCV的
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2023-10-09 21:33:33
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引言前面的文章中，我们有用过图像方法或者缩小的函数 resize() ，这个函数既可以放大图像，也可以缩小图像，其中：缩小图像：一版使用 CV_INETR_AREA (区域插值)来插值。放大图像，一般使用 CV_INTER_LINEAR (线性插值)来插值。图像缩放除了可以使用函数 resize() ，还有另外的一种方式 —— 「图像金字塔」。 图像金字塔是什么？在说清楚什么事图像金字塔之前，
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2024-08-06 09:52:29
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最近把OpenVINO升级到了最新版本（超级不喜欢openvino这点，每次升级都要换几个接口，虽说API会向前兼容几个版本，不过跟起来真累啊，OpenCV, FFMPEG也是这样，是不是开源项目都是这么玩的啊... ） 顺便来试试看最新版本的OpenVINO对图像超分的模型支持的怎么样。 先从FSRCNN 开始，毕竟这是图像超分的经典模型，运算量小推理速度快，超分效果又好。
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2024-05-06 15:08:39
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参考： 1、https://docs.opencv.org/3.2.0/ 2、https://github.com/opencv/opencv/阈值操作使用inRange使用OpenCV函数cv :: inRange执行基本的阈值操作根据像素值的范围检测对象理论在之前的教程中，我们学习了如何使用cv :: threshold函数执行阈值处理。在本教程中，我们将学习如何使用cv :: inRan
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2024-06-16 10:09:27
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想要对大量图像进行简单处理，我们可以利用代码实现。OpenCV作为开源的图像处理库，安装方便，容易上手，功能强大，受到了很多人的喜爱。1.背景笔者正在参加全国大学生智能汽车竞赛。由于放假在家，家中没有铺设赛道的条件，我找到了一款上位机，可以将智能车的图像导入到上位机中，上位机提供了在线调车功能，可以进行各种图像操作，将智能车的图像处理代码进行简单的修改，就可以在上位机中运行。但是这款上位机对图片有
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2024-02-09 11:16:58
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图像增强目的使得模糊图片变得更加清晰、图片模糊的原因是因为像素灰度差值变化不大，如片各区域产生视觉效果似乎都是一样的， 没有较为突出的地方，看起来不清晰的感觉解决这个问题的最直接简单办法，放大像素灰度值差值、使图像中的细节更加清晰。目前较为常用的几个方法：伽马变换、线性变换、分段线性变换、直方图均衡化，对于图像对比度增强，都能取得不错的效果！本文将对每种方法 简单介绍一下，并借助于 Python
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2023-11-13 22:23:03
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家园宗旨：
诚邀八方志同道合之友，
共谋一隅传道受业之善！
作者简介： 上期我们简单介绍了电子图片在Matlab中的读取及数据存储形式，电子图片的本质可以看成多通道的数值矩阵，通过矩阵索引可以获取图片任意区域的信息，可对其进行修改等操作。本期内容我们将介绍一些常用的图像处理功能。首先是图像的缩放操作，可以通过
imresize函数实现图像宽、高方向上尺寸的改变，
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2024-05-24 22:51:53
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# 使用Python和OpenCV调整图像分辨率
在图像处理领域，图像的分辨率是一个非常重要的概念。分辨率指的是图像中所包含的像素数，直接影响到图像的清晰度和细节。如果我们想要将图像调整到适合特定需求的大小，使用Python的OpenCV库将在这个过程中非常便利。本文将介绍如何使用OpenCV调整图像的分辨率，并提供示例代码。
## 1. 安装OpenCV库
在开始之前，您需要确保已安装Op
在这篇文章中，我将分享如何使用 OpenCV 在 Python 中修改图像的分辨率。这是一个常见且实用的任务，可以为图像处理项目提供便利。接下来会详细讲解环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南等内容。
## 环境配置
为了顺利进行 OpenCV 开发，我们首先需要配置好环境。这里使用的工具包括 Python 及其相关库。以下是环境配置的一些要点：
1. **安装 Pyth
本文已收录于Opencv系列专栏： 深入浅出OpenCV ，专栏旨在详解Python版本的Opencv，为计算机视觉的开发与研究打下坚实基础。免费订阅，持续更新。 文章目录数字图像1.数字图像概念2.数字图像起源3.常见成像方式4.数字图像的应用γ 射线成像X 射线成像可见光波段成像红外线波段成像微波波段成像射频波段成像图像处理、机器视觉、人工智能关系5.Opencv介绍环境安装安装 Opencv
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2024-09-27 20:07:25
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一、基础开发环境搭建1）cuda安装需要根据自己的显卡的型号选择支持的CUDA版本显卡驱动查看：鼠标右键 注意看自己的电脑配置，我的电脑最高可安装CUDA 11.7 Update 1，再高电脑就安装不了了版本是向下兼容的安装 CUDA 11.7 Update 1CUDA安装地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 然后等待下载 一直下
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2024-05-05 07:59:08
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问题笔者使用的是USB摄像头。 如果你使用的是CSI摄像头，vcgencmd get_camera命令可能能够帮到你。希望读取高帧率可以看看CSDN-树莓派ARM64系统中如何设置opencv-python读取高清摄像头画面 如果你使用的是USB摄像头，vcgencmd get_camera命令会出现supported=1 detected=0的提示，这是正常的。同时，raspistill库不支持
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2024-03-06 16:52:07
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# 提升图片分辨率的方法
在数字图像处理中，提升图片分辨率是一个常见的需求。如果一张图片的分辨率较低，我们可能希望将其提升到更高的分辨率，以获得更清晰的图像细节。本文将介绍使用OpenCV和Python来提升图片分辨率的方法，并提供代码示例。
## 1. 图片分辨率
图片的分辨率通常以像素为单位表示，包括宽度和高度。例如，一张分辨率为640x480的图片，表示宽度为640像素，高度为480像
原创
2023-12-17 06:30:13
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一、1. 图像1.1 图像是由像素组成的，而像素实际上就是带有坐标位置和颜色信息的点。 我们把图片想象成由若干行，若干列的点组成的， 现实中有RGB颜色系统， 我们可以把图中任意一点（位置在第m行，第n列）的点A表示为A[m,n] = [blue,green,red] 1.2 图像亮度blue，green，red分别代表蓝绿红，每个数值代表的原色的亮度大小。blu
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2024-10-07 12:41:53
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Resize_Image --> Save_Image
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作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何使用Pyth
原创
2024-05-10 07:07:13
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