本文为《OpenCV计算机视觉实战》课程的笔记。1 图像的基本概念图像的表示：计算机中，图像由像素点组成。像素点取值：[0, 255] 数值表示图像的亮度，数值越大越亮彩色图像颜色通道：RGB，每个通道上都有一个亮度值 注：灰度图只有一个通道图像的表示：图像的每个通道都由亮度值的矩阵组成2 图像的基本操作2.1 图像的读取彩色图像：cv2.IMREAD_COLOR，读取后得到的是一个三维矩阵灰度图
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV-Python是Ope
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2023-07-03 18:59:53
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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
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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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
一、OpenCv简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCv官网https://opencv.org/二、OpenC
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2023-06-21 09:39:10
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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
5、图像滤波（平滑） 图像滤波（平滑），即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 &nb
1、blur 2、GaussianBlur 3、medianBlur 4、bilateralFilter 5、腐蚀和膨胀
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2023-08-13 10:10:34
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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
© Fu Xianjun. All Rights Reserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息的重要手段，OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可以用于学术研究，也可用于工业邻域，它于1999年由因特尔的Gary Bradski启动，OpenCV库主要由C和C++语言编写，它可以在多个操作系统上运行。1.1图像
人工智能现在使用的越来越成熟了，如人脸识别，图像识别等，在AppUI自动化测试中，也有越来越多的框架或是公司引入图像识别技术来提高自动化测试的执行效率。图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。 现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用
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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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("
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"
printf("当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION );
当前使用的OpenCV版本为：4.3.0显示图片#include <opencv2/opencv.hpp> //头文件
using namespace cv; //包含cv命名空间
int main( )
{
// 【1】读入一张图片，载入图像
Mat srcImage = imrea
OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库。提供了很多图像处理常用的工具 批注：本文所有图片数据都在我的GitHub仓库 读取图片并显示 import numpy as npimport cv2 as cvoriginal = cv.imread('../machine_learning_date/forest.jpg')cv.imshow('Original',...
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2021-09-01 14:19:29
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OpenCV基础 边缘检测 亮度提升 角点检测图像识别 特征点检测 特征值矩阵 物体识别人脸识别 视频捕捉 人脸定位 人脸识别OpenCV基础OpenCV是一个开源的计算机视觉库。提供了很多图像处理常用的工具批注：本文所有图片数据都在我的GitHub仓库读取图片并显示import numpy as npimport cv2 as cvoriginal = cv
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2020-04-13 12:40:00
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要2.1RPN网络2.2Fast R-CNN网络2.3 NMS3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果使用matlab2022a版本仿真结果如下：测试1：测试2：测试3：测试4：通过matlab操作界面，会对图片中的火灾区域进行识别，并输出检测框。识别火灾之后，会同步更新输出：此外，本程序还提供了其他更多的样本供测试使用：2.算法涉
