根据vc6.0c++的学习经验，如果可以很好的自己编程，让图像进行平移旋转这些操作，那么就好像能够清楚的看见图像的内部结构当然这里你怎么访问像素，这个可以自己选一种适合的，最多的是ptr指针，at也是挺多的。看着很简单的变换，可以对图像处理上手的更快，当然对于旋转可能就稍微i难了一点，不过opencv提供了resize(
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2024-03-26 10:40:55
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重映射 重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。为了完成映射过程，需要获得一些插值为非整数像素的坐标，因为原图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。 一般情况下，我们通过重映射来表达每个像素的 位置（x,y）,像这样： &
KeyPoint数据结构KeyPoint数据结构官方说明网站：(http://docs.opencv.org/3.3.0/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html)公有属性(float)angle：角度，表示关键点的方向，通过Lowe大神的论文可以知道，为了保证方向不变形，SIFT算法通过对关键点周围邻域进行梯度运算，求得该点方向。-1为初值。(int)class_id：当要
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2024-08-19 09:35:42
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core模块下面的矩阵掩码操作：矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。如果熟悉神经网络的话，说白了就是一个滤波器，所以官网给出的第二个方法就是滤波器访问。思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下
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2024-09-04 14:45:21
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rectangle函数就是绘制一个矩形框，它有两种形式，一种是输入左上角和右下角的点的x和y坐标，即Point，另一种是输入一个Rect。分别如下：CV_EXPORTS_W void rectangle(CV_IN_OUT Mat& img, Point pt1, Point pt2,
const Scalar& color,
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2024-03-21 10:46:30
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<span style="font-family:SimHei;font-size:18px;">0 前言
最近一直在看关于目标跟踪方面的算法实现，也是时候整理下思路看看怎么实现了。 这次我将带领大家看看基于
OpenCV的目标跟踪算法及其基本实现。由于目标跟踪方法众多，我将分为几次讲解逐个讲解。当然只是起个索引的
效果，要好的跟踪实现有待自己去深化。
概述
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2024-04-07 14:30:59
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一、函数列表Rect::Clone 该函数用来创建一个与当前矩形对象相同的矩形对象
Rect::contains(point&) 该函数用来决定该点是否在此矩形框内
Rect::contains(rect&) 该函数用来决定另一个矩形框是否在这个矩形框内
Rect::contains(INT,INT) 该函数用来决定点(x,y)是否在此矩形框内
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2024-03-18 09:10:54
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全世界常用和不常用的条码类型大概有一百多种，常用的条码类型一般是指在世界上的多个国家或者地区使用比如EAN-13码、UPC-A码、Code-128码、Code-39码、EAN/UCC-128码、ITF-14码等等，而不常用的条形码可能只是在某些国家地区，或者仅在某一个行业使用，比较少见。 &
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2024-08-21 11:42:56
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1. 前言今天分享一篇2003年的低照度图像增强论文《Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes》，论文地址为：https://domino.mpi-inf.mpg.de/intranet/ag4/ag4publ.nsf/0/53A4B81D590A3EEAC1256CFD003CE441/$file/logma
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2024-04-12 05:37:42
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# 使用OpenCV进行图像重映射和畸变校正的流程
在计算机视觉领域，图像畸变是一种常见的问题，特别是在使用广角镜头时。OpenCV库提供了一些强大的工具来解决这个问题。本文将介绍如何使用Python和OpenCV的`remap`函数来进行畸变校正。
## 整体流程
下面是使用OpenCV进行图像重映射和畸变校正的步骤概述：
| 步骤 | 描述
int main(int argc, char** argv){ Mat srcImage, dstImage; Mat map_x, map_y; namedWi
原创
2022-08-16 16:37:54
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记得我在OpenCV学习笔记（四）——新版本的数据结构core里面讲过新版本的数据结构了，可是我再看这部分的时候，我发现我当时实在是看得太马虎了。对于新版本的数据结构，我再说说。Point_类不用多言，里面两个成员变量x，y。Point_<int>就是Point2i，也是Point，Point_<float>就是Point2f，Point_<double>就是
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2024-08-26 11:09:32
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double threshold( const Mat& src, Mat& dst, double thresh,double maxVal, int thresholdType ); 参数： src：原图像。 dst：结果图像。 thresh：当前阈值。 maxVal：最大阈值，一般为255. thresholdType:阈值类型，主要有下面几种：enum {
THRES
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2024-06-05 08:42:46
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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
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2024-04-07 00:02:41
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文章目录一、背景二、Notes（一）更新几个小例子方面理解remap1. 利用remap 进行 copy2.进行翻转 学习remap的时候发现map1和map2的参数跟我的直观理解略有差别，在次记录一下。 一、背景把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内的指定位置，这个过程称为重映射。OpenCV 提供了多种重映射方式，但是我们有时会希望使用自定义的方式来完成重映射。OpenCV 内的重映射函
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2024-06-19 07:19:58
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mhdd是一个非常专业的硬盘检测修复工具，可以帮助用户硬盘检测、屏蔽坏道、屏蔽坏道等，这款软件非常良心是免费的，很多小伙伴不知道mhdd怎么使用，为此带来了专业教程帮助你们。mhdd怎么使用：方法一：步骤1：首先需要下载并打开软件。然后按一下F4，在出现的菜单上把光标移动到Remap 我们看到右边显示的是OFF，那么我们回车一下就变成ON了，意思是打开修复功能的意思。步骤2：当我们再次安
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2024-03-15 14:16:47
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引言：图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过
目录0.学习目标1.图像分割2.固定阈值法3.自动阈值法3.1自适应阈值法 3.2迭代法阈值分割 3.3Otsu大津法 4.图像边缘提取4.1图像梯度4.2模板卷积 4.3梯度图 4.4梯度算子 4.4.1Roberts交叉算子 4.4.2Prewitt算子4.4.3Sobel算子 4.5Canny边缘检测算法5.连通
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2024-02-23 17:49:40
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在上一个教程中，我们看到了Harris Corner Detector。1994年下半年，J。Shi和C. Tomasi在他们的论文《有益于跟踪的特征》中做了一个小修改，与Harris Harris Detector相比，显示了更好的结果。哈里斯角落探测器由下式给出：取而代之的是，史托马西提出：如果大于阈值，则将其视为拐角。如果像在Harris Corner Detector中那样在空间中绘制它，
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2023-08-26 16:13:55
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即使是最好的相机和镜头拍摄出来的照片有时也会被光学畸变，尤其是使用广角镜头时，建筑物、街道等可能被扭曲、膨胀，出现在照片边缘的人脸和人体也会产生体积变形。Perspective Efex 借助 DxO 数据库中大量的相机和镜头配置，扭曲、失真、膨胀等等这些光学畸变，只需点击一下鼠标就可修复。◆ ◆ ◆面板选项（中英
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2024-05-08 09:24:51
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