OpenCV学习笔记(一)决心开始研究OpenCV。闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(教程网上很多,知之为知之,不知百度之,我这里粗略再讲一下)1. 配置电脑的环境变量(Path变量)这里我的是D:\Program Files            
                
         
            
            
            
            鉴于在Ubuntu20下安装编译opencv3屡屡失败,暂时先放着,最近按照教程在win10下面,使用Visual Studio成功配置了opencv3.4.16一把过教程:几个问题需要改进一下:首先是opencv官网下载太慢问题,有大佬提供了opencv镜像:https://www.raoyunsoft.com/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-13 14:28:28
                            
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            1、下载安装CMakeWindows平台下想要生成OpenCV解决方案,需要用到CMake这样一个开源软件。
CMake可以在官网:http://www.cmake.org/上直接下载。有源码也有执行文件,如果对此软件感兴趣,可以好好研究一下。当然本文的重点是编译OpenCV,所以在Download页面下Binary distributions栏选择了Windows win64-x64 Insta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-24 16:12:24
                            
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            01 必须软件:Cmake/VisualStudio。系统环境 :win10 企业版 Build 14393。Thinkpad x240 8GB内存 I5处理器,256GBssd系统盘,5400转硬盘,生成工程文件后,使用vs2015编译单一版本大约10分钟左右。  使用 cmake-3.4.0-win32-x86.exe,下载地址:https://cmake.org/files/v3.4/cma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-29 15:00:04
                            
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            作者:斯科特·扬,译者:张峰斯科特·扬是《如何高效学习》作者,这位学习达人,利用高效的学习理论,12个月内自学完成4年麻省理工计算机的33门课程。对于如何打开视野、快速地了解一个领域,以及如何高效学习,作者推荐了十门经典的公开课,涉及到哲学、机器学习、物理学、量子力学、历史、经济学等多个学科。开卷有益,一起来了解十门公开课吧。1. 公正(迈克尔·桑德尔 哈佛大学)说实话,这门课程值得一看,就算只            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            学习d作者防抄袭方式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            英特尔数字化开发套件 首页 文档 产品介绍 快速指南 系统安装 运行示例 软件安装 GPIO应用 AI应用开发 ROS开发 硬件资源 案例分享 管理镜像 定制LOGO 常见问题 资源导航 实物图片 资源导航 OpenCV学习 Intel OpenCV课程Intel官方的OpenCV免费认证课程,实战            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            环境安装opencv-Pythonopencv-contrib-PythonpytesseractOpencv模块架构代码练习1(创建图片窗口,使用摄像头):import cv2 as cv#科学计数import  numpy as npimage_path = "datasources/images/1 (1).jpg"def look_dog_image():    #将传入的图片转换成为矩阵            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录opencv基本操作1. 数据读取——图像2. 数据读取——视频3. 截取部分区域4. 颜色通道提取和合并5. 边界填充6. 数值计算opencv进阶操作1. 图像融合2. 图像阈值3. 图像平滑4. 形态学腐蚀膨胀梯度礼帽 与 黑帽5. 提取边缘6. 图像梯度6.1 Sobel算子6.2 Scharr算子6.3 Laplacian算子7. Canny边缘检测实战1:图像金字塔高斯金字塔            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关于OpenCV安装 1.下载和安装OpenCV SDK 在官网:http://opencv.org/上找到OpenCV windows版下载 。 后得到一个 opencv-2.X.X.exe的文件,直接双击解压......如下: 2.配置环境变量: 在path 变量下,新增以下两个值: 3.工程包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2016-12-18 23:56:00
                            
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            最近在项目中负责图像处理模块的编程工作,主要分为两个板块,一是视频图像去雾,二是可视、红外图像融合。为了提升开发效率,遂开始学习并使用opencv图像类库,效果很好的说~因为平台是vc6.0,比较老,加之对opencv的运用是入门级,所以选择使用opencv1.0版。下面提出几个我使用时遇到的问题及解决方法,同是opencv入门的同志可以略作参考。1、                
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-22 07:49:03
                            
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            Python是什么?Python就是一门编程语言,而且是现在世界上最流行的编程语言之一。(越来越流行)编程语言 是用来定义 计算机程序 的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码,再通过语言处理程序执行向计算机发送指令,让计算机完成对应的工作。 简单来说,编程语言就是人类和计算机进行交流的语言。 Python的发展背景Python的作者,Guido von Rossum(吉多·范·罗苏姆            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-14 11:17:49
                            
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            "【视觉与图像】OpenCV篇:Python+OpenCV            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-09-08 16:01:25
                            
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            K Nearest Neighbors这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”,即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。CvKNearestclass CvKNearest : public CvStatModel //继承自ML库中的统计模型基类{public: CvKNearest();//无参构造函数 virtual ~CvKNearest(); //虚函数定义 CvKNearest( const CvMat* _train_data, const            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            阈值操作: 1 class ThresholdDemoExamlpe { 2 // 阈值操作 3 public: 4 //static int thresholdValue = 0; 5 //static int thresholdType = 3; 6 //static int const max
                    
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            安装opencv这些,教程很多我我就不写了我参考的是大神浅墨_毛星云的上面是链接注意的是,如果是3.20版本的只有64位,我安装过程中由很多问题,因为我 用的vs2013是32位的,所以如果用3.20会缺少很多dll库,这个也许是我的系统原因,所以我用的是3.0版本的,因为这个版本把x86和x64分开的,所以用起来要方便写。再用库。lib文件的时候,注意一些带d的是debug,不带的是releas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 实现“Opencv 深度学习”的流程及教学
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装 Opencv 和相应的深度学习库 |
| 步骤二 | 导入所需的库 |
| 步骤三 | 加载预训练的深度学习模型 |
| 步骤四 | 处理输入图像 |
| 步骤五 | 运行深度学习模型 |
| 步骤六 | 处理输出结果 |
## 操作步骤
1. **            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-04-08 04:50:33
                            
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            # Opencv深度学习实现指南
## 概述
Opencv是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。深度学习是目前最热门的技术之一,结合Opencv可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等复杂任务。本文将指导你如何使用Opencv实现深度学习。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A(准备工作) --> B(导入必要的库)
    B -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            HTML+CSS的技巧有哪些?怎么学好Web前端开发?经过Web前端学习的一个过程,每个人都会对前端的认识逐渐由浅入深,由一开始僵硬地使用标签和标签属性进行简单网页布局,到最后能够对网页进行丰富的CSS渲染,逐渐不断成长起来。接下来给大家分享一下阶段学习技巧。   1、合理清晰的HTML文档结构有着重要的意义。首先,这有利于自己写CSS时选择标签;其次,这方便别人阅读            
                
         
            
            
            
                         
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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