《OpenCV学习笔记》

opencv学习笔记python实现 图像金字塔（高斯金字塔与拉普拉斯金字塔）

使用拉普拉斯金字塔时，图像必须是2^n*2*m使用拉普拉斯金字塔先要知道高斯金字塔这两种过程是图片缩小与放大缩小reduce=高斯模糊+降采样（pyrDown）放大expand=扩大（升采样/pyrUp）+卷积#-*-coding:utf-8-*-importcv2ascv#高斯金字塔defpyramid_image(image):cv.imshow("yuan",image)level=3#金字
wym_king·2020-07-11 20:50

OpenCV学习笔记（一）

OpenCV学习笔记（一）显示图片创建Mat类mat类常用函数灰度，滤波图像翻转平移缩放显示图片#include"pch.h"#include#include#includeusingnamespacecv
筝风·2020-07-11 19:35

opencv学习笔记二十二：图像叠加/图像融合/按位操作

一、图像叠加：cv2.addres=cv2.add(img1,img2)或者res=cv2.add(img1,标量值)参数说明：cv2.add将两个图片对应位置的像素的值相加，或者将每个像素的值加上一个标量值，大于255的像素值就设置成255。有一点需要注意的是，如果是两张图片相加，那么一定要注意两者的尺寸和通道数必须是一样的；如果是标量值，这个值既可以是整数也可以是浮点数，加合适的标量值一般是为
万能的小黑Alex·2020-07-11 19:25

opencv学习笔记十七：直方图和直方图均衡化(cv2.calcHist、 cv2.equalizeHist)

一、计算图像直方图的函数：cv2.calcHist()cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulate]])->histimaes:输入的图像channels:选择图像的通道mask:掩膜，是一个大小和image一样的np数组，其中把需要处理的部分指定为1，不需要处理的部分指定为0，一般设置为None，表示处理整
万能的小黑Alex·2020-07-11 19:25

opencv学习笔记十三：图像金字塔(高斯金字塔,拉普拉斯金字塔)

图像金字塔1、高斯金字塔2、拉普拉斯金字塔高斯金字塔：向下采样方法（缩小）高斯金字塔：向上采样方法（放大）img=cv2.imread("AM.png")cv_show(img,'img')print(img.shape)#(442,340,3)up=cv2.pyrUp(img)cv_show(up,'up')print(up.shape)#(884,680,3)down=cv2.pyrDown(
万能的小黑Alex·2020-07-11 19:54

opencv学习笔记十五：图像轮廓特征(周长、面积、轮廓近似以及外接矩形和外接圆)

上一个博客讲了如何查找和绘制一个图像中的轮廓；现在再来说一说这些轮廓的常见特征以及如何使用opencv里面的对应函数。1.cv2.contourArea(cnt，oriented=False)#计算轮廓的面积参数说明：cnt为输入的单个轮廓值;oriented:默认值false，面向区域标识符，如果为true，该函数返回一个带符号的面积，其正负取决于轮廓的方向(顺时针还是逆时针)。根据这个特性可以
万能的小黑Alex·2020-07-11 19:54

opencv学习笔记五：cv2.warpAffine()函数详解

cv2.warpAffine()函数主要是利用变换矩阵M对图像进行如旋转、仿射、平移等变换，只需要我们提供一个2*3的变换矩阵M，就可以对图像进行变换。它一般是和cv2.getRotationMatrix2D和cv.GetAffineTransform两个函数在一起使用，这两个函数是用来获取变换矩阵M,这样就不需要我们自己设置Mcv2.warpAffine(src,M,dsize,dst,flag
万能的小黑Alex·2020-07-11 19:24

opencv学习笔记：直方图（histogram）

一、直方图的理解  直方图就是对数据的统计图，比如最常使用的灰度图像直方图就是对灰度图像的像素值进行频率统计，按照一定的顺序绘制的图，横坐标是像素值，纵坐标是像素值出现的频率。缺点是会丢失像素的位置信息。  通常对图像的亮度、梯度、像素值、方向等都可以进行直方图绘制。二、直方图均衡化----equalizeHist()2.1介绍  直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法。
qq_38392229·2020-07-11 18:26

opencv学习笔记：归一化normalize()、深度转换convertTo()、找最大最小值及其坐标minMaxLoc()

一、归一化介绍–normalize()1.1、API介绍voidnormalize(InputArraysrc,InputOutputArraydst,doublealpha=1,doublebeta=0,intnorm_type=NORM_L2,intdtype=-1,InputArraymask=noArray());参数src：输入图像；参数dst：输出图像，和原图一样的大小；参数alpha
qq_38392229·2020-07-11 18:54

OpenCV学习笔记

文章目录扫盲图上画图一些概念维度与通道通道维度基础类型PointSizeScalarRectMatMatpublicAttrsMatpublicMethodOP扫盲首先，在图像和视频分析方面，我们应该了解一些基本的假设和范式。对现在每个摄像机的记录方式来说，记录实际上是一帧一帧地显示，每秒30-60次。但是，它们的核心是静态帧，就像图像一样。因此，图像识别和视频分析大部分使用相同的方法。有些东西，
Alvin_hcf·2020-07-11 18:35

OpenCV学习笔记-形状匹配

函数cv.matchShape()可以帮我们比较两个形状或轮廓的相似度。如果返回值越小，匹配越好。它是根据Hu矩来计算的。Hu矩是归一化中心矩的线性组合，之所以这样做是为了能够获取代表图像的某个特征的矩函数。这些矩函数对某些变化如缩放，旋转，镜像映射（除了h1）具有不变形。具体代码：defmatchshape_demo():#性状匹配img1=cv.imread('img/contour_targ
Charles.zhang·2020-07-11 17:28

OpenCV学习笔记-ORB

一、原理具体原理参考博客：ORB原理，这里只是简单介绍SIFT和SURF算法是有专利保护的如果你使用它们就可能要花钱。但是ORB不需要ORB基本是FAST关键点检测和BRIEF关键点描述符的结合体，并很多修改增强了性能。先它使用FAST找到关键点，然后再使用Harris角点检测对这些关键点进行排序找到其中的前N个点。它也使用金字塔从而产生尺度不变性特征。数据的方差大的一个好处是使得特征更容易分辨。
Charles.zhang·2020-07-11 17:28

OpenCV学习笔记-图像金字塔

一、关于图像金字塔以多个分辨率来表示图像的一种有效且概念简单的结构是图像金字塔，一个图像金字塔是一系列以金子塔形状排列的、分辨率逐渐降低的图像集合。——《数字图像处理》。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔性质排列的分辨率逐步降低，且来源同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理的图像的高分辨率表示，而顶部
Charles.zhang·2020-07-11 17:28

openCV学习笔记

*********************2016.8.22***********************@2016.8.9~2016.8.12OpenCV学习细节总结1.直接读取图像灰度图的方法：MatLogoMask=imread(“Logo.jpg”,0);2.掩模必须为灰度图3.获取图像ROI的方法：MatGirlROI=Girl(Rect(200,200,Logo.cols,Logo.r
我不是斗哥·2020-07-11 17:44

opencv学习笔记二十一：轮廓提取

轮廓：一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。在opencv中，提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合（指多个有序的点集），函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的，一般使用Canny()函数处理后的图像，因为这样的图像含有边缘像素。寻找轮廓的API函数：findContours(image,vector>c
东城青年·2020-07-11 15:05

opencv学习笔记十八：直方图计算

直方图统计，分别统计不同灰度值的个数，并画出其直方图。API函数：calcHist(&image,1,0,Mat(),result,dims,&histSize,&ranges);参数解释：单通道图像地址，计算多少张通常取1，通道数通常取0，掩模通常取Mat(),统计的结果，维数，分了多少个灰度等级，灰度范围。#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;i
东城青年·2020-07-11 15:05

OpenCV学习笔记……开启摄像头180502

使用的OpenCV的版本是2.4.10，IDE是VS2013，操作系统为win7。建立的项目为C++空项目，手动添加cpp文件，复制进去这些代码，即可用。亲测无错，主要参考博文：https://blog.csdn.net/x_r_su/article/details/52457729下面是经过注释的代码：#include#include#include#includeusingnamespacec
耕读传家远·2020-07-11 15:31

opencv学习笔记（2）

双目摄像头标定刚看了一点learningopencv的立体标定，现将大致标定过程书写如下，具体算法还有待继续学习，以滚顾自己已掌握的东西，有幸解你之惑，自然更好。标定过程一般有寻找角点、计算内外参数、计算基础矩阵、矫正、匹配等步骤。寻找角点主要的作用是为计算之后的各种参数矩阵提供依据，采集一个棋盘格在不同位置的图像，opencv的库函数会根据这些图像的角点建立足够多的方程组可以解除内参数、外参数和
野藤·2020-07-11 14:53

OpenCV学习笔记（4图像金字塔和轮廓检测）

1.图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔：向下采样方法（缩小）高斯金字塔：向上采样方法（放大）#pyrUp的作用是扩大像素值。up=cv2.pyrUp(img)cv_show(up,'up')print(up.shape)#pyrDown的作用是缩小像素值。down=cv2.pyrDown(img)cv_show(down,'down')print(down.shape)对于一个图像，如果
AVENGER辉·2020-07-11 14:24

C# OpenCV学习笔记五之图像轮廓

原始图轮廓图相关代码如下ImageimageSource=newImage((Bitmap)loadPictureBox.Image);ImageimageGrayscale=imageSource.Convert();Imagedest=newImage(imageGrayscale.Width,imageGrayscale.Height);CvInvoke.cvThreshold(imageG
洪十二·2020-07-11 12:15

OpenCV学习笔记（十一） 轮廓操作

在图像中寻找轮廓首先利用Canny算子检测图像的边缘，再利用Canny算子的输出作为寻找轮廓函数findContours的输入。最后用函数drawContours画出轮廓。边界Countour利用vector>类型变量进行存储。findContour参数详细见此。计算物体的凸包将寻找轮廓的输出作为函数convexHull的输入寻找凸包。凸包Hull也是利用vector>类型变量进行存储，故也可以直
三更灯火五更鸡·2020-07-11 11:48

OpenCV学习笔记（六）—— OpenCV for Android打开相机

在之前的篇章中，我们完成了Android平台开发环境的配置，也找到了剔除OpenCVManagerAPI的办法，那么接下来我们开始从零开始，完成一个个人的程序，实现功能如下：1.识别指定的图片，并用彩色框绘制图片边缘2.在识别的图片上显示一个3D的模型不难看出，这实际上就是AR最初步的功能，当然要完成这个功能却需要完成很多事情，步骤：打开相机—>获取图像流—>模式识别—>对象跟踪—>绘制模型===
河乐不为·2020-07-11 11:45

OpenCV学习笔记（三）—— OpenCV编程起点

摘要：由于最近AR（增强现实）这个概念非常火爆，各种基于AR的应用及游戏逐渐面向大众，而在AR中最重要的两个技术就是跟踪识别和增强渲染，其中跟踪识别是通过OpenCV这个开源的计算机视觉库来实现的，所以我就想着研究一下这个库，这里是个人的学习笔记，不是什么权威的教程，如果你们有错误也麻烦帮我指出哈。=============================================分割线==
河乐不为·2020-07-11 11:45

OpenCV学习笔记（四）【图像旋转】

OpenCV学习笔记（四）【图像旋转】在OpenCV项目中新建Rotation.py文件。
醪糟小丸子·2020-07-11 10:00

OpenCV学习笔记02: 剖析cv::createTrackbar()及回调函数的用法

#include//highgui.hpp中已经包含了core.hpp,imgcodecs.hpp,videoio.hpp头文件#include//imgproc.hpp已经包含了core.hpp头文件#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intg_slider_position=0;//滑动条的滑块初始位置intg_r
l1216766050·2020-07-11 10:06

OpenCV学习笔记（二）——新版本模块结构

还是老话题，2.0版本对OpenCV可是进行了大刀阔斧的改革，用c++重新了大部分结构，而不是1.X版本中的c结构。这些模块包括：core——定义了基本数据结构，包括最重要的Mat和一些其他的模块imgproc——该模块包括了线性和非线性的图像滤波，图像的几何变换，颜色空间转换，直方图处理等等video——该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪calib3d——基本的多视角几何算法，单个立体摄像头
iteye_9378·2020-07-11 08:55

我的OpenCV学习笔记（11）：启动摄像头

在网上看了许多关于OpenCV启动摄像头的资料，但是，都是基于C语言的，代码又臭又长，（其实主要是因为我学的OpenCV就是用C++的，C语言的基本数据结构不太熟悉），所以一直想找一个用C++写的程序，最后让我在OpenCV自带的英文参考手册上找见了，整个代码30行都不到！nice啊！我对代码做了一点修改，发上来吧！#include#include#includeusingnamespacecv;
iteye_6233·2020-07-11 08:11

我的OpenCV学习笔记（21）：C语言描述的OpenCV程序

我之前的OpenCV的学习，都是C++的，主要的参数资料是用户手册和一本书《OpenCV2ComputerVisionApplicationProgrammingCookbook》（网上可以下载到，但是没有中文版），这本书的前七章的主要内容我基本都放到了博客上。（后面的内容有时间在与大家继续分享。）这本书最大的特点是通俗易懂—因为它是一本“Cookbook”。对很多理论性的内容，都是浅尝辄止的。而
iteye_6233·2020-07-11 08:11

我的OpenCV学习笔记（20）：提取元素的轮廓及形状描述子

先看提取轮廓的代码：Matimage=imread("D:/picture/images/binaryGroup.bmp",0);if(!image.data)return-1;imshow("源图像",image);//获取轮廓std::vector>contours;//获取轮廓：findContours(image,//图像contours,//轮廓点//包含图像拓扑结构的信息（可选参数，这
iteye_6233·2020-07-11 08:40

我的OpenCV学习笔记（12）：VideoCapture类

这次通过一个读取视频的综合例子来介绍VideoCapture类的一些基本操作：#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//打开视频文件：其实就是建立一个VideoCapture结构VideoCapturecapture("D:/videos/PetsD2TeC2.avi");//检测是
iteye_6233·2020-07-11 08:40

图像添加噪声【OpenCV学习笔记1】

//Xoo.cpp:Definestheentrypointfortheconsoleapplication.#include"cv.h"#include"highgui.h"intmain(intargc,char**argv){//结构中载入图像：图像也是BMP图像（cvLoadImage）或者其它格式//XML/YAML(cvLoad)CvImageimg(argc>1?argv[1]:"l
iteye_20954·2020-07-11 08:39

opencv学习笔记（二十六）——相机标定之棋盘提取角点

本例程是相机标定的第一步，通过findChessboardCorners找到棋盘上的所有角点，然后再通过调用cornerSubPix亚像素精确化，找到精确的角点坐标，然后调用circle画出角点位置。主要函数介绍：findChessboardCorners()功能：寻找棋盘图的内角点位置函数形式：intcvFindChessboardCorners(constvoid*image,CvSizepa
Souseiki·2020-07-11 08:00

opencv学习笔记（二十）——形态学滤波

开运算处理过程：先腐蚀后膨胀。功能：用于消除小物体，在纤细点处分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积，同时抑制比结构元小的亮细节。使用实例：#includevoidmain(){cv::Matimage=cv::imread("腐蚀膨胀练习1.jpg");cv::namedWindow("SourceImage");cv::namedWindow("OutputImage");c
Souseiki·2020-07-11 08:00

opencv学习笔记（二十三）——相机标定原理详解

一、四个坐标系统1.四个坐标系简介：世界坐标系（Xw，Yw，Zw）：也称真实或现实世界坐标系，或全局坐标系。它是客观世界的绝对坐标，由用户任意定义的三维空间坐标系。一般的3Ｄ场景都用这个坐标系来表示。摄像机坐标系(xoy)：以小孔摄像机模型的聚焦中心为原点，以摄像机光轴为oz轴建立的三维直角坐标系。x，y一般与图像物理坐标系的Ｘ，Ｙ平行。图像物理坐标系：其原点为透镜光轴与成像平面的交点，X与Y轴分
Souseiki·2020-07-11 08:00

opencv学习笔记（二十二）——驱动双摄像头

问题描述：驱动双目摄像头——这是我研究双目视觉系统的第一步，俗话说万事开头难，我这第一步搞得真是头破血流啊，终于在我百般努力下驱动起这个双目摄像头了。在驱动的过程中，我发现当我们驱动多个摄像头时，opencv传统的摄像头驱动方式只能同时打开型号不同的摄像头（例如电脑内置摄像头和USB外置摄像头），而驱动两个相同的摄像头（也就是我使用的双目摄像头）时，我们在程序中打开的第一个摄像头能够正常运行，而第
Souseiki·2020-07-11 08:00

opencv学习笔记（十一）——图像腐蚀和膨胀混合运用练习

图像腐蚀和膨胀混合运用经常应用在图像去噪，和骨架提取等场合。接下来的例子是运用图像腐蚀和膨胀进行去噪的例程:简单的图像去噪过程就是：先对图像进行腐蚀，然后再进行膨胀。代码如下：#include"cv.h"#include"highgui.h"voidmain(){IplImage*src=cvLoadImage("G:\\Opencv\\素材\\腐蚀膨胀练习1.jpg");IplImage*dst
Souseiki·2020-07-11 08:59

mat数组元素的访问

1通道为1时首先还是要感谢箫鸣朋友在我《OpenCV学习笔记（四十）——再谈OpenCV数据结构Mat详解》的留言，告诉我M.at(3,3)在Debug模式下运行缓慢，推荐我使用M.ptr(i)此类方法
hanlihua·2020-07-11 07:40

OpenCV学习笔记---- 挨个读取图像文件夹下的所有文件，进行样本训练

//编程环境：VS2008+OpenCV1.1,//本程序首先挨个读取F://myfacedatabase//OnlyFace文件夹下的所有图像文件，之后，在项目文件夹下//建立一个名为“result.xls”的Excel文件，对于每一个图像文件，在RGB颜色空间进行归一化处理，将每个//像素点的R,G，B分量的均值和方差输出到该excel文件中。该程序，可用于对大规模图像样本进行训练。#incl
flyingworm_eley·2020-07-11 06:54

OpenCV学习笔记（一）——OpenCV3.1.0+VS2015开发环境配置

转载自网络，原文网址为：https://www.cnblogs.com/linshuhe/p/5764394.htmlOpenCV学习笔记（一）——OpenCV3.1.0+VS2015开发环境配置摘要：
自在水中鱼·2020-07-11 05:25

OpenCV学习笔记五：直方图

图像由不同颜色值的像素组成，像素值在图像中的分布情况是图像的一个重要特征。一、计算图像的直方图直方图是一个简单的表，它给出了图像中各个像素值的数目（归一化后则为相应的比例），在OpenCV中可以使用cv::calcHist计算图像的直方图，这是一个通用函数，可以计算一张或一组任意像素类型的多通道图像。voidcalcHist(constMat*arrays,intnarrays,constint*
MLusrrt·2020-07-11 05:45

OpenCV学习笔记六：直方图（2）

一、反投影响直方图查找物体  直方图反向投影可以用来做图像分割，或者在图像中找寻我们感兴趣的部分。简单来说，它会输出与输入图像同样大小的图像，其中的每一个像素值代表了输入图像上对应点属于我们感兴趣的目标图像的概率。输出图像中像素值越高（越白）的点就越可能代表我们要搜索的目标。比如下面的图片，我们希望查找其中的车牌号部分（注：本文中所有车牌图片均来自百度）：其中，我们感兴趣的部分是：OpenCV提供
MLusrrt·2020-07-11 05:45

Opencv学习笔记——图片通道的分离与合并

以下均为github上opencv的个人学习笔记，原路径如下：https://github.com/JimmyHHua/opencv_tutorials源码示例：importcv2ascvsrc=cv.imread("C:/Users/Mark/Desktop/CV/opencv_tutorials-master/opencv_tutorials-master/python/code_008/te
cool_grubby·2020-07-11 04:29

OpenCV学习笔记(四)—矩阵和图像操作

矩阵和图像操作矩阵和图像的基本操作函数名称描述cvAbs计算数组中所有元素的绝对值cvAbsDiff计算两个数组差值的绝对值cvAbsDiffs计算数组和标量差值的绝对值cvAdd两个数组的元素级的加运算cvAdds一个数组和一个标量的元素级的相加运算cvAddWeighted两个数组的元素的加权相加运算（alpha融合）cvAvg计算数组所有元素的平均值cvAvgSdv计算数组中所有元素的绝对值
末叶·2020-07-11 03:10

openCv学习笔记（十一）—位图的读取与存储（c语言实现）

typedefunsignedcharBYTE;typedefunsignedshortWORD;typedefunsignedintDWORD;typedeflongLONG;//位图文件头定义;//其中不包含文件类型信息（由于结构体的内存结构决定，//要是加了的话将不能正确读取文件信息）typedefstructtagRGBQUAD{BYTErgbBlue;//该颜色的蓝色分量BYTErgbG
一步一个脚印的屌丝·2020-07-11 03:41

OpenCV学习笔记15-图像金字塔

图像金字塔：简单来说就是同一图像的不同分辨率的子图集合，可以将图像在不同的尺寸进行展示。分为2类：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。高斯金字塔：图片层次越高，分辨率越低。顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的。顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中5个像素的高斯加权平均值。这样操作一次一个MxN的图像就变成了一个（M/2）x（N/2）的图像。所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一。这被称
YanZhiyuan0918·2020-07-11 00:01

OpenCV学习笔记（十）：图像金字塔Pyramid和图像缩放：pyrDown(),pyrUp(),resize()

OpenCV学习笔记（十）：图像金字塔Pyramid和图像缩放：pyrDown(),pyrUp(),resize()一、图像金字塔定义：图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构
Leon_Chan0·2020-07-11 00:08

OpenCV学习笔记（十四）：重映射：remap( )

OpenCV学习笔记（十四）：重映射：remap()图像的坐标映射是通过原图像与目标图像之间建立一种映射关系，这种映射关系有两种，一种是计算原图像任意像素在映射后图像的坐标位置，另一种是计算变换后图像任意像素反映射在原图像的坐标位置
Leon_Chan0·2020-07-11 00:08

python OpenCV学习笔记（七）：图片的算术运算

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d0/d86/tutorial_py_image_arithmetics.html图片加法图片加法可以用OpenCV的方法cv.add()，也可以用numpy的操作res=img1+img2。两个图像都应该具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以是一个标量值。OpenCV添加和Numpy添加有区别。OpenCV添加是一个饱和操作
JS_XH·2020-07-10 22:15

OpenCV学习笔记（15）：opencv轮廓分析

本文实现的功能，查找轮廓，经常和findContours()一起使用的一个函数是approxPolyDP()。approxPolyDP()用另一条顶点较少的曲线来逼近一条曲线或者一个多边形，这样两条曲线之间的距离小于或等于指定的精度。同时也有使闭合逼近曲线的选项（那就是说，起始点和终止点相同）。pointPolygonTest()函数判定一个点是否在一个多边形内。鼠标回调函数的使用。#includ
csdnwei·2020-07-10 20:36

【opencv学习笔记】积分图

1、前言积分图（integralimage），是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法。它可以在短时间内计算图像中任意大小矩形区域内像素的和。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。2、原理积分图中任意一点(x,y)的值等于灰度图的左上角与当前点所围成的矩形区域内所有像素点灰度值之和。快速计算方法：3、函数说明4、参数详解第一个参数，InputArraysrc，输入图像
HandsomeJing·2020-07-10 20:35
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