该笔记是从官网http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html上得到的。OpenCV的core模块、核心功能Mat图形基本容器Mat是一个类，由矩阵头和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针组成。矩阵头包含：矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息。在opencv中，每个MAt对象有自己的信息头，但共享同一个

OpenCV学习笔记（六）——对XML和YAML文件实现I/O操作1.XML、YAML文件的打开和关闭XML\YAML文件在OpenCV中的数据结构为FileStorage，打开操作例如：[cpp]viewplaincopystringfilename

概述这个函数可以通过定义一个色彩范围并遍历图像，过滤每一个像素；范围内的单元数值置为255，范围外的单元数值置为0，最终得到一个二值化的图像，便于后续图像处理。函数voidcv::inRange(InputArraysrc,InputArraylowerb,InputArrayupperb,OutputArraydst)src输入对象lowerb色彩范围下限upperb色彩范围上限dst输出对象测

目录1绘制圆2绘制线段3绘制椭圆4绘制矩形5绘制多边形6生成文字示例代码1绘制圆OpenCV4中分别提供了绘制圆的函数cv.circle().#cv.circle()函数原型img=cv.circle(img,center,radius,color[,thickness[,lineType[,shift]]])其中各返回值和参数的含义分别为：img：需要绘制圆的图像center：圆心坐标radiu

关于Mat，首先要知道的是你不必再手动地（1）为其开辟空间（2）在不需要时立即将空间释放。但手动地做还是可以的：大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的Mat对象时，开辟好的矩阵空间会被重用。也就是说，我们每次都使用大小正好的内存来完成任务。基本上讲Mat是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根

一、掩膜操作Mask在opencv功能(两点)：1、逻辑运算模板mask；可以理解为一个字帖模板，能描的地方就看成是一个Mask，后续的处理只针对这个Mask来操作例如：inline//内联函数voidGpuMat::copyTo(OutputArraydst,InputArraymask)const{copyTo(dst,mask,Stream::Null());}//copyTo函数CV_WR

画轮廓：1）运用cv2.findContours()函数importcv2#读取数据mupian=cv2.imread(r"图片地址，例：E:\dataset\train\image.jpg")#转化为灰度图像gray_mupian=cv2.cvtColor(mupian,cv2.COLOR_RGB2GRAY)#二化值ret,thresh=cv2.threshold(gray_mupian,127

概述这个函数用于绘制一个填充的多边形。函数fillPoly(InputOutputArrayimg,constPoint**pts,constint*npts,intncontours,constScalar&color,intlineType=LINE_8,intshift=0,Pointoffset=Point())img输出对象pts指向数组，包含多边形的顶点坐标，必须是const修饰npt

文章目录一、直方图1.画直方图2.mask的使用3.直方图均值化4.自适应直方图均衡化二、模板匹配1.匹配单个对象2.匹配多个对象一、直方图直方图是像素点数值分布的统计图形表示，也就是每个点出现的个数，它让我们能够理解数据的密度估计和概率分布。cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)images:原图像图像格式为uint8或float32。

Opencv学习笔记：C++多线程同时打开一个视频，或同时打开多个摄像头AfxBeginThread函数包含文件：#includeUINTread_video(LPVOIDlpparam){VideoCapturecapture

#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;DWORDWINAPIFun1(LPVOIDlpParamter){intnumber=0;//【1】加载分类器CascadeClassifiercascade;cascade.load("F:\\opencv\\ha

学习笔记前言一、LUTLUT.py代码示例运行结果展示二.图像的连接和图像的变化2.1cv.vconcat()cv.hconcat()函数:2.1.1Concat.py代码示例2.1.2结果展示:2.2图像尺寸变化2.2.1Resize.py代码示例:2.2.2运行结果2.3图像的翻转变化2.3.1Flip.py代码示例结果展示2.4图像仿射变化2.4.1WarpAffine.py代码示例:2.4

Opencv学习笔记前言一、在图像上绘制几何图形和生成文字1.1绘制圆1.2绘制线段1.3绘制椭圆1.4绘制多边形1.5生成文字2Plot.py代码示例3展示结果:二.感兴趣区域1.函数介绍2.DeepShallowcopy.py

Opencv学习笔记前言一、图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔3.代码示例二.窗口交互操作1.图像窗口滑动条1.2CreateTrackbar.py代码示例:1.3结果展示:三.鼠标的响应1.函数

学习opencv的笔记，其中很多是复制粘贴其他大佬的，整理自用，侵删！安装opencv详细的步骤其他人已经写的很详细了，就有一个ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general文件下载不下来，从网上下载后保存在本地，再把路径改为本地，后面试了好久，有一个md5的报错，先删除编译产生的文件再编译，不要直接继续编译！！！！！！！！！！别问我咋知道的图像的读取保存等Mat

灰度直方图：C++:voidcalcHist(constMat*images,intnimages,constint*channels,InputArraymask,OutputArrayhist,intdims,constint*histSize,constfloat**ranges,booluniform=true,boolaccumulate=false)¶images–Sourcearra

数据载入、显示与保存目录数据载入、显示与保存...1前言说明：...1图像存储容器...2Mat类介绍...2Mat类基本介绍：...2创建Mat类...2通道：...2Mat类构造与赋值...3Mat类的创建...3复制、创建子类...4Mat截取构造...4二.创建Mat对象...7图像识别与处理之Opencv——Mat类_Mat类...82、create()函数创建对象...10Mat类支持

文章目录图像&视频显示创建和显示窗口图片加载与保存常见的APIcv2.namedWindow(winname,flags)cv2.destroyAllWindow()cv2.resizeWindow(winname,height,width)cv2.imread(path,flags)cv2.imshow(winname,mat)cv2.waitKey(delay)cv2.imwrite(file

.h头文件#pragmaonce#include#include//记住包含opencv目录#include//opencv_4.5.1andcontrib#pragmacomment(lib,“opencv_world454.lib”)#pragmacomment(lib,“opencv_world454d.lib”)namespace_wss{/***获取指定窗口句柄的mat*@Param:h

概述这个函数用来获取最小包覆矩形。由于返回的是旋转矩形，可以比较容易的获得矩形的旋转角度、中心坐标和顶点的值，便于后续的图像处理。函数RotatedRectcv::minAreaRect(InputArraypoints)points轮廓（点的集合）测试代码#include"widget.h"#include"ui_widget.h"#include#include#include#include

概述这个函数用来获取最小包覆矩形。函数Rectcv::boundingRect(InputArrayarray)array输入对象（轮廓中点的集合）测试代码#include"widget.h"#include"ui_widget.h"#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;Widget::

概述这个函数的作用是在图像的周边加上边框。但这个函数更多是用于卷积核操作前的边缘处理。图像进行卷积操作时，图像的边界像素并不能被卷积操作到，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，例如当3*3滤波时有1个像素的边缘没有被处理，5*5滤波时有2个像素的边缘没有被处理。在卷积操作开始之前，先增加边缘像素，比如3*3滤波时，在图像四周各填充1个像素的边缘，这样就确保图像的边缘能被处理，在卷积处理之后

5.12.10OpenCV版本：4.5.4基础知识和基本操作（初级）一、基本数据结构二、基本函数操作三、绘制图形四、文件读取和保存五、图像处理六、边缘检测七、形态转换基础知识和基本操作（初级）一、基本数据结构Qt-OpenCV

概述这个函数可以用指定精度的多边形拟合轮廓。函数voidcv::approxPolyDP(InputArraycurve,OutputArrayapproxCurve,doubleepsilon,boolclosed)curve输入的轮廓（点的集合）approxCurve输出的轮廓（点的集合）epsilon精度（拟合的边线到原轮廓的距离）closed如果值为ture，则多边形闭合；否则，开放。测试

一、构造空构造cv::Point2ip1;//空构造，整形二维点cv::Point3fp2;//空构造，浮点三维点拷贝构造cv::Poont3fp2(p1);//将点p1复制给p2。赋值构造cv::Point2ip1(a,b);//定义整形二维点CV::Point3dp2(a,b,c);//定义双精度三维点二、取值cv::Point2ip1(10,10);//定义整形二维坐标点intx1=p1.x

一、构造cv::Rectr1;//空构造cv::Rectr2(r1);//拷贝构造//定义起点、宽度、高度intx=10;inty=10;intw=100;inth=100;cv::Rectr3(x,y,w,h);//定义起点和尺寸cv::Pointp(10,10);cv::Sizes(100,100);cv::Rectr4(p,s);//定义起点和终点cv::Pointp_start(100,1

一、cv2.findContours()函数contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method[,contours[,hierarchy[,offset]]])参数1、image：寻找轮廓的图像；2、mode：表示轮廓的检索模式，有四种：

前言在openCV4.5.2之前，自身的库无法在android下，拉取本地摄像头的流，现在的版本可以拉取了，笔者本次做下记录在开始前需要读者参考以下文档，编译库Qt+openCV学习笔记（十三）openCV4.5.5

第六个程序：获取图片中的像素值程序源码如下：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){Matimg=imread("/home/wang/opencv/project/2/1.jpg");Matimg_gray;cvtColor(img,img_gray,COLOR_BGR2GRAY);intx,y;introw,co

概述这个函数用来计算轮廓面积。函数doublecv::contourArea(InputArraycontour,booloriented=false)contour轮廓（由点的集合构成轮廓）oriented定向区域标志●如果为真，函数将根据轮廓方向（顺时针或逆时针）返回带符号的面积值。●使用此功能，可以通过获取区域的符号来确定轮廓的方向。●默认情况下，参数为false，这意味着返回绝对值。测试代

https://blog.csdn.net/sinat_29950703/category_10244488.html配套笔记【2022B站最好的OpenCV课程推荐】OpenCV从入门到实战全套课程（附带课程课件资料+课件笔记）图像处理|深度学习人工智能计算机视觉python+AI】https://www.bilibili.com/video/BV1PV411774y/?share_source

树莓派Python3安装OpenCV学习笔记1.树莓派安装Python3版本的OpenCV2存在的问题2.解决使用过程的报错参考文献这篇博客主要参考了博文《importcv2时ImportError:libjasper.so

（一）HOG特征from：http://dataunion.org/20584.html1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒

OpenCV学习笔记（提取图像中特定颜色区域）我们经常需要提取图像中某种特殊颜色的区域，比如黄色或者红色区域。如果只是提取特点的颜色，那么很简单，直接做颜色比较就可以了。

文章目录一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点基本原理代码实现二、SIFT特征提取SITF概述图像尺度空间图像金字塔高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测代码实现一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点  角点检测(CornerDetection)是图像的重要特征.。角点可以帮助我们实现图像对其,图像拼接,目标识别等等重要用途。在角点的地方，无论你向哪个方向移动小图，结果都会

上述函数的使用可以查阅：Qt-OpenCV学习笔记--基础知识和基本操作--总结然后，用函数findContours()检测轮廓。最后，用函数drawContours()绘制轮廓。

概述这个函数的作用是调整图像大小。函数voidcv::resize(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizedsize,doublefx=0,doublefy=0,intinterpolation=INTER_LINEAR)src源图像dst输出图像dsize输出图像的大小fx水平方向的缩放因子fy垂直方向的缩放因子interpolation插值方法（参考Interpol

概述OpenCV提供了一个综合的形态转换工具morphologyEx()，集成了腐蚀运算、膨胀运算、开运算、闭运算、梯度运算、顶帽运算、黑帽运算。函数voidcv::morphologyEx(InputArraysrc,OutputArraydst,intop,InputArraykernel,Pointanchor=Point(-1,-1),intiterations=1,intborderTy

#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespacecv::face;voidread_csv(string&filename,vector&images,vector&labels,charseparator=';'){ifstreamfile;file.

颜色空间是指针对一个给定的颜色，如何组合颜色元素以及对其编码。常用的颜色空间有以下几种：1、RGB2、GRAY3、HSVRGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。任何颜色都有红、绿、蓝三原

OpenCV学习笔记（1）：图像和视频的加载和显示文章目录OpenCV学习笔记（1）：图像和视频的加载和显示01创建和显示窗口02读取和显示图像03保存图片04显示视频05视频录制06控制鼠标07TrackBar

OpenCV学习笔记（2）：颜色空间的转化关键APIcv2.cvtColor本函数实现功能：通过调用opencv2的trackbar控件控制不同颜色空间的转化具体有将BGR分别转换为BGRA、RGBA、

OpenCV学习笔记(1)-Windows系统安装OpenCV文章目录OpenCV学习笔记(1)-Windows系统安装OpenCV1系统说明2使用预编译库进行安装2.1前往OpenCV官网下载预编译库文件

文章目录OpenCV必知必会的基础（二）绘制基本图形直线的绘制矩形的绘制圆的绘制椭圆的绘制多边形的绘制文本的绘制（字幕）课程大作业模块介绍需求分析设置回调函数主程序作业效果OpenCV必知必会的基础（二）绘制基本图形直线的绘制API：cv2.line(img,pt1,pt2,color[,thickness[,lineType]])参数说明：img:画线的图像（numpy类型）pt1:指定线开始的

OpenCV-PythonCSDN：OpenCV学习_笨小古的博客-CSDN博客1.OpenCV常用的Python内置函数1.1ord函数在计算机视觉中，使用者时常需要与计算机本身进行交互。比如打开摄像头进行拍照时，机器本身可能很难知道使用者想要它在什么时刻进行拍照动作，但是我们可以通过手动操作来实现。而我们与系统的交互一般传递的是ASCII(AmericanStandardCodeforInfo

wiki百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0opencv学习笔记--二杈决策树：http

OpenCV学习笔记(十六）1.理论基础1.1分类1.2分类器1.3将不可分变为可分1

OpenCV学习笔记-第0篇安装1.创建一个命名为nao的python2.7的虚拟环境2.装numpy和matplotlib3.安装opencv34.测试PS：在虚拟环境中用jupyternotebook

首先感谢@浅墨_毛星云，本篇博文是小武通过学习@浅墨_毛星云的博客以及书籍《opencv3.0编程入门》整理的笔记及疑问心得，小武水平有限，欢迎交流。@浅墨_毛星云博文：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/category/1923021一、引言在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interestpoints），或称作关键点（keypoints）、

角点检测被广泛应用于运动检测，图像匹配，视频跟踪，三维建模和目标识别等领域，也成为特征点检测。角点通常被定义为两条边的角点，但也可以是图像中的一些数学特征点，如局部最大或最小灰度，某些梯度特征等。我认为角点检测需要学习的不是简单的函数引用，因为现有的角点检测算法并不是十分强壮，而角点检测的方法是有很大的自定义空间的，并不非要使用Harris角点检测或者Shi-Tomasi角点检测，当然使用这两个方