在OpenCV中，inRange函数用于根据颜色范围从图像中提取特定的颜色区域。

voidQuickDemo::inrange_demo(Mat&image){//将输入图像从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。这是因为在HSV空间中，基于颜色的图像分割更加简单和直观。Mathsv;cvtColor(image,hsv,COLOR_BGR2HSV);//通过inRange函数定义绿色的HSV范围，并生成一个二值掩码（mask），其中绿色区域为白色（值为255），非绿色区域为黑色

这节课我们来学习图像像素的读写操作。文章目录一、像素的加减乘除操作1、加法操作：2、减法操作：3、除法操作：4、乘法操作一、像素的加减乘除操作1、加法操作：voidQuickDemo::operators_Demo(Mat&image){Matdst;dst=image+Scalar(50,50,50);imshow("加法操作",dst);}输出结果为：可以明显的感受到右边这幅图，亮度增强了。o

quick_opencv.h#includeusingnamespacecv;classQuickDemo{public:voidoperators_demo(Mat&image);//图像算数操作};

目录一：准备工作二：人脸图片识别三：视频人脸识别一：准备工作1：github网站下载开源人脸特征数据haarcascade_frontalface_default.xml下载链接：

文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git

OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中，有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题，通过OpenCV

1.人脸检测CascadeClassifier加载Opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt.xml分类器。

图片读取要注意不是所有都是RGB顺序读取1.cv2（OpenCV-Pytho

之前将博客都写在CSDN上，为了方便更新博客内容（那边写完就没修改过/(ㄒoㄒ)/~~），准备重新整理，将之前的练习内容迁移到上，以便回顾知识和完善博客内容。现在工作上也有其他事情，写博客的时间相对要少，补个时间写点东西，原项目地址。获取图像基本属性shape,size,typeimportcv2img=cv2.imread(test.jpg')row,col,channel=img.shape#

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:015_deep_learning_with_opencv_dnn_module1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:014_simple_background_estimation_in_videos1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:010_blob_detection1.源由2.blob应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.重点分析

目录：1.滤波的相关概念2.卷积操作3.平滑操作(低通滤波)均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波4.锐化操作(高通滤波)自定义锐化核USM锐化(UnsharpMask)5.梯度操作(高通滤波)Sobel算子Scharr算子Laplacian算子一、滤波的概念滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。图像滤波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

2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码5测试结果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgr

1.图像缩放1.1简介图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程，是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。图像放大（也称为上采样或插值）的主要目的是放大原图像，以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是，放大图像并不能带来更多信息，因此图像质量会不可避免地受到影响。图像缩小（也称为下采样）的主要目的是减小图像尺寸，以便更有效地存储或传输。缩小图像可以保留更多信息，但图像

构造函数OpenCVMat实例详解一中已介绍了部分OpenCVMat构造函数，下面继续介绍剩余部分构造函数。

OpenCVMat实例详解一、二介绍了，OpenCVMat类构造函数及其公共属性。

OpenCVMat实例详解三中详细介绍来了OpenCVMat类的公有静态成员函数，下面介绍OpenCVMat类的其他常用成员函数。

OpenCV中的Mat是一个类，它用存储图像信息。由两部分数据组成：矩阵头和像素值矩阵。矩阵头包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息，而像素值矩阵则存储实际的像素值数据。

在OpenCV中，saturate_cast是一个模板函数，用于正确地将一个数值从一种类型转换到另一种类型，同时确保结果在目标类型的有效范围内。

一：下载opencv源码库。

OpenCV提供了多种边缘检测技术的实现，本博客将介绍其中的两种常用方法：Canny边缘检测和Sobel边缘检测。

使用级联函数基本流程函数介绍在OpenCV中，人脸检测使用的是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数，它可以检测出图片中所有的人脸。

本博客旨在简介OpenCV中的阈值处理方法，并提供实现代码，适合初学者学习。理论介绍：1.阈值类型：二进制阈值：如果像素值高于阈值，则赋予一个新值（通常是白色），否则赋予另一个值（通常是

在本博客中，我们将重点介绍如何使用Python中的OpenCV库应用多种模糊技术。理论概述：基本平滑模式1.均值模糊：这是最简单的模糊方法之一。它通过将图像与标准化的均值滤波器进行卷积来工作。

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景建筑工人头部伤害是造成建筑伤亡事故的重要原因。佩戴安全帽是防止建筑工

目录python导出onnx：python预测例子：c++dnn调用例子：python导出onnx：weights='xxxx.pth'model_cls=Model_net(model_path=weights,num_classes=2)state_dict=torch.load(weights)model_cls.load_state_dict(state_dict)model_cls.ev

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/post

date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。

XiBuQiuChong/88805337客户端下载地址：https://download.csdn.net/download/XiBuQiuChong/88805337FlashMeeting(基于FFmpeg+openCV

目录一、直方图均匀化原理二、直方图均匀化在OpenCV中的运用一、直方图均匀化原理直方图均匀化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均匀，提高图像的对比度。

文章目录前言一、原理二、具体的实现前言在Python中使用OpenCV进行边界填充（也称为zeropadding）是一种常见的图像处理操作，通常用于在图像周围添加额外的像素以便进行卷积或其他操作。

这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。

掌握OpenCV的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。

《数字图像处理-OpenCV/Python》连载：形态学图像处理本书京东优惠购书链接https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏https://blog.csdn.net

项目功能实现：每隔1500ms轮流自动播放不同风格图像显示，按下Esc键退出按照之前的博文结构来，这里就不在赘述了一、头文件colormap.h#pragmaonce#includeusingnamespacecv;classColorMap{public:voidcolor_map(Mat&image);};二、函数实现colorsapces.cpp#include"colormap.h"#in

#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-fromutils.utilsimportDirectory_Hanlder#Directory_Hanlder代码链接：https://blog.csdn.net/qq_16555103/article/details/107146429importosimporttimeimportrefromtqdmimportt

视频视频是非常重要的视觉信息来源，它是视觉处理过程中经常要处理的一类信号。实际上，视频是由一系列图像构成，这一系列的图像被称为帧，帧是以固定时间间隔从视频中获取的。获取帧的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧率/每秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数，也就是游戏迷称为的FPS。如果我们从视频中提取出独立的帧，就可以使用图像处理的方法对其进行处理，达到处理视频的目的。VideoCapture类在Open

编写使用OpenCV库保存WEBCAM的数据为图片的代码，下面是相应的源码和编译配置文件（都保存在SaveCamPic目录下）：1.源码scp.cpp#include#include#include#include

即使是自己不想重复写的代码，也仅仅是调用一下opencv的api

fromtorch.utils.dataimportDataset可以按住”Ctrl“,鼠标左键点击Dataset，可以打开Dataset的定义及其内部函数二.编写引用cv2模块终端运行pipinstallopencv-python

Opencv读取图片，获得numpy型数据类型复制图片的相对路径目前这种type不适用，考虑用numpy类型安装opencv，在pytorch环境下pipinstallopencv-python导入numpyimportnumpyasnp

部署Openvino在win平台上走了不少坑，这里将从第一步开始进行，避免以后遗忘。第一步肯定是先把yolo5的工程跑通啦,基本上7.0运行一下会自动下载各种，非常方便，基本不存在复杂的配置过程。跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包：openvino：这一般是OpenVINO的主要安装包，它包含了一系列的工具，库，和插件，用于优化，执行和部署各种深度学习模型。它可能包括

使用OpenCV和Python进行车牌识别的一般流程如下：图像预处理：首先，我们需要对输入的图像进行预处理，以确保图像质量较高。这可能包括对图像进行灰度化、去噪、二值化等操作。

Python提供了许多用于图像处理和OCR的库，例如OpenCV、TesseractOCR、pytesseract等。您可以根据需求选择适当的

这里提供一个简单的示例，使用OpenCV库进行图像处理，以及TesseractOCR（光学字符识别）库来识别车牌上的字符。在运行此代码之前，请确保已安装必要的库。

目录一、图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔一、图像金字塔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。简单来说，图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合。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状排列的分辨率逐步降低，且来源于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