但不同版本之间问题应该不大若没有安装以上模块或者只是单独安装了opencv并没有安装opencv_contrib`模块是用不了的(可以先卸载之前的opencv，再重新安装)根据以下链接安装即可：Ubuntu安装C+

C++OpenCV画旋转矩形并返回四个顶点函数rectangle2说明代码函数rectangle2说明通过矩形中心点和角度，在图像上找到旋转矩形的四个角点intrectangle2(Mat&src,vector

——《微卡智享》本文长度为3879字，预计阅读9分钟前言以前的文章《C++OpenCV之透视变换》介绍过透视变换，当时主要是自己固定的变换坐标点，所以在想可不可以做一个通过轮廓检测后自适应的透视变换，实现的思路通过检测主体的轮廓

1.直方图概述直方图是变量分布的统计图，他可以让我们能够了解数据的密度估计和概率分布。2.原理理解首先创建三个矩阵来处理每个输入图像通道。并用split来对通道分离，如下所示：vectorbgr;split(image,bgr);然后定义直方图的区间数：intnumbins=256;定义变量范围，并创建3个矩阵来存储每个直方图floatrange[]={0,256};constfloat*hist

1.霍夫直线变换1.1概述HoughLineTransform用来做直线检测，前提条件是边缘检测已经完成（Canny边缘检测），它是由平面空间到极坐标空间转换。1.2霍夫直线变换原理他是通过把图像上的所有像素点都变成极坐标空间，然后形成一条一条的曲线，如果所有的曲线都相交在一个点，那么这个点对应的和r值就表示直线的角度。这就说明在屏幕坐标上的直线，在极坐标空间找到了，我们拿到了和r重新反算到平面空

废话不多说直接上代码了，因为比较简单:1.读取视频数据#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;/*读取视频数据*/voidmain(){stringpath="F:/testImage/Megamind.avi";VideoCapturecap(path);Matimg;while(true){cap.r

C++OpenCV下绘制直方图直方图的定义：灰度直方图是对一幅灰度图像素分布的统计。对于一幅8Bit量化的图像来说。就是统计在0~255各个灰度级上，像素点的个数或者密度。

目录C++Opencv部署模型调用TensorFlow模型调用Caffe分类模型（bvlc_googlenet.caffemodel）调用Caffe检测模型（MobileNetSSD_deploy.caffemodel

[小程序系列]C++Opencv视频格式转换引言代码参考文献引言小项目需求，需要对大一点的视频做格式转换，用一个小程序实现。代码执行文件test.cpp。

C++OpenCv中提供的函数calcHist()可以很方便的帮助我们统计一幅8Bit图像的直方图，但是有时候我们不想用OpenCv提供的函数来统计，想自己根据自己的需求来做一个统计，那么看这个教程就对了

1.绘制矩形的函数rectangle()opencv中提供了绘制矩形的函数rectangle()voidcv::rectangle(InputOutputArrayimg,Pointpt1,Pointpt2,constScalar&color,intthickness=1,intlineType=LINE_8,intshift=0)voidcv::rectangle(InputOutputArra

1.图像像素的加法主要包含了图像的像素加法，当像素增加，会使得图像变亮，当像素减少会使得图像变暗。除法操作会变暗，结果如下所示：左边是原图，右边是像素相加后的。在前面的代码模块中增加的代码为：voidQuickDemo::pixel_operators_demo(Mat&image){Matdst;dst=image+Scalar(50,50,50);imshow("像素加法操作",dst);}2

1.滚动条创建createTrackbar是Opencv中的API，其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果。具体定义如下：CV_EXPORTSintcreateTrackbar(conststring&trackbarname,conststring&winname,int*value,intcount,TrackbarCallbackonChange=0

目录前言树莓派上的C++OpenCV的安装Ⅰ下载opencv（命令窗口）Ⅱ安装依赖包Ⅲ配置安装路径并编译Ⅳ配置OpenCV环境程序运行验证Ⅰ创建cpp文件Ⅱ编写cpp文件Ⅲ使用g++编译：Ⅳ运行参考资料与致谢前言本人最近在重温

现在有如下几步：1、inRange(）过滤------------过滤掉绿色飞盘以外的颜色；2、形态学操作---------------去噪点，强化飞盘轮廓；3、轮廓查找---------------查找飞盘轮廓；4、查找最大外接矩形---------------在轮廓查找的基础上，找到最大外接矩形；5、绘制最大外接矩形。原图1、inRange过滤：OpenCv中有这个函数可以查找所需要的颜色：i

项目目标 将C++OpenCV编

histogram）二、直方图处理1.直方图均衡化2.直方图匹配（规定化）三、opencv函数总结1.equalizeHist图像均衡化2.calcHist获取图像直方图3.LUT数据映射前言数字图像处理c+

目录1.概念1.1直方图概念1.2直方图均衡化概念2.直方图计算2.1直方图概念扩展2.2画三通道直方图3.直方图的比较3.1Correlation相关性比较3.2Chi-Square卡方比较3.3intersection十字交叉性3.4Bhattacharyyadistance巴氏距离3.5相关API3.6案例分析4.直方图的反向投影（backprojection）4.1反向投影概述4.2反向投

我们通常需要对视频进行处理，视频数据的获取主要有两种方式：1.导入视频数据进行处理#先实例化再初始化VideoCapturecapture;capture.open("D:/test/video.mp4");if(!capture.isOpened()){cout#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;Matsrc;intmain(intargc,ch

文章目录前言一、中值滤波器1.代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、中值滤波器中值滤波器即取领域像素值的中值作为像素结果1.代码代码如下（示例）：#include

文章目录前言一、图像处理中的高斯函数1.一维高斯函数2.二维高斯函数二、高斯滤波器1.程序前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、图像处理中的高斯函数1.一维高斯函数在统计学与概率论中

1.图像边缘填充1.1卷积边界问题图像卷积的时候边界像素不被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，只有当3X3的滤波时候有一个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有两个像素边缘没有处理。1.2.处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在四周各填充1各像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理hi后再去掉这些边缘，openCV中默认的处

文章目录前言一、原理1.概率密度函数及示意图灰度分布表示曲线2.高斯随机数的产生二、代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、原理1.概率密度函数及示意图灰度分布表示曲线

文章目录前言一、拉普拉斯二、代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、拉普拉斯频率域中的拉普拉斯：二、代码主代码：#include#include#include"MY_DFT.h

文章目录前言一、巴特沃斯高通滤波器（BHPF）二、代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、巴特沃斯高通滤波器（BHPF）D2(u,v)为距离中心点的距离平方

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文章目录前言一、傅里叶级数及傅里叶变换二、二维图像中的傅里叶变换1.基本原理公式（离散傅里叶变换（DFT）,离散傅里叶逆变换（IDFT））2.opencv傅里叶变换c++代码3.频谱图前言数字图像处理c+

文章目录前言一、灰度变换1.灰度反转2.对数变换3.冥律（伽马）变换二、opencv函数笔记1.cvtColor函数2.normalize函数3.convertScaleAbs函数前言数字图像处理c++

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数字图像处理c++opencv文章目录数字图像处理c++opencv前言一、基本操作1.图像的读取，显示，保存2.Mat创建图像（矩阵），获取图像信息，感兴趣区域（Rect）3.通过鼠标点击操作获取图像的像素坐标和像素值

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文章目录前言一、理想高通滤波器（IHPF）二、代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、理想高通滤波器（IHPF）二、代码主代码：#include#include

文章目录前言一、高斯高通滤波器（GHPF）二、代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、高斯高通滤波器（GHPF）D2(u,v)为距离中心点的距离平方，D0为设置半径

——《微卡智享》本文长度为2683字，预计阅读6分钟前言以前文章《C++OpenCV检测并提取数字华容道棋盘》中有部分是用到了透视变换，不过因为在自己适应边缘检测中，有些图片干扰项太多，导致想要的东西提取不出来

对视频中的人脸进行人脸识别代码如下所示：voidQuickDemo::face_detection_demo(){std::stringroot_dir="D:/opencv/opencv/sources/samples/dnn/ace_detector/";//读取深度学习网络dnn::Netnet=dnn::readNetFromTensorflow(root_dir+"opencv_face

c++opencv像素值运算–辅助文档角点判断现有一组vector类型的corners角点坐标（通过拟合文档边框，计算交点获得）还有一Mat类型的二值化文档轮廓图（将文档图片经过Canny轮廓提取+findContours

Day10-C#与C++opencv图像数据转换一、主要实现功能二、通过C#传入路径，然后通过c++opencv进行读取，并在C#winform窗口显示图像三、C#图像数据传入C++，转换成opencv

直方图的优点图像直方图由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类。1.一维的直方图函数部分如下所示：voidQuickDemo::histogram_demo(Mat&image){/*图像直方图是图像像素值的统计学特征，计算代价较小，具有图像的平移、旋转、缩放不变性的优点。Bins是指直

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|新机器视觉常用的图像处理算法：数字图像处理基础、遥感数字图像处理、机器视觉、计算机视觉图像处理程序：C++OpenCV、Matlab

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1.Grabcut介绍1.1Grabcut概述Graphcuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Imagesegmentation）、立体视觉（stereovision）、抠图（Imagematting）等。此类方法把图像分割问题与图的最小割（mincut）问题相关联。OpenCV中的GrabCut该算法利用了图像中的纹理（颜色）信息和边界（反差）信息，只

目录1.概述1.1K-means方法1.2基本流程2.K-means图像分割2.1图像分割2.2K-means算法原理2.3实验案例1.概述图像分割主要有四种方法：K-means和GMM是基于聚类的方式进行图像分割，分水岭方法是基于图像的拓扑结构进行图像分割的，还有GrabCut是基于交互方式的图像分割与抠图的方法。1.1K-means方法K-means是无监督学习方法，对于分类问题需要输入分类数

这篇博客我们来学习C++opencv之图像直方图均衡化。

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其实前年冬天偶然想着用c++来做一个小项目，然后就用c++opencv实现了车牌的提取和分割，然后找了一些博客自己跟着做，然后做出来了，但是效果并不是很好，用c++的方法大概只能做到车牌提取和字符分割，

C++opencv返回一幅图像返回https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/109349244vector作为函数返回值用法https://blog.csdn.net

最近接了一个单子，具体任务是首先进行去雾操作，然后进行车牌的检测和分割，话不多说具体的代码如下所示：、myFun.h文件#pragmaonce#ifndefFUNCTION_H#defineFUNCTION_H#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;//导向滤波，用来优化t

在图像分割与抠图（1）和（2）中说到的图像分割的方式都是机器学习的方法，分水岭算法是基于图像图像形态学和结构的方法来进行图像的分割。基于机器学习的方式本质是通过概率统计与建模，通过数学的方式对图像进行分割与分类。分水岭算法是通过图像本身的特征对图像进行分割与分类。1.分水岭算法概述1.1.分水岭算法的理解分水岭（Watershed）是基于地理形态的分析的图像分割算法，模仿地理结构（比如山川、沟壑，

1、C++OpenCV在C++中的版本号在里面，贴出部分和版本相关的定义//opencv2#defineCV_VERSION_EPOCH2#defineCV_VERSION_MAJOR4#defineCV_VERSION_MINOR13