OpenCv学习笔记

Opencv学习笔记

1、矩阵翻转，cv::flip(InputArraysrc,OutputArraydst,intflipCode)参数：src，输入矩阵dst，翻转后矩阵，类型与src一致flipCode，翻转模式，flipCode==0垂直翻转（沿X轴翻转），flipCode>0水平翻转（沿Y轴翻转），flipCode<0水平垂直翻转（先沿X轴翻转，再沿Y轴翻转，等价于旋转180°）2、绘制圆形，Circle(
BockSong·2020-07-10 20:06

opencv学习笔记（一） 使用opencv进行拍照

原理很简单，首先打开摄像头，new一个Mat容器来储存拍摄的照片，调用函数Imgcodecs.imwrite就可以将图像保存到对应位置，实现拍照的效果了。具体代码如下：importorg.opencv.core.*;importorg.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;importorg.opencv.videoio.VideoCapture;publicclassTakePh
Hugo5332·2020-07-10 20:53

OpenCV学习笔记（2）-----开启摄像头

本文记录了opencv3.1.0在Ubuntu16.04系统下启动笔记本缺省摄像头的一些简要代码。#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){VideoCapturecap(0);/*openthedefaultcameradevice*/if(!cap.isOpene
倔强不倒翁·2020-07-10 19:47

OpenCV学习笔记（一）——体验OpenCV

前言：Opencv（OpencvSourceComputerVisionLibrary）是开源的计算机视觉库，提供了C++、C、Python以及Java等接口，并支持Windows、Linux、Android、MacOS平台。通过这个开源的计算机视觉库，我们可以实现计算机视觉、跟踪识别、图像处理等等任务。之前一直是通过python来学习OpenCV这个库，由于任务要求，需要使用C++来做相关的工作
行歌er·2020-07-10 19:20

OpenCV学习笔记（十五）——积分图像

前言：有时候只需要计算图像中某个特定区域的直方图。实际上累计图像的某个子区域内的像素总和，是很多计算机视觉算法中常见的过程。现在假设需要对图像中的多个兴趣区域计算几个此类直方图。这些计算过程都马上会变得非常耗时。这种情况下，有一个工具可以极大地提高统计图像子区域像素的效率：积分图像。一、积分图像的原理为了理解积分图像的实现原理，我们先对它下一个定义。取图像左上侧的全部像素计算累加和，并用这个累加和
行歌er·2020-07-10 19:20

OpenCV学习笔记_实现马赛克功能

实现用按下鼠标左键拖动时，在鼠标经过的路径上打上马赛克。马赛克的原理是将图像中选中区域的像素用这个选中区域中的某一像素覆盖。为了不让鼠标重复经过图像中同一个的时候，选取不一样的像素，该程序将在输入图片的时候，就实现了全图的马赛克效果。而当鼠标划过的时候，程序只是将实现马赛克的图片的指定位置复制到显示的图像中。效果类似于QQ截图中的马赛克。#include#include#include#inclu
__輝·2020-07-10 18:26

OpenCV学习笔记_图像转换cvCvtColor、通道分割cvSplit以及通道合并cvMerge

#include#includeusingnamespacestd;intmain(void){IplImage*cur;cur=cvLoadImage("D:\\testPic\\1.jpeg");IplImage*gray=cvCreateImage(cvGetSize(cur),cur->depth,1);IplImage*dst1=cvCreateImage(cvGetSize(cur),
__輝·2020-07-10 18:55

OpenCV学习笔记_cvCircle, cvAnd, cvOr, cvSetIdentity使用

#include#includeusingnamespacestd;intmain(void){IplImage*image=cvLoadImage("d:\\2.jpg");IplImage*src=cvCreateImage(cvGetSize(image),IPL_DEPTH_8U,3);cvZero(src);cvNamedWindow("Test",CV_WINDOW_AUTOSIZE)
__輝·2020-07-10 18:55

OpenCV学习笔记_图像扭曲及旋转操作

#include#includeusingnamespacestd;intmain(void){CvPoint2D32fsrcTri[3],dstTri[3];//量化矩阵的创建//旋转CvMat*rot_mat=cvCreateMat(2,3,CV_32FC1);//扭曲CvMat*warp_mat=cvCreateMat(2,3,CV_32FC1);IplImage*src,*dst;src=
__輝·2020-07-10 18:55

Opencv学习笔记_载入显示图片

intmain(){IplImage*test;//载入图片test=cvLoadImage("d:\\15.jpg");//图片路径//创建窗口，cvNamedWindow第一个参数为窗口名称，第二个参数为窗口的大小，若填0，则窗口大小可用鼠标调节，若填CV_WINDOW_AUTOSIZE,则窗口大小不可调节cvNamedWindow("test_demo",CV_WINDOW_AUTOSIZE
__輝·2020-07-10 18:55

OpenCV学习笔记_图像细化

#include#include#includeusingnamespacecv;boolthinImage_first(MatinputImage,Mat&outputImage){boolretValue=false;intcount=0;outputImage=inputImage.clone();ucharp1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9;for(introw=1;ro
__輝·2020-07-10 18:55

我的opencv学习笔记

第一次写博客哈哈刚开始学opencv，入门用了2天时间，单刀直入研究主题：人脸识别。遇到一些问题，零散的写在下面了。1.用小五义（@小五义http://www.cnblogs.com/xiaowuyi）的人脸代码，#-*-coding:utf-8-*-#转载请注明：@小五义http://www.cnblogs.com/xiaowuyiQQ群：64770604importcv2.cvascvimpo
星辰大漠·2020-07-10 18:06

OpenCV学习笔记（二）—— OpenCV整体结构

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·2020-07-10 17:08

opencv学习笔记21：直方图和掩膜 原理及其应用

直方图概念如图：下面黑色图为上面图的直方图横坐标：图像中各个像素点的灰度级纵坐标：具有该灰度级的像素个数。归一化直方图横坐标：图像中各个像素点的灰度级纵坐标：出现该灰度级的概率。DIMS：使用参数的数量dims=1:灰度直方图，仅仅考虑灰度的情况。还有其他考虑亮度的BINS：参数子集的数目bins=256:如灰度是256.表示0-255缩小数字表示将临近值合并。RANGE：统计灰度值的范围，一般为
总裁余·2020-07-10 17:40

opencv学习笔记20：图像轮廓

图像轮廓Contours：轮廓轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。边缘检测检测出边缘，边缘有些未连接在一起。注意问题1.对象为二值图像，首先进行阈值分割或者边缘检测。2.查找轮廓需要更改原始图像，通常使用原始图像的一份进行拷贝。3.在opencv里，是从黑色背景里找白色。因此对象必须是白色，背景为黑色。方法cv2.findContours()cv2.drawContours()通过cv2.find
总裁余·2020-07-10 17:40

opencv学习笔记7：图像加法与图像融合

图像加法1.使用Numpy加法运算方式：结果=图像1+图像2原理：图像数据格式为unit88位二进制表示范围是0到255。二进制相加1.不超过255的，如100+58=1582.两数相加可能超过255，超过255的取模运算如255+58=（255+58)%255=582.使用opencv加法方法：结果=cv2.add(图像1，图像2）饱和运算：1.如果两数相加小于255，100+58=1582.两
总裁余·2020-07-10 17:39

opencv学习笔记10：阈值分割

阈值分割像素图原始图像像素图见下面红色线：标注一条阈值线二进制阈值化首先设定一条阀值线如127大于127的像素点灰度值设为最大（如unit8的格式为255）小于127的像素点灰度值设为09.png)反二进制阈值化首先设定一条阀值线如127大于127的像素点灰度值设为最小为0小于127的像素点灰度值设为最大（如unit8的格式为255）截断阈值化首先选定一个阀值，大于该阈值的像素点呗设定为该阈值，小
总裁余·2020-07-10 17:39

opencv学习笔记19：图像金字塔和图像拉普拉斯金字塔 (用于图像放大和缩小)

图像金字塔原理图像金字塔：只不同分辨率，不同尺寸子图构成的集合。取样向下取样：有一个图像G0,对它重新采样，得到分辨率小些的G1,以此类推。向上取样：有一个图像G3，然后变成像素更多的G2，以此类推。向下取样方法高斯卷积核：自身像素点取36，近一些的取24，越远的像素越低。最后除以像素点个数删除偶数行列：使尺寸变为原始四分之一。向下取样会丢失一些信息。向上取样方法如原始图像45,12,3,89,1
总裁余·2020-07-10 17:39

opencv学习笔记12：图像腐蚀和图像膨胀

语言：python+opencv为什么使用图像腐蚀和图像膨胀如图，使用图像腐蚀进行去噪，但是为压缩噪声。对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并保持原样形状。图像腐蚀腐蚀主要针对的是二值图像，如只有0和1两个值，两个输入对象：1原始二值图像，2卷积核使用卷积核遍历原始二值图像，如果卷积核对应的元素值均为1，其值才为1，否则为0。如图，红色为卷积核。腐蚀后的结果示意图见下面，效果是将边缘抹掉一
总裁余·2020-07-10 17:39

opencv学习笔记5：感兴趣区域ROI

ROIROI感兴趣区域从被处理的图像以方框，圆，不规则多边形等勾勒出我们感兴趣的区域。可以通过各种算子（Operator）和函数来求得感兴趣的区域。本次通过下标的形式获取ROIROI下标方法a=cv2.imread(“image\lenacolor.png”,cv2.IMREAD_UNCHANGED)face=a[220:400,250:350]用下标框出我们需要的区域显示面部importcv2i
总裁余·2020-07-10 17:39

opencv学习笔记4：获取图像属性

获取形状属性使用shape,返回图像的行数，列数，通道数的元祖灰度图：返回行数，列数彩色图：返回行数，列数，通道数算例灰度图importcv2i=cv2.imread('lena256.bmp',flags=cv2.IMREAD_UNCHANGED)#cv2.IMREAD_UNCHANGED未改变print(i.shape)结果：（256,256）彩色图importcv2i=cv2.imread(
总裁余·2020-07-10 17:07

opencv学习笔记（二十五）——实现相机拍照功能

由于相机标定需要多张棋盘照片，所以写了一个相机拍照程序。主要原理是：创建一个滑块，当作相机的快门，然后通过一个回调函数保存窗口的图片。源代码如下：#pragmacomment(linker,"/subsystem:\"windows\"/entry:\"mainCRTStartup\"")//掩藏控制台#include#include#includeconstintg_nMaxValue=1;in
Souseiki·2020-07-10 17:51

OpenCV学习笔记（一）

朱金灿因为要对一个矩阵求特征向量矩阵和特征值，本想使用MTL库，因为MTL从成熟程度和运算效率都有保证，没想到使用MTL库求特征向量矩阵和特征值还要依赖其它库，只好另辟蹊径了。幸好我找到了OpenCV，一个由intel资助的开源库，全称叫OpenSourceComputerVisionLibrary(大意就是开源计算机视觉库吧)。要下载OpenCV库，可以从OpenCV中文站上下载，网址是：htt
clever101·2020-07-10 16:32

OpenCV学习笔记_调用摄像头录制视频(无声音)

#include#includeusingnamespacestd;intmain(void){cvNamedWindow("Camera",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//初始化从摄像头中获取视频,当只有一个摄像头时，参数为0CvCapture*capture=cvCreateCameraCapture(0);//设置视频帧数doublefps=30;//创建视频写入器CvVideo
__輝·2020-07-10 15:23

opencv进阶学习笔记2：numpy操作图像，色彩空间，查找指定颜色范围，通道分离与合并

基础部分传送门python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）Numpy操作图像1.遍历图像每一个像素，并颜色取反importcv2ascvimportnumpyasnpdefaccess_pixels
总裁余·2020-07-10 15:08

opencv学习笔记22：傅里叶变换,高通滤波，低通滤波

傅里叶变换原理任何连续的周期信号，都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。下列左上图由其他三图构成。左图经过傅里叶变换，由时域图转换到频域图。相互可逆相位：不是同时开始的一组余弦函数，在叠加时要体现刚开始的时间。sin(wx+a)中a是相位numpy实现傅里叶变换numpy.fft.fft2()实现傅里叶变换，返回的是一个复数数组。numpy.fft.fftshift()将零频域分量移到频谱中心白色为
总裁余·2020-07-10 15:07

python3+opencv学习笔记汇总目录（适合基础入门学习）

OpenCVopencv学习笔记1：图片读入，显示与保存（有代码）opencv学习笔记2：图像处理基础opencv学习笔记3：像素处理opencv学习笔记4：获取图像属性opencv学习笔记5：感兴趣区域
总裁余·2020-07-10 15:35

OpenCV学习笔记

一、OpenCV概述与功能介绍OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。（细节参考license）。代码下载地址：http://www.sour
byxdaz·2020-07-10 15:19

opencv学习笔记（十一）利用鼠标画出一个矩形

#include#includevoidmy_mouse_callback(intevent,intx,inty,intflags,void*param);CvRectbox;booldrawing_box=false;voiddraw_box(IplImage*img,CvRectrect){cvRectangle(img,cvPoint(box.x,box.y),//确定左上角坐标cvPoin
大流士一世·2020-07-10 05:46

opencv学习笔记1：：访问图像中像素的三类方法（用指针，迭代器，动态地址）代码及用时检测

本文参考《Opencv3入门》作者毛星云//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------//描述：包含程序所使用的头文件和命名空间//--------------------------------------------------------------------------------
我的爱在西元前·2020-07-10 00:48

codebook码本算法

opencv学习笔记（四）——codebook算法codebook算法从原理上讲仍然属于背景差分。
野藤·2020-07-09 21:34

QT+opencv学习笔记（1）——图像点运算

开发环境为：win10+QT5.8+opencv3.2一、读取图像QT中显示图片的时候可以用QLabel也可以用GraphicsView，本文使用的是QLabel。但是需要注意的是在opencv中图像是以BGR的顺序存储的，所以在读取并显示彩色图片之前需要将其转换为正常的RGB顺序，然后再转换为QImage格式，再用画刷绘制出来。但要注意的是图片不会自动调整大小。QPainterpainter(t
minghui_·2020-07-09 20:25

openCv学习笔记（四）-数学形态学1（二值图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算）

一形态学基本概念是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。在很多邻域中，如预处理、基于物体形状分割、物体量化等，与其他标准算法相比，形态学方法都有更好的结果和更快的速度。形态学运
Augusdi·2020-07-09 10:20

OpenCV学习笔记（四十四）——初探GPU

好久没有更新啦，感觉最近没有什么特别的收获值得和大家分享，还是有些懒，TLD结束了也没有写个blog做总结。还是和大家分享一下OpenCV的一个大家很少接触的模块吧——GPU。这个部分我接触的也是很少，只是根据教程和大家简单交流一下，如果有高手有使用心得，欢迎多多批评。OpenCV的GPU模块只支持NVIDIA的显卡，原因是该部分是基于NVIDIA的CUDA和NVIDIA的NPP模块实现的。而该模
yang_xian521·2020-07-09 03:21

opencv学习笔记--Laplace算子

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。前一节我们学习了Sobel算子，其基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值出现”跳跃“或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数，你会看到极值的出现。正如下图所示：如果在边缘部分求二阶导数会出现什么情况?你会发现在一阶导数的极值位置，二阶导数为0。所以我们也可以用这个特点来作为检测图像边缘的方法。
x670127565·2020-07-09 01:24

Python OpenCV学习笔记之：图像梯度处理：Laplacian，Sobel算子

#-*-coding:utf-8-*-"""图像梯度处理：Laplacian，Sobel算子"""importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('../../datas/images/building.jpg',0)laplacian=cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)sobelx
视觉智能·2020-07-09 00:33

Python OpenCV学习笔记之：灰度图像的直方图计算

#-*-coding:utf-8-*-"""图像的直方图计算"""importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv.imread("../../../../datas/images/fish.jpg",0)hist=cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])plt.subplot(121)plt.imshow(i
视觉智能·2020-07-09 00:33

OpenCv学习笔记4--图像处理--图像转换--灰度图转换，色彩模型转换

图像转换（1）字节型图像的灰度-彩色转换:cvConvertImage(src,dst,flags=0);src=float/bytegrayscale/colorimagedst=bytegrayscale/colorimageflags=CV_CVTIMG_FLIP(垂直翻转图像)CV_CVTIMG_SWAP_RB(置换R和B通道)（2）彩色图像->灰度图像://UsingtheOpenCVc
不懂编程的男人·2020-07-08 20:17

OpenCV学习笔记（六）之轮廓提取与角度测量

  查找图像的轮廓在图像处理及应用中扮演着重要的角色。openCV中的轮廓指的是由一系列点组成的点的集合，不同的轮廓可以有不同的点集。openCV中，轮廓是由STL风格的vectorcontours”，是一个双重向量，向量内的每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素。第三个参数：hierarchy被定
夜月枫雪·2020-07-08 20:43

OpenCV学习笔记（八）之边缘检测算子上篇（Sobel算子实现原理及源码分析）

  OpenCV中封装了很多函数，一般我们只需要调用它提供的API函数即可实现各种图像处理操作，如滤波、边缘检测等，这对我们项目开发来说是非常方便的。但是一个优秀的算法工程师必然也是一位优秀的程序员，因为就算你熟知各种算法的原理，但是不知道怎么实现也是不行的，(举个例子：假如你是一位销售员，你脑袋里面有很多非常棒的点子，可是你不知道怎么将它表述出来，那么到最后你依然还是一位处在销售底层的人。)只有
夜月枫雪·2020-07-08 20:43

OpenCV学习笔记（十一）之LUT使用

LUT原理  提到LUT，很多人可能都会觉得这是一个很专业很高深的词汇，LUT其实就是LookUpTable（颜色查找表）的缩写，简单点儿理解就是：通过LUT，我们可以将一组RGB值输出为另一组RGB值，从而改变画面的曝光与色彩。LUT文件就是一个包含了可以改变输入颜色信息的矩阵数据。LUT本身并不进行运算，只需在其中列举一系列输入与输出数据即可，这些数据呈一一对应的关系，系统按照此对应关系为每一
夜月枫雪·2020-07-08 20:43

OpenCV学习笔记（二）常用滤波函数之下篇（卷积滤波）

上篇介绍了openCV自带的滤波函数库，中篇介绍了基于中值滤波的改进滤波算法：自适应中值滤波。这一篇将介绍OpenCV的卷积操作函数：voidcvFilter2D(constCvArr*src,CvArr*dst,constCvMat*kernel,CvPointanchor=cvPoint(-1,-1));其中：src表示输入图像；dst表示输出图像；kernel表示卷积核,为单通道浮点矩阵，如
夜月枫雪·2020-07-08 20:42

OpenCV学习笔记（七）图像卷积

  图像卷积是我们对图像进行处理时最常用的方法，如去噪、滤波、边缘提取等都要用的卷积函数。OpenCV中提供了不同方法的卷积函数，包括Sobel算子、Laplace算子、Canny边缘检测算子等等，除了这些自带的函数，OpenCV库中还提供一种可以自定义卷积核的函数，可由用户自己根据需要定义合适的卷积核。先学习下OpenCV中自带的卷积函数Sobel算子OpenCV中Sobel算子被封装在CV_E
夜月枫雪·2020-07-08 20:42

OpenCV学习笔记（三）形态学处理之下篇（顶帽、黑帽、形态学梯度）

上篇介绍了形态学中的膨胀、腐蚀操作，这篇介绍形态学处理的进阶操作：顶帽（礼帽）、黑帽和形态学梯度。顶帽操作公式为：从公式中可以看出顶帽操作是使用的原图像（src）—开运算后图像得到的目标图像（dst），开运算操作得到的效果是放大黑色裂缝或者是局部低亮度区域。顶帽操作后的结果是突出原图像中对比度强的区域的边界部分。如下图：上图中dst是开运算后的图像，src是顶帽操作后的图像，可以看出在细胞的边界这
夜月枫雪·2020-07-08 20:42

OpenCV学习笔记（二）常用滤波函数之中篇（自适应中值滤波）

前言上一篇介绍了OpenCV中已经封装好的常用滤波函数，这一篇只介绍一种滤波函数：自适应中值滤波。它是在中值滤波的基础上延伸出来的比传统中值滤波函数更为有效一种滤波方法。先上张效果图上图中最后一张图是在自适应中值滤波处理后将扩展的边界去除后的效果。自适应中值滤波原理常规的中值滤波器的窗口尺寸是固定大小不变的，不能同时兼顾去噪和保护图像的细节。这时就要寻求一种改变，根据预先设定好的条件，在滤波的过程
夜月枫雪·2020-07-08 20:12

OpenCV学习笔记（三）形态学处理之上篇（膨胀腐蚀）

  OpenCV中的形态学处理包括：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽等，本篇主要介绍其中的膨胀腐蚀及其开、闭运算。由于OpenCV中默认是白色为感兴趣颜色，不管是膨胀算法、还是腐蚀算法都是针对图像中白色区域来说的。形态学处理也是使用的图像卷积的方式处理的，与边缘检测等卷积滤波核不同的是，形态学处理中的卷积核是没有值的，它类似于中值滤波，在卷积核覆盖的原图像中选取最大或者是最小像素点代替待处理
夜月枫雪·2020-07-08 20:12

OpenCV学习笔记【一】图像的载入与显示

1.图像的载入：imread（）函数imread（）函数用于读取文件中的图片到OpenCV中，可以在OpenCV官方文档中查到它的原型，如下：Matimread(conststring&filename,inflags=1);第一个参数，conststring&类型的filename，填入我们需要载入的图片路径名。在Windows操作系统下，OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入。W
未名123·2020-07-08 20:56

OpenCV学习笔记（九）——Sobel边缘检测

前言：Sobel算子是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel算子。Sobel算子有两个，一个是检测水平边缘的；另一个是检测垂直边缘的。与Prewitt
行歌er·2020-07-08 19:47

opencv学习笔记（十九）图像边缘提取-Laplance算子

1.基本理论在二阶导数的时候，最大变化处的值为零即边缘是零值。通过二阶导数计算，依据此理论我们可以计算图像二阶导数，提取边缘。2.矩阵算子和处理流程（1）Laplance算子如下：（2）处理流程如下：高斯模糊–去噪声GaussianBlur()转换为灰度图像cvtColor()拉普拉斯–二阶导数计算Laplacian()取绝对值convertScaleAbs()3.API介绍Laplacian(I
Jmlly·2020-07-08 19:41

python-opencv学习笔记（一）

谷歌大热的深度学习框架tensorflow，虽然也有C的接口，但用的比较多而且较方便的还是基于python的接口，在图像处理时用的比较多的是opencv库，之前一直学的是C语言的接口，为了与tensorflow进行对接，还是有必要看一下opencv的python接口。基本的I/O脚本：大多数的CV需要以图像作为输入，同时也会以图像作为输出结果。一个交互式的CV应用程序会议摄像头作为输入源，其他的输
weixin_34162629·2020-07-08 17:39
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