OpenCv学习笔记

opencv学习笔记（三）分离颜色通道&多通道颜色混合

什么叫做颜色通道保存图像颜色信息的通道称为颜色通道。每个图像都有一个或多个颜色通道，图像中默认的颜色通道数取决于其颜色模式，即一个图像的颜色模式将决定其颜色通道的数量。例如，CMYK图像默认有4个通道，分别为青色、洋红、黄色、黑色。在默认情况下，位图模式、灰度、双色调和索引颜色图像只有一个通道。RGB和Lab图像有3个通道，CMYK图像有4个通道。每个颜色通道都存放着图像中颜色元素的信息。所有颜色
fromzerost·2020-06-29 23:11

OpenCV学习笔记（16）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（一）图像获取与单目定标

转载地址：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5961769一：双目测距的基本原理如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（即视差）与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d。“@scyscyao：在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值
xfortius·2020-06-29 23:21

OpenCv学习笔记之图像平滑处理

在介绍平滑处理之前先来说说与平滑有关的滤波基础知识。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。滤波器是建立的一个数学模型，通过这个模型来将图像数据进行能量转化，能量低的就排除掉，而噪声属于低能量部分。我们可以把滤波器想象成一个包含加权系数的窗口，当使用这个滤波器平滑处理图像时，就是把这个窗口放到图像之上，透过这个窗口看到的就是我们想要的目标图像。我们常见的滤波器有·允许
年少追梦·2020-06-29 22:56

opencv学习笔记（三）：几种去噪滤波器的实现

现在在上数字图像处理的课程，最近的一次作业要求不用OpenCV自带的滤波器函数来实现几种滤波器，以实现对加入椒盐噪声的图像的去噪。也是对markdown编辑器的一次练习。椒盐噪声椒盐噪声是一种很简单的噪声，即随机将图像中一定数量的像素点设置为0（黑）或255（白）。由于看起来好像在图像上撒了椒盐一样，故被称为椒盐噪声。下面是椒盐噪声的处理代码（假定输入图像为3通道）voidsalt(Mat&ima
Will-Lin·2020-06-29 22:35

opencv学习笔记（二）：基于肤色的人手检测（跟踪）程序

最近在做毕业设计，其中一个部分要实现对视频序列中人手位置的跟踪。因此先写了人手的检测程序，下一步基于检测程序再用camshift算法做人手的跟踪。目前完成的程序在我的笔记本上运行大概是一帧80-100ms，直接用检测算法来做跟踪算法其实也马马虎虎可以用了。开发环境如下：系统：Windows10IDE：VisualStudio2013语言：C++算法库：OpenCV程序思路如下1）获取视频帧2）将视
Will-Lin·2020-06-29 22:34

Python OpenCV学习笔记之：图像阈值操作

#-*-coding:utf-8-*-#阈值操作importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('../../../datas/images/fish.jpg')ret,thresh1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)ret,thresh2=cv2.t
视觉智能·2020-06-29 21:52

Python OpenCV学习笔记之：图像直方图均衡化

#-*-coding:utf-8-*-"""图像直方图均衡化"""importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('../../../../datas/images/fish.jpg',0)#计算处理前的直方图hist,bins=np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])
视觉智能·2020-06-29 21:52

OpenCV学习笔记（一）——旋转向量与旋转矩阵相互转化

从今天开始，把自己学习OpenCV的心得记录下来，以系列的形式贴到博客中，以期交流与备查之用，笔记内容主要偏向于算法的理解。    处理三维旋转问题时，通常采用旋转矩阵的方式来描述。一个向量乘以旋转矩阵等价于向量以某种方式进行旋转。除了采用旋转矩阵描述外，还可以用旋转向量来描述旋转，旋转向量的长度（模）表示绕轴逆时针旋转的角度（弧度）。旋转向量与旋转矩阵可以通过罗德里格斯（Rodrigues）变换
woaixiangrikui·2020-06-29 19:53

OpenCV学习笔记：二值图像的腐蚀和膨胀的原理

腐蚀的原理：二值图像前景物体为1，背景为0.假设原图像中有一个前景物体，那么我们用一个结构元素去腐蚀原图的过程是这样的：遍历原图像的每一个像素，然后用结构元素的中心点对准当前正在遍历的这个像素，然后取当前结构元素所覆盖下的原图对应区域内的所有像素的最小值，用这个最小值替换当前像素值。由于二值图像最小值就是0，所以就是用0替换，即变成了黑色背景。从而也可以看出，如果当前结构元素覆盖下，全部都是背景，
邓无邪·2020-06-29 19:49

OpenCV4学习笔记（48）——GFTT特征点检测算法

在之前的笔记《OpenCV学习笔记（32）》中整理记录了在OpenCV中关于Harris角点检测和shi-tomas角点检测的一些内容，而由于角点对于一幅图像而言是非常重要的特征点，所以OpenCV在特征点检测模块中又基于
邱小兵·2020-06-29 15:46

【OpenCV学习笔记】3.图像平滑

平滑技术（滤波技术）可以抑制或者消除图像噪声，常用的平滑处理算法包括二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波、导向滤波等。1.高斯平滑高斯卷积核的构建及分离性假设构造宽(列数)为WWW、高(行数)为HHH的高斯卷积算子gaussKernelHXWgaussKernel_{HXW}gaussKernelHXW，H、WH、WH、W均为奇数，锚点位
X分之一·2020-06-29 13:44

OpenCv学习笔记3(图像识别:检测直线和圆, 图像分割，SURF特征匹配)

1.用霍夫变换检测直线和圆霍尔夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。原理：在原始图像坐标系下的一个点（直线）对应了参数坐标系下的一条直线（点）。OpenCV提供了如下三种霍夫变换相关的函数：HoughLines：检测图像中的直线。HoughLinesP：检测图像中的直线段。HoughCircles：检测图像中的圆。HoughLinesP(image,rho,theta,thresh
Zerogoy·2020-06-29 09:10

Python+OpenCV学习笔记

此次学习的是csdn学院中《Python+OpenCV计算机视觉》，比较基础，适合初学者。第一次尝试以博客形式来记录学习笔记，督促自己，提升自我，供自己和大家学习。目录图像的读取、显示和保存图像处理基础图像运算类型转换几何变换图像阈值图像平滑处理形态学处理图像梯度Canny边缘检测图像金字塔图像轮廓直方图傅里叶变换总结图像的读取、显示和保存1.读入图像retval=cv2.imread(文件名，[
孟子浜伞兵·2020-06-29 04:49

OpenCV学习笔记（十）之直方图比较、反向投影、模板匹配

图像直方图比较  图像直方图比较，就是计算两幅图像的直方图数据，比较两组数据的相似性，从而得到两幅图像之间的相似程度，直方图比较在早期的CBIR中是应用很常见的技术手段，通常会结合边缘处理、词袋等技术一起使用。其实现原理为：对输入的两张图像进行计算得到直方图H1与H2，将它们归一化到相同的尺度空间，然后通过计算H1与H2之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度。OpenCV中提
夜月枫雪·2020-06-29 03:46

OpenCV学习笔记（五）阈值化与自适应阈值化

  在对一幅图像进行处理时，很多时候我们都会用到二值化操作，如最常用的边缘检测算法：Canny边缘检测算法就要求执行前必须先转换为灰度图才行，但是在有的工程中遇到的问题，需要将灰度图转换为二值化图后再进行Canny才会有更好的效果。二值化操作也有注意点，如何最大可能的保存原图像的数据完整性，就需要严格设置阈值点了。OpenCV中提供两种阈值化方法，普通阈值化和自适应阈值化。普通阈值化OpenCV中
夜月枫雪·2020-06-29 03:46

OpenCV学习笔记【七】方框滤波、均值滤波、高斯滤波

1.平滑处理平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。2.图像滤波与滤波器图像滤波，指尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性
未名123·2020-06-29 03:18

OpenCV学习笔记（二十一）——相机的标定

前言：摄像机标定是机器人视觉进行目标定位跟踪的首要环节，通过标定板标定好摄像机的内外参数，然后进行后续的定位识别工作。本次将介绍摄像机标定的实验。一、相机标定步骤OpenCV使用棋盘格板进行标定，如下图所示。为了标定相机，我们需要输入一系列三维点和它们对应的二维图像点。在黑白相间的棋盘格上，二维图像点很容易通过角点检测找到。而对于真实世界中的三维点呢？由于我们采集中，是将相机放在一个地方，而将棋盘
行歌er·2020-06-29 02:36

OpenCV学习笔记（二十一）——简单的单目视觉测距尝试

前言：视觉测距作为机器视觉领域内基础技术之一而受到广泛的关注，其在机器人领域内占有重要的地位，广泛应用于机器视觉定位、目标跟踪、视觉避障等。机器视觉测量主要分为：单目视觉测量、双目视觉测量、结构光视觉测量等。结构光由于光源的限制，应用的场合比较固定；双目视觉难点在于特征点的匹配，影响了测量的精度和效率，其理论研究的重点集中于特征的匹配上；而单目视觉结构简单，运算速度快而具有广阔的应用前景。今天看到
行歌er·2020-06-29 02:36

OpenCV学习笔记（二十一）——车辆识别和跟踪

今天在GitHub上看到一个对车辆训练好的模型，即xml文件，于是拿来测试了一个效果。我用这个xml文件对视频中的每一帧画面进行简单的车辆识别定位，演示代码如下：importcv2importnumpyasnpcamera=cv2.VideoCapture("video.avi")camera.open("video.avi")car_cascade=cv2.CascadeClassifier('
行歌er·2020-06-29 02:36

OpenCV学习笔记（二十）——车牌的简单定位

今天无意中看到了别人写的一个简单的车牌定位，仔细看了下，确实写的很简单，不足之处：（1）鲁棒性差，阈值分割、轮廓提取过程中的参数选择都是定值，对于不同场景下的不同照片的适应性差。（2）定位不够精确。（3）不具备车牌的校正能力，定位之后的车牌截图没有水平校正，因此大多是倾斜的。代码如下：#coding=utf-8importcv2importnumpyasnpimportimutilsdefmain
行歌er·2020-06-29 02:35

OpenCV学习笔记（五）——膨胀与腐蚀

前言：数学形态学提供了一组有用的方法，能够用来调整分割区域的形状以获得比较理想的结果，它最初是从数学中的集合论发展而来并用于处理二值图的，虽然运算很简单，但是往往可以产生很好的效果，后来这些方法推广到普通的灰度级图像处理中。常用的形态学处理方法包括：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽运算、底帽运算，其中膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段，其他方法是两者相互组合而产生的。一、膨胀跟卷积操作类
行歌er·2020-06-29 02:35

OpenCV学习笔记（十七）——训练自己的OpenCV Haar-Adaboost分类器

前言：OpenCV中有两个函数可以训练分类器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe，前者只能训练haar特征，后者可以用HAAR、LBP和HOG特征训练分类器。这两个函数都可以在opencv的相应文件夹下找到，opencv_haartraining.exe训练的adaboost级联分类器有很多了，本文主要讲opencv_haartrainin
行歌er·2020-06-29 02:35

OpenCV学习笔记（八）——Harris角度特征从原理到实现详解

前言：在图像中角点是一个重要的局部特征，它决定了图像中关键区域的形状，体现了图像中重要的特征信息，所以在目标识别、图像匹配、图像重构方面角点具有十分重要的意义。图像中角点的数量远比总像素数小，如果通过角点就能完成一些功能的话，将极大地提高处理效率。对角点的定义一般分为以下三种：图像边界曲线上具有极大曲率值的点；图像中梯度值和梯度变化率都很高的点；图像边界方向变化不连续的点。定义不同，角点的提取方法
行歌er·2020-06-29 02:35

OpenCV学习笔记（十二）——亚像素角点检测

前言：图像特征点检测广泛运用于计算机视觉处理领域，包括目标识别与跟踪、立体成像，在特征点的图像分析中，特征点提取是非常重要的步骤，其中，角点是最常见的一类点特征。前面我们介绍了用Harris提取角点，但是提取的角点是像素级的，精度不高，若我们进行图像处理的目的不是提取用于识别的特征点而是进行几何测量，这通常需要更高的精度。那么如何提取亚像素级角点的位置呢？在Harris提取角点过程中，通过两次角点
行歌er·2020-06-29 02:35

opencv学习笔记之十五——最小外接矩形(RotatedRect返回角度angle问题）

最近在看一个车牌识别开源项目时，对其中RotatedRect的角度属性理解得不清楚，也查找了大量博客，得出了基本结论，最后通过实验进一步进行了验证。RotatedRect该类表示平面上的旋转矩形，有三个属性：矩形中心点(质心)边长(长和宽)旋转角度旋转角度angle的范围为[-90,0)，当矩形水平或竖直时均返回-90，请看下图：来源：https://blog.csdn.net/qq_242378
小武~~·2020-06-29 00:17

Opencv学习笔记之五——线性邻域滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）

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【1】方框滤波方框滤波（boxFilter）被封装在一个名为boxblur的函数中，即boxblur函数的作用是使
小武~~·2020-06-29 00:17

OpenCV学习笔记之九——边缘检测（Canny算子，Sobel算子，Laplace算子，Scharr滤波）

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、Canny算子详情介绍：https://zh.wikipedia.org/wiki/Canny%E7%AE%9
小武~~·2020-06-29 00:17

【OpenCV学习笔记6】常用的OpenCV函数速查

常用的OpenCV函数速查更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点：www.skyseraph.com1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cv
weixin_34198881·2020-06-28 13:12

Python-OpenCV学习笔记（六）

颜色色域：灰度色域，除去彩色信息将其转换成灰阶，灰度色域对中间处理有效，如人脸检测BGR：每个像素点都是有一个三元数组来表示-HSV，H（Hue）色调，S（saturation）饱和度，V（Value）亮度傅里叶变换：傅里叶变换可以区分图像哪里变换强，哪里变换不强，标记噪声区域，感兴趣区域，前景和背景等。在Python的Numpy中有快速傅里叶变换（FFT）包，其中包含了fft2（）函数。图像的幅
weixin_33743880·2020-06-28 04:54

opencv学习笔记(四)--图像平滑处理

图像平滑处理的几种常用方法：均值滤波归一化滤波高斯模糊中值滤波平滑处理（模糊）的主要目的是去燥声：不同的处理方式适合不同的噪声图像，其中高斯模糊最常用。其实最重要的是对图像卷积的核的理解，核太大图像会失真，具体关于核的讲解点击传送门图像噪声：引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。废话不多
weixin_30306905·2020-06-27 15:38

【opencv学习笔记五】一个简单程序：图像读取与显示

今天我们来学习一个最简单的程序，即从文件读取图像并且创建窗口显示该图像。目录【imread】图像读取【namedWindow】创建window窗口【imshow】图像显示【imwrite】图像写入文件【waitKey】等待按键按下前言在说正文之前先简单介绍一下Mat类。Mat类是opencv2.0的主流图像类型，在之前opencv1.0使用的Iplimage*类型，Iplimage*是C语言接口类
weixin_30262255·2020-06-27 15:27

【OpenCV】双目测距（双目标定、双目校正和立体匹配）

本文主要参考了OpenCV学习笔记（17）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双目定标与双目校正、Op
子非鱼_cw·2020-06-27 12:35

opencv学习笔记（十三）利用cvResize函数调整图片尺寸

#includeintmain(intargc,char**argv){IplImage*src=cvLoadImage("b.jpg");IplImage*desc1;IplImage*desc2;CvSizesz;doublescale=0.5;if(src){//显示原图cvNamedWindow("src",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("src",src
大流士一世·2020-06-27 10:54

Opencv学习笔记(一) -- 利用VS2015和CMake3.11.2,进行Opencv3.4.1源码的编译工作

1.编译基本说明版本说明由于X64的VC14、VC15版本的库已经在官网提供，所以本文不再赘述。本文主要介绍X86库的编译，以满足X86程序的需要。编译平台操作系统：Win7X64VS版本：VS2015Opencv版本：V3.4.1,其他版本也可以参考本文编译编译平台：X86编译需要用到的软件1.Opencv3.4.1源代码2.VS20153.CMake2.相关软件的下载Opencv3.4.1的下
张慕风·2020-06-27 09:27

Opencv学习笔记(九) -- 图像色彩通道的分离与合并

1.应用场景彩色图像是由多个通道构成的，如RGB、YUV、HSV等。在图像处理中，有时需要对各个通道进行分离，针对各个通道进行分别处理；有时需要对分离处理后的各个通道进行合并操作，作为一个多通道的图像进行处理。对于图像通道的合并与分离，我们通过Opencv可以很容易实现。2.涉及函数2.1split函数功能将多通道图像分离成单通道图像序列函数原型CV_EXPORTS_Wvoidsplit(Inpu
张慕风·2020-06-27 09:56

install opencv in ubuntu —— opencv学习笔记（ 2 ）

网上有很多相关的opencv教程，在terminal下输入一大堆指令也很容易出错，下面是ubuntucommunity中的一个方法原文见：https://help.ubuntu.com/community/OpenCV1、从https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV/blob/master/Ubuntu/2.4/opencv2_4_9.sh上下载最新的
jesliebest·2020-06-27 07:04

opencv学习笔记（ 3 ）——face detect

opencv自带有很强大的分类器，haarcascade_frontalface_alt用于人脸分类。电脑中的路径为：/opencv-2.4.9/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml程序中我们直接调用即可。下面这段程序实现了简单的人脸检测功能，同时将人脸部分的图像抠取出来，方便后续人脸识别等操作。#include#include#inc
jesliebest·2020-06-27 07:33

OpenCV学习笔记（19）关于CV_8UC1,CV_8UC2等参数

转载自http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/51221259（一）Mat矩阵(图像容器)创建时CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解1--Mat不但是一个非常有用的图像容器类,同时也是一个通用的矩阵类2--创建一个Mat对象的方法很多,我们现在先看一下Mat矩阵/图像容器类在OpenCv中的有关源代码:3--使用Mat图像容器类创建Mat类的
海底小星星·2020-06-27 06:16

OpenCV学习笔记二 OpenCV 2.49 + VS2012 配置指南

OpenCV2.49+VS2012配置指南首先下载OpenCV2.4.9源码：点击打开链接（点开后等几秒就会自动开始下载）一.配置系统环境变量1.将源码解压到指定目录：2.将opencv添加到系统环境变量：计算机—属性—高级系统设置3.点击环境变量4系统变量—Path—编辑5.将opencv目录添加进去注：建议不管是x86还是x64都选择x86。因为x64选x64的话有时会无法正常运行。vc11对
SYSU李正·2020-06-27 05:31

OpenCV学习笔记一 OpenCV 2.49 + Eclipse 配置教程

1、安装opencv库1.1双击opencv-2.4.9.exe，安装到指定目录。1.2安装VC2010运行库，百度搜索VC2010运行库，下载安装即可。如果完成下面的所有配置之后运行程序时提示还缺少dll等文件，需要用360修复，进入人工服务，搜索提示缺少的dll文件，点击修复即可。1.3将opencv\build\x86\vc11路径下的bin、lib、staticlib三个文件夹的路径添加到
SYSU李正·2020-06-27 05:58

OpenCV学习笔记19 OpenCV高级GUI和多媒体模块 HIGHGUI MODULE （三）

4.3使用OpenCV创建视频对于简单的视频创建工作，可以使用OpenCV内建的VideoWriter类来完成。视频文件的结构：每个视频文件本质上是一个容器，文件的扩展名（avi，mov，mkv等）表示容器的类型。容器中包含了很多元素，如视频流，音频流或其他轨道（如字幕）。这些流的存储方式（格式）由每个源对应的编解码器（codec）决定。一般情况下音轨通常用的编解码器是mp3或aac。而视频格式更
Endless_91·2020-06-27 01:02

OpenCV学习笔记（一）：使用CascadeClassifier检测人脸

内容说明直接参考了OpenCV3.0的示例程序，程序为opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\objectDetection目录下的objectDetection.cpp文件。本文使用了C++类进行封装实验结果原始图像与识别结果：程序代码1、OpenCVTest.cpp#include"stdafx.h"#include"FaceRecognition.h
该-昵称已被占用·2020-06-27 00:13

（一）OpenCV学习笔记——Linux下编译运行opencv程序

最近在学习OpenCV,写点笔记总结一下，我用的学习环境是Ubuntu16.04+KDvelop4.7+OpenCV3.2.0。Linux下的OpenCV程序的编译有两种方式。一种是g++,另一种是cmake，自己在这里直接采用的是KDvelop4.7，使用该IDE的好处如下：1、能够加载opencv的库头文件，像在写#include“opencv2/opencv.hpp”。2、在编写opencv
快乐晓笑98·2020-06-26 23:30

OpenCV学习笔记——用haar特征训练自己的分类器（再做手势检测）

之前介绍过一篇利用级联分类器对目标进行检测的文章http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6973667，用的就是haar特征。发现OpenCV自带的库里的haar特征只有人脸、人脸的器官和人的身体，最近又想玩一个人手的检测，之前用颜色特征做的，感觉很不靠谱，这次用haar特征再试一次。这就需要用haartraining这个工具训练自己的手
西伯利亚孤狼A·2020-06-26 22:48

OpenCV学习笔记：Mat、CvMat、CvArr、IplImage 数据类型的相互转换（总结版）

一、说明①Mat是OpenCV和C++的接口矩阵类，ImlImage是OpenCV和C语言的接口的结构体，但是C++程序有时候还是要用到ImlImage，例如在MFC中的PictureControl显示图片。②Mat类型与CvMat和IplImage类型都可以表示图像,Mat类型侧重于计算，数学性较高;CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”。③IplImage类型对图像的一种优化体现在变
视觉闫小亘·2020-06-26 20:42

opencv学习笔记（2

1.图像基础操作#1.视频读取，变成灰度视频，调节视频速度：importcv2ascvvideo=cv.VideoCapture('lz.mp4')#检查是否打开正确ifvideo.isOpened:open,frame=video.read()#读取第一帧else:open=Falsewhileopen:#当视频可以正确打开时：open_2,frame=video.read()#读取照片iffr
Turing-dz·2020-06-26 19:00

opencv学习笔记（1）

#检测opencv插件安装成功否importcv2ascvimg=cv.imread(r'D:\DeepLearning\timg.jpg')cv.namedWindow('Image')cv.imshow('Image',img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#1图片读取和展示importcv2ascvimg=cv.imread('kst.jpg',1)#
Turing-dz·2020-06-26 19:00

Opencv学习笔记(四)--图像处理平滑，锐化操作

图像平滑算法图像平滑与图像模糊是同一概念，主要用于图像的去噪。平滑要使用滤波器，为不改变图像的相位信息，一般使用线性滤波器。几种不同的平滑方法：1.归一化滤波器Blursanimageusingthenormalizedboxfilter.voidblur(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizeksize,Pointanchor=Point(-1,-1),intbord
yqtaowhu·2020-06-26 18:07

Opencv学习笔记(三)--图像处理的基本操作

Opencv图像处理基本操作1基本数据类型图像有若干个通道，灰度图像只有一个通道，而彩色具有红，绿，蓝组成，但是OpenCv以逆序的方式来存储三个分量，还可以使用第四个透明度(alpha)，可以使用img.channels()获取图像通道个数。使用若干个位存储一副图像的每个像素，这被称为图像的深度，灰度图像为8位，即0-255个灰度级，可以用img.depth()获得图像的深度，其返回值为：CV_
yqtaowhu·2020-06-26 18:07

openCV学习笔记（8）-- 图像阈值化

图像阈值化：在对图像进行操作时，希望能对一些低于和高于一定值的像素进行操作。opencv的cvThreshold()可以完成某些任务。doublecvThreshold(CvArr*src,CvArr*dst,doublethreshold,//Tdoublemax_value,//Mintthreshold_type);//只能处理8位或浮点灰度图像threshold_type包括一些类型选项C
superjimmy·2020-06-26 16:42
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