OpenCv学习笔记第27页

OpenCV学习笔记之五：视频读取写入

用OpenCV开发难免会针对Camera或者是Video做处理，有的时候需要将画面保留下来，这个时候最佳方案是保存成一个.avi的文件。OpenCV底层是用FFMEPG进行多媒体开发的，所以OpenCV它的长项不在于此，它只是提供了这种能力而已，如果要针对多媒体文件做复杂的处理，推荐的还是FFMEPG专业库。OpenCV用来创建视频文件的类是VideoWriter。但首先，给大家普及一些视频类相关

king110108·2020-06-24 01:57

opencv 稀疏光流稠密光流

opencv稀疏光流稠密光流demo:http://download.csdn.net/detail/keen_zuxwang/9860696参看、学习文档：OpenCV学习笔记（七）Lucas-Kanade

keen_zuxwang·2020-06-24 00:40

OpenCV学习笔记（一）

imread函数Matimread(conststring&filename,intflags=1);■第一个参数，conststring&类型的filename，填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：Windows位图-.bmp,.dibJPEG文件-.jpeg,.jpg,*.jpeJPEG2000文件-*.jp2PNG图片

jiaowozidaren·2020-06-23 22:05

opencv学习笔记之霍夫圆检测(python版)

importcv2ascvimportnumpyasnpplanets=cv.imread("planet_glow.jpg")gay_img=cv.cvtColor(planets,cv.COLOR_BGRA2GRAY)img=cv.medianBlur(gay_img,7)#进行中值模糊，去噪点cimg=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_GRAY2BGR)circles=cv.

jfztaq·2020-06-23 21:24

OpenCV学习笔记（七）——图像处理之滤波器ImgProc

iteye_9378·2020-06-23 19:23

OpenCV学习笔记（三十六）——Kalman滤波做运动目标跟踪

kalman滤波大家都很熟悉，其基本思想就是先不考虑输入信号和观测噪声的影响，得到状态变量和输出信号的估计值，再用输出信号的估计误差加权后校正状态变量的估计值，使状态变量估计误差的均方差最小。具体它的原理和实现，我想也不用我在这里费口舌，但这个理论基础必须的有，必须得知道想用kalman滤波做跟踪，必须得先建立运动模型和观察模型，不是想用就能用的。如果不能建立运动模型，也就意味着你所要面对的问题不

iteye_9378·2020-06-23 19:23

OpenCV学习笔记-自适应阈值化

自适应阈值化的函数为：AdaptiveThreshold自适应阈值方法voidcvAdaptiveThreshold(constCvArr*src,CvArr*dst,doublemax_value,intadaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,intthreshold_type=CV_THRESH_BINARY,intblock_size=3,doub

iteye_1803·2020-06-23 19:11

opencv学习笔记（十七）——线性滤波

图像线性滤波：图像滤波：指尽量在保存图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制。图像滤波的目的：一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；二是消除图像中混入的噪声。图像滤波的要求：一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；二是使图像清晰视觉效果好。滤波和模糊的区别：拿高斯滤波来举例：滤波一般可以分为高通滤波和低通滤波，对于高斯低通滤波就会产生模糊效果，如果对于高斯高通滤波就会产生锐化的效果。所以通

Souseiki·2020-06-23 16:49

openCV学习笔记（二十一） —— 图像滤波 —— 非线性滤波（中值滤波、双边滤波）

中值滤波——medianBlur（）原理中值滤波程序#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;#defineFILTER_ORIGINAL_WINDOW_NAME"中值滤波【原图】"#defineFILTER_RESULT_WINDOW_NAME"中值滤波【效果图】"intmain(){//载入原图Matimage=imread("test.jpg");

tiankong19999·2020-06-23 11:22

openCV学习笔记（七） —— 图像对比度和亮度调整、通道分离与合并

一、对比度和亮度调整/*对比度亮度调整*/#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;#defineWIN_NAME"输出图像"Matsrc,dst;intcontrast=100,bright=100;voidonChange(intpos,void*data){for(inti=0;i(i,j)[0]=saturate_cast(src

tiankong19999·2020-06-23 11:22

openCV学习笔记（二十二） —— 形态学滤波——膨胀与腐蚀

原理程序#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;Matg_srcImage,g_dstImage;//原始图和效果图intg_nTrackbarNumber=0;//0表示腐蚀erode，1表示膨胀dilateintg_nStructElementSize=3;//结构元素（内核矩阵）的尺寸voidprocess();//膨胀和腐蚀的处理函数voido

tiankong19999·2020-06-23 11:22

OpenCV学习笔记：运动物体检测、跟踪和绘制曲线运动轨迹

一、简介本文章的起源是本人在做一个项目，用摄像头识别笔，根据笔的运动，绘制出其轨迹。主要应用到的方法，有运动物体识别、运动物体检测，以及绘制运动物体的运动轨迹。1、运动物体的识别方法很多，主要就是要提取相关物体的特征，主要分为：（1）各种色彩空间直方图，利用色彩空间的直方图分布作为目标跟踪的特征的一个显著性特点是可以减少物体远近距离对跟踪的影响，因为其颜色分布大致相同。（2）轮廓特征，提取目标的轮

fly108108·2020-06-23 08:12

Opencv学习笔记（一）滤波器原理及其使用

滤波器是根据原有图像的某个像素的周围像素来确定新的像素值，滤波器主要的作用是用来消去噪声的，消除图像中的不合理的像素点。滤波器主要包括线性滤波器和非线性滤波器，其中线性滤波器包括均值滤波，方框滤波和高斯滤波，非线性的主要是中值滤波。主要介绍一下滤波器的原理和Opencv使用语法。滤波器的概念线性滤波器方框滤波均值滤波高斯滤波非线性滤波器滤波器的概念在介绍滤波器的概念之前首先说明一下线性卷积的概念，

dzs1993·2020-06-23 05:44

Opencv学习笔记2：图像模糊作用和方法

一、意义和作用：图像的模糊处理就是将图片处理的更加模糊，如下图，左侧是原图，右侧是经过处理之后的图片。从主观意愿上说，我们希望看到清晰的图像，而不是模糊的图像。所以很多时候我们听说还有一种专门进行模糊图像的操作时，感觉不可思议，这有什么用呢。要知道模糊图像只是处理噪声带来的副作用，并不是我们的目的。图像没有噪声的时候，我们用平滑滤波器去模糊图像干什么呢？还真有一个重要的应用。把上面的图像使用变得更

dengguan2720·2020-06-23 03:36

Opencv学习笔记（十一）目标跟踪

原创文章，转载请注明：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7414851如果摄像机是固定的，那么我们可以认为场景（背景）大多数情况下是不变的，而只有前景（被跟踪的目标）会运动，这样就可以建立背景模型。通过比较当前帧和背景模型，就能轻松地跟踪目标运动情况了。这里，最容易想到的比较方式就是当前帧减去背景模型了，如opencv2.3.1里的

crzy_sparrow·2020-06-23 00:18

openCv学习笔记（十二）—贝叶斯分类

这几天在学习贝叶斯分类，据说它的文本分析很给力，主要是应用简单，所以就小试以下。。。。首先看一下贝叶斯应用的一个小例子：一个士兵射击，分别在100,200,300处射击击的概率是0.7，0.2，0.1，而在各处射中目标的概率是0.6,0.2,0.04。现在目标已被击毁，求士兵在200米击中的概率？这个要用到贝叶斯，设A1，A2，A3分别为士兵在100,200,300处射击，B为击中目标。则P(A1

一步一个脚印的屌丝·2020-06-22 20:19

openCv学习笔记（一）——数字图形的基础和结构

一图像基础1数字图像又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。2.像素像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。通常，像素在计算机中保存为二维整

一步一个脚印的屌丝·2020-06-22 19:47

Opencv学习笔记（三）———特征点匹配

在我们提取到带特征点和得到特征描述符后，接下来的工作就是将这些个特征点进行匹配。一、特征点匹配位于feature2D的模块中所以在使用的时候应该在头文件中加入：#include在这个模块中用有三个类：它们的继承关系如下：对于特征点匹配有两种方法：（1）Brute-forcematcher(cv::BFMatcher)Brute-forcematcher就是用暴力方法找到点集一中每个descript

bingoplus·2020-06-22 18:32

Opencv学习笔记（二）———Opencv3中ORB算法的使用

相信很多小伙伴在使用ORB算法的时候，一般会从网上搜一些代码作为参考，那么问题来了：在好多ORB程序中都会这么写：ORBorb;如果你使用的是Opencv3的版本，编译器就会报错：ORB是一个纯虚类，无法进行实例化。但在opencv2的版本中可以正常使用。这是为什么呢？于是乎就在opencv3官方的Documents中寻找答案，ORB属于features2d模块中。在它的文档中终于发现了原因：Pu

bingoplus·2020-06-22 18:00

OpenCV学习笔记（一）OpenCV 3.4.1 + VS2017 配置

对于EmguCV3.4.1的配置花了我两天的时间，本来导师要求配置这个但是测试的时候有一个报错信息。为此我参考了各大博客，无论是调debuger，还是x64，x86文件的拷贝，都居然是失败，无语死了，真的想吐槽。一怒之下，还是装起C++的opencv3.4.1吧，硬着头皮上。参考了下面两篇博文，总算是成功了。第一篇：https://blog.csdn.net/sinat_36264666/arti

afawhsh159·2020-06-22 12:59

【OpenCV学习笔记】三十七、特征检测与匹配(二)——SIFT特征点匹配

特征检测与匹配(二)——SIFT特征点匹配1.SIFT特征点提取2.绘制特征点3.特征点描述符(特征向量)提取4.使用暴力匹配器进行暴力匹配5.对匹配结果进行筛选（依据DMatch结构体中的float类型变量distance进行筛选）6.绘制匹配结果先上ppt：代码：SIFT特征点匹配///SIFT特征点匹配#include"opencv2/opencv.hpp"usingnamespacecv;

zlm丶·2020-06-22 12:46

【OpenCV学习笔记】十六、图像阈值化

图像阈值化：1.固定阈值——threshold()2.自适应阈值——adaptiveThreshold()先上PPT：代码：#include"opencv2/opencv.hpp"usingnamespacecv;intmain(){//进行阈值化需是单通道图像（灰度图）//1.以灰度图的形式读取MatsrcImg=imread("1.bmp",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);/

zlm丶·2020-06-22 12:46

OpenCV学习笔记（十三）：霍夫变换：HoughLines(),HoughLinesP(),HoughCircles( )

OpenCV学习笔记（十三）：霍夫变换：HoughLines(),HoughLinesP(),HoughCircles()1、霍夫线变换HoughLines()OpenCV支持三种不同的霍夫线变换，它们分别是

Leon_Chan0·2020-06-22 07:05

OpenCV学习笔记（六）：非线性滤波-中值、双边：medianBlur(),bilateralFilter()

OpenCV学习笔记（六）：非线性滤波-中值、双边：medianBlur(),bilateralFilter()1、中值滤波（Medianfilter）是一种典型的非线性滤波技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值

Leon_Chan0·2020-06-22 07:05

OpenCV学习笔记【持续更新中】

大家好！实习要数车，想偷懒请电脑代劳，正好可以接触一下计算机视觉的东西~于是下载了OpenCV，开启了新学期的第一个大坑~软件环境OpenCV3.4.2VisualStudioCommunity2017(VS15)起步上路感谢浅墨老师的文章，非常周到详细。这里是OpenCV教程专栏的传送门~一切安装妥当后运行了例程，发生了如下的错误：OpenCVError:Assertionfailed于是从zj

SIXMOE·2020-06-22 05:58

Opencv学习笔记：线性邻域滤波专场：方框滤波、均值滤波与高斯滤波

原教程（本系列文章由@浅墨_毛星云出品，转载请注明出处。）地址：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/22745559一、一些概念1、平滑处理（smoothing）或模糊处理（bluring）：常用于去噪。2、图像滤波：（信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高

SherrMoo·2020-06-22 05:04

Opencv学习笔记（七）模板匹配(基于某特征模板识别图像)

什么是模板匹配?本文参考链接：Opencv官方文档官方介绍：模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。作者观点：模板匹配其实通过识别已知模板的特征，然后根据此特征对待检测的图像进行遍历地扫描，识别出待检测图像中与模板特征最相似的像素并且定位。（就好比是给你一朵花的照片，让你在一

Rosen.·2020-06-22 04:33

Opencv学习笔记（二）提取图像中的水平线和垂直线

提取图像中的水平线和垂直线属于基础的形态学操作的应用，原理：根据要提取图形来定义一个特定的结构元素，然后以这个结构相素去遍历图像，进行一系列形态学操作，以此过滤掉其他特征的图形，达到提取的效果。示例：提取下图中的水平线。解决思路如下：1.将原图转化为灰度图像（cvtColor（）函数）。2.运用自适应阈值花操作：adaptiveThreshold函数，根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上

Rosen.·2020-06-22 04:33

Opencv学习笔记（十）直方图反向投影calcBackProject()

原理：一般地，我们把图像的灰度图分成若干个等级区间，计算图像像素的灰度值所在各个区间对应的像素值，就能够得到我们的图像直方图。而图像直方图的反向投影矩阵正是根据这些像素值所构成的矩阵。具体可参考：反向投影矩阵计算方法加入我们得到的反向投影矩阵如下：back_Projection=4444466622444666反向投影矩阵中某点的值就是它对应的原图像中的点所在区间的灰度直方图值，所以不难看出，位于

Rosen.·2020-06-22 04:33

Opencv学习笔记（三）基本阈值处理操作

1.什么是阈值操作？为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。）2.阈值化的类型：OpenCV中提供了阈值函数：threshold（）函数。函数作用：根据阈值和所选择的阈值化类型，将阈值上下的像素值分别置0或255实现二值化的效果。函数原型：voi

Rosen.·2020-06-22 04:33

Opencv学习笔记（十二）基于椭圆模型的人体肤色检测

前言：这里需要首先介绍一下一种颜色空间叫做YCrCb(YUV)空间:YCrCb色彩空间，主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽。其中“Y”表示明亮度，“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“U”和“V”表示的则是色度。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和Cb

Rosen.·2020-06-22 04:33

python OpenCV学习笔记（二十二）：直方图均衡化

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html考虑一个图像，其像素值仅限制在特定的值范围内。例如，更明亮的图像将使所有像素都限制在高值中。但是一个好的图像会有来自图像的所有区域的像素。所以你需要把这个直方图拉伸到两端(如下图所给出的)，这就是直方图均衡的作用(用简单的话说)。这通常会

JS_XH·2020-06-21 22:49

【opencv学习笔记】HOG+SVM特征点检测

1、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。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出

HandsomeJing·2020-06-21 18:22

openCv学习笔记6 || 过程中遇到的单词计划用思维导图记忆

视觉常用单词汇总algorithms：算法essentially：根本上oppose：反对deprecate：不赞成complier：依从者structure：建造，构造compact：坚实dense：密集的geometriy：几何学affine：仿射perspective：透视warp：扭曲，翘面wrapper：封装subtraction：减去stereo：立体correspondence：对应

机器视觉—ing·2020-06-21 17:08

OpenCV学习笔记：resize函数改变图像的大小

OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下：voidresize(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizedsize,doublefx=0,doublefy=0,intinterpolation=INTER_LINEAR);先解释一下各个参数的意思：src：输入，原图像，即待改变大小的图像；dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的

邓无邪·2020-06-21 14:30

单目测距原理与实现

网上有很多关于单目测距的文章，我这里主要借鉴的是OpenCV学习笔记（二十一）——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距（python+opencv）两篇文章，在这里特别作出说明。

山水@有相逢·2020-06-21 13:00

opencv学习笔记2：图像滤波

对图像的滤波处理通常在图像上加一个滤波器，滤波器最常见的类型是线性滤波器，输出像素值由原始像素值加权值确定：g(i,j)=Σw,hf(i+w,j+h)*h(k,l),其中h为卷积核，f为原始图像，g为目标图像。3.2.1boxfilter(方框滤波)方框滤波是滤波器中最简单的一种，每一个输出像素值是卷积内像素值的平均值。·当normalize=true时，盒式滤波就变成了均值滤波。也就是说，均值滤

generalAI·2020-06-21 03:31

openCV学习笔记（二十） —— 图像滤波 —— 线性滤波（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）

图像滤波简介方框滤波——boxFilter（）原理方框滤波程序#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;#defineBOX_FILTER_ORIGINAL_WINDOW_NAME"方框滤波【原图】"#defineBOX_FILTER_RESULT_WINDOW_NAME"方框滤波【效果图】"intmain(){//载入原

tiankong19999·2020-06-21 01:56

C++ OpenCV学习笔记（持续更新）

1、图像的加载、修改与保存涉及API：cv::imread();//读取cv::imshow();//显示cv::cvtColor();//修改cv::imwrite();//保存扩展图像窗口创建API：cv::namedWindow();cv::namedWindow需要两个参数，第一个参数是窗口名称，第二个参数是关于窗口操作的关键字（包含：WINDOW_AUTOSIZE会根据图像大小自动设置窗

HOracle·2020-06-19 20:00

记录学习图像处理过程中不错的教程博客

blog.csdn.net/qq_24946843/category_7963854.htmlhttps://blog.csdn.net/abcvincent/category_6376230.htmlopencv

aircraft·2020-05-30 15:00

opencv学习笔记（二）——修改像素值、图像属性、ROI、通道、图像阈值、平滑、Canny边缘检测

importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt获取修改像素值'''获取修改像素值'''img=cv2.imread('cat1.jpg')px=img[100,100]print(px)blue=img[100,100,0]print(blue)img[100,100]=[0,0,0]print(img[100,100])'''获取像素值及

import_torch_as_tf·2020-04-23 23:05

【opencv学习笔记 16图像二值化】代码详细注释

图像二值化二值图像：只有黑和白0代表黑色1其实是255代表白色图像二值化的方法全局阈值局部阈值OTSUTriangle手动与自动自适应阈值相关代码importcv2ascvimportnumpyasnpdefthreshold_demo(image):"""全局阈值:paramimage::return:"""#首先图像灰度化处理gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BG

子永·2020-04-13 10:05

实现图片旋转（OpenCV学习笔记之一）

需求在我做图像处理的时候有一次要将竖向的图片变成横向的图片，也就是说不光图片变换，图片的长宽也要变换，即原图片的长变成新图片的宽原图片的宽变成新图片的长。效果应如下图：81b5b33fcde0e49f729f912425f4aa10.jpg变换后：81b5b33fcde0e49f729f912425f4aa10.jpg实现思路方法一在iOS开发中这个很简单，但在OpenCV里确没有这样的接口，原来

wosicuanqi·2020-04-11 07:58

【opencv学习笔记 09 图像模糊操作】均值模糊、中值模糊、自定义模糊

图像模糊操作均值模糊—适用于去随机噪声中值模糊—适用于去除椒盐噪点自定义模糊—适用于图像增强，锐化等"""模糊操作--中值模糊--均值模糊--自定义模糊"""importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('img.jpg')cv2.namedWindow('Image',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow('Image',img)#均值模糊

子永·2020-04-06 21:17

边缘检测及扩展学习（OpenCV学习笔记之三）

在图像处理中经常有一个需求就是要知道图像中物体的边缘，以此来做物体区分或作其他处理，有时还可实现某些滤镜效果例如我们可以将图片转化成简笔画的效果。今天就用OpenCV的方法来实现以上提到的效果。OpenCV中可以实现边缘检测的方法有以下几种：一、Canny算子Canny边缘检测算子是JohnF.Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是Canny创立了边缘检测计算理论，解释

wosicuanqi·2020-04-04 20:45

opencv学习笔记() Mat矩阵中data、size、depth、elemSize、step等属性的理解

原文地址：http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52294259data：uchar类型的指针，指向Mat数据矩阵的首地址。可以理解为标示一个房屋的门牌号；•dims：Mat矩阵的维度，若Mat是一个二维矩阵，则dims=2，三维则dims=3，大多数情况下处理的都是二维矩阵，是一个平面上的矩阵。可以理解为房屋是一个一层的平房，三维或更多维的则是多层

Yao_0·2020-03-31 04:47

PYOpenCV学习笔记

OpenCV学习笔记001图像读写002颜色空间转换003图像对象的创建与赋值004图像像素遍历005图像的算术运算操作（加减乘除）006LookUpTable(LUT)查找表001图像读写读取：src

<啸风>·2020-03-28 23:28

OpenCV学习笔记之扫描图像

一、图像在内存中存储方式图像矩阵的大小取决于我们所用的颜色模型，确切地说，取决于所用通道数。如果是灰度图像，矩阵就会像这样：而对多通道图像来说，矩阵中的列会包含多个子列，其子列个数与通道数相等。例如，RGB颜色模型的矩阵：注意到，子列的通道顺序是反过来的：BGR而不是RGB。很多情况下，因为内存足够大，可实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。连续存储有助于提升图像扫

浩瀚之水_csdn·2020-03-14 15:23

OpenCV学习笔记（七）中值、双边滤波

一、线性滤波与非线性滤波之前一篇文章说的方框滤波、均值滤波和高斯滤波都是线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种线性的算术运算，即用加减乘除等运算实现，所以称之为线性滤波。非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系，即通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的。下面介绍的中值滤波和双边滤波就是非线性滤波。二、中值滤波中值滤波原理通过一张图就可以看明白：简言之中值滤波就是把函数框（如图中的3X3）内的灰

一个三要不起·2020-03-13 23:15

opencv学习笔记---No2图片的几何变换

图片的几何变换图片的简单变换不外乎有这么几种：缩放，平移，镜像，剪切，旋转等。昨天小编有提到图像都是由一个个像素点组成的，对图片进行操作等同于对每个像素点组成的矩阵进行操作。缩放opencv中的resize函数可以完成此功能常见的缩放的方法有：最近邻域插值、双线性插值、像素关系重采样、立方插值双线性插值计时通过横纵坐标确立新的像素点的位置。其实我们只要获得图片的宽和高就可以进行缩放处理，以缩小为例

氢立方·2020-03-09 12:23

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