这里有个概述，很好的：OpenCV各类滤波概述opencv几种滤波处理效果opencv学习笔记（二十）——形态学滤波

大纲1.滤波综述2.方框滤波3.均值滤波4.高斯滤波5.中值滤波6.双边滤波一、滤波综述图像的滤波指的是在尽量保证图像细节特征的的情况下对图像中的噪声进行抑制，又因为图像的能量大部分集中在低频或者中频的区域（图像大部分区域是连贯的，波动不大，频率），而高频部分则大多为边缘信息（图像变换快）或者是噪声。所以滤波器分为两种，低通滤波和高通滤波，前者的作用就是保证低频区域的稳定，尽量去除噪声，但也不可避

一、直方图cv2.calcHist(img,channels,mask,histSize,rangs)img:原图像格式为unit8或float32,当传入函数时，用[]括起来，例如[img]；channels:同样用[],告诉函数统计图像的直方图，如果传入图象是灰度图，它的值就是[0],如果是彩色图传入的参数，[0]，[1]，[2]，分别对应BGR通道；mask：掩码图像，统计整幅图的直方图就设

示例图片：1.sobel算子原理（侵删）：OpenCV3学习笔记——Sobel算子解析#coding=UTF-8importcv2ascvimportnumpyasnpdefsobel_demo(image):grad_x=cv.Sobel(image,cv.CV_32F,1,0)grad_y=cv.Sobel(image,cv.CV_32F,0,1)gradx=cv.convertScaleAb

首先，我们来开一下计算机是如何检测边缘的。以灰度图像为例，它的理论基础是这样的，如果出现一个边缘，那么图像的灰度就会有一定的变化，为了方便假设由黑渐变为白代表一个边界，那么对其灰度分析，在边缘的灰度函数就是一个一次函数y=kx，对其求一阶导数就是其斜率k，就是说边缘的一阶导数是一个常数，而由于非边缘的一阶导数为零，这样通过求一阶导数就能初步判断图像的边缘了。通常是X方向和Y方向的导数，也就是梯度。

一、Introduction1、二值图像：黑与白二、1、图片的显示注意：如果在使用的过程中，对图片进行处理后，显示的图片的大小过大可以在进行如下操作。cv2.namedWindow("名称"，0)cv2.imshow("名称"，图片来源)PS：两者的名称要一致。1.1显示已拍摄的图片1.2图片灰度显示将图片灰度设置，代码如下：importcv2img=cv2.imread("E:\PYthon\p

实战项目：图片的OCR识别一、图片变换0、导入模块1、重写resize函数2、预处理3、边缘检测4、透视变换二、OCR识别0、安装tesseract-ocr1、导入模块2、预处理3、输出结果一、图片变换0、导入模块导入相关函数，遇到报错的话，直接pipinstall函数名。importnumpyasnpimportargparseimportcv2参数初始化ap=argparse.Argument

目录1OCR介绍2Tesseract-OCR工具介绍3Tesseract-OCR安装4环境变量配置5验证环境变量是否配置成功6使用方法这篇博客我写了好久好久，而且走了好多坑，为避免其他学习的人少踩坑，自认为是良心写作，希望广大阅读者喜欢！1OCR介绍光学字符识别(OpticalCharacterRecognition)简称为“OCR”。ORC是指对包含文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及

学习视频很棒的视频，有需要的可以去看一下【不要再看那些过时的OpenCV老教程了】2022巨献，OpenCV零基础小白最新版全套教程(人工智能机器视觉教程)_哔哩哔哩_bilibili一、图像视频的加载和显示1、创建和显示窗口#opencv名字将opencv但导入包的时候，叫cv2importcv2#创建窗口#WINDOW_AUTOSIZE不允许修改窗口大小#cv2.namedWindow('wi

MachineLPCodeFun：https://github.com/MachineLP/MachineLP-CodeFunOpenCV学习笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/

1、简单加法voidadd(InputArraysrc1,InputArraysrc2,OutputArraydst,InputArraymask=noArray(),intdtype=-1);//dst=src1+src22、简单减法voidsubtract(InputArraysrc1,InputArraysrc2,OutputArraydst,InputArraymask=noArray()

目录1图像连接1.1水平连接cv.vconcat()1.2垂直连接cv.hconcat()2图像尺寸变换2.1修改尺寸cv.resize()3图像翻转变换3.1图像翻转cv.flip()OpenCV4中的函数可以实现图像形状的变换，包括图像尺寸变换、图像翻转和图像旋转等。1图像连接图像连接是指将两个具有相同高度或宽度的图像连接在一起。OpenCV4中分别提供了水平连接和垂直连接的函数。1.1水平连

目标：将网络摄像头的视频流储存在电脑中#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(int,char**){VideoCapturecam;Matframe;//储存网络视频流地址conststringvideoStreamAddress="http://xxx.xxx.xxx.xxx/xxxx.mjpg";/

opencv学习笔记五--文件扫描+OCR文字识别文件扫描定义函数边缘检测获取轮廓变换OCR文字识别环境配置代码文件扫描#导入工具包importnumpyasnpimportargparseimportcv2importmatplotlib.pyplotasplt

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c6f79380101asw1.html1.3.1头文件OpenCV有许多不同的模块，每个模块关心图像处理中不同的领域及方法（参见：OpenCV

1：OpenCV学习笔记作者：CSDN数量：55篇博文网址：http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html2：部分OpenCV的函数解读和原理解读作者

文章目录OpenCV必知必会的基础（一）色彩空间变换cv2.cvtColor(img,colorspaces[i])代码示例Numpy基本操作创建矩阵创建数组array(list)创建全零/一数组zeros(shape,dtype)/ones(shape,dtype)创建全值数组full(shape,data,dtype)创建单位数组identity(shape,dtype)/eye(shape,

转载自：http://blog.csdn.net/mysee1989/article/details/41379817createTrackbar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：[cpp]viewplaincopyCV_EXPORTSintcreateTrackbar(conststring&trackbar

滑动条的创建1、creatTrackbar函数要创建一个跟踪栏，首先我们必须创建一个它将被放置的窗口。所以namedWindow("LinearBlend",WINDOW_AUTOSIZE);//CreateWindow通过使用cv::createTrackbar在OpenCV窗口中添加一个TrackbarCV_EXPORTSintcreateTrackbar(constString&trackb

1：OpenCV学习笔记作者：CSDN数量：55篇博文网址：http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html2：部分OpenCV的函数解读和原理解读作者

本文章由公号【开发小鸽】发布！欢迎关注！！！老规矩–妹妹镇楼：一.凸包在一个多边形的边缘和内部，任意两个点的连线都包含在边缘和内部。该多边形为凸包。二.API分析cv::convexHullcv::convexHull(InputArraypoints,//输入候选点，来自findContoursOutputArrayhull,//凸包Boolclockwise,//顺时针方向Boolreturn

一、概述引用Libqrencode的qrencode库，生成二维码；利用openCV的QRCodeDetector类，检测和识别二维码。在此做个记录。上视频！二维码的生成和识别二、测试代码untitled27.proQT+=coreguigreaterThan(QT_MAJOR_VERSION,4):QT+=widgetsCONFIG+=c++11#Youcanmakeyourcodefailto

概述这个函数用来计算轮廓的周长或者曲线的长度。函数doublecv::arcLength(InputArraycurve,boolclosed)curve计算对象（轮廓或者图形的顶点）closed标识符（曲线是否闭合，一般为true）测试代码#include"widget.h"#include"ui_widget.h"#include#include#include#include#include

Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。Eigen采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。矩阵的定义：Eigen中关于矩阵类的模板函数中，共

一些头文件：#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;首先建立一个类：classHistogram1D{private://直方图的点数inthistSize[1];//直方图的范围floathranges[2];//指向该范围的指针constfloat*ranges[1];//通道intchannels[

本文章由公号【开发小鸽】发布！欢迎关注！！！老规矩–妹妹镇楼：一.霍夫圆检测因为霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以首先要对图像做中值滤波。基于效率考虑，OpenCV中实现的霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步：检测边缘，发现可能的圆心在第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径大小。二.霍夫圆检测APIcv::HoughCircles()API分析cv::HoughCircles(InputAr

求取二直线交点(基于OpenCv)理论补充：两直线是否有交点(或线段齐延长线是否相交)是一个Line-lineintersection(Wikipedia)问题在一个2维平面中有两直线(点到点、(点到点，这两条直线的交点用行列式表示如下：行列式可变形写作：该交点是由4个点、两两一组确定的线段所在位置的直线的交点根据贝塞尔参数可以将两直线定义为：其中和均是实数、且和分别为：当且时、存在交点P。那么在

看过OpenCV源代码的朋友，肯定都知道很多函数的接口都是InputArray或者OutputArray型的，这个接口类还是很强大的，今个就来说说它们的那些事。InputArray这个接口类可以是Mat、Mat_、Mat_、vector、vector>、vector。也就意味着当你看refman或者源代码时，如果看见函数的参数类型是InputArray型时，把上诉几种类型作为参数都是可以的。有时候

本人小白，最近在学习python-opencv，找了一些博主的学习笔记或者代码练习了一下，以下是做了一些整理，本篇文章很多都是在其他博主的博客上翻译转载来的，我会尽量在文章中注明出处，如果有那些未注明，请告知我进行删除或添加。本文主要参考文献：1.LonelDemo,[opencv3.3+python3.6]学习笔记总结2.浅墨_毛星云,[opencv入门教学之十]形态学图像处理（一）：腐蚀与膨胀

看上去这是一个比较简单的问题，在2.0以上的版本中，使用Mat类来储存一幅图像。但是具体的说，Mat类中，又是如何储存的呢？在opencv自带的帮助手册上有这么一段话：通过这两个式子，我们可以略知一二：首先，Mat不仅可以存图像，也可以用来存放其他高维的数据。数据存在data指针所指向的地址中的，对于高维数据（dim维），每个数据的地址是用上面式子算的；它的一个特例是2维数据（图像），式子简化成了

C++版OpenCV学习笔记1头文件读取图像读取视频摄像头本篇博客为个人学习OpenCV的笔记（仅包含一些必要的内容，没有安装教程，一般也不贴全部的代码）。很可能存在错误，欢迎指正。

参考博文：opencv学习笔记（八）：图像形态学操作

文章目录前言一、辅助工具ImageWatch二、Mat类Opencv中的数据类型：Mat类的几种构造方式：Mat类赋值：Mat类还可支持加减乘除等操作Mat类元素的读取二、图像操作1.imread()函数----图像读取2.imshow()函数----图像显示3.namedWindow()函数----图像显示窗口4.imwrite()函数----图像保存imwrite()函数使用示例程序：前言简单

文章目录前言一、图像颜色模型1.RGB模型2.YUV模型3.HSV模型4.Lab模型5.GRAY模型（灰度图像模型）6.不同模型之间的转换函数前言记录opencv中图像的进阶操作一、图像颜色模型1.RGB模型RGB模型中还可能会有第四个alpha通道，表示颜色的透明度，这样也就变成了RGBA模型2.YUV模型电视信号系统所采用的颜色编码方式。亮度（Y）红色分量与亮度的信号差值（U）蓝色与亮度的差值

OpenCV学习一.图像基本操作1.1使用的库cv2matplotlibnumpy正常直接导入即可importcv2#opencv读取的格式是BGRimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp1.2数据读取-图像例程：将如图导入展示并保存importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimg=cv2.

1、简介：这个模块包含一系列的常用图像处理算法。2、分析:此模块包含的文件如下图：其导出算法包括如下：/*M///////IMPORTANT:READBEFOREDOWNLOADING,COPYING,INSTALLINGORUSING.////Bydownloading,copying,installingorusingthesoftwareyouagreetothislicense.//Ify

目录前言：本篇学习内容：1.形态学滤波1.1膨胀，腐蚀1.2开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽，黑帽2.源码分析参考文献：前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。若有不当之处，

目录分离颜色通道多通道混合分离颜色通道分离通道函数：split（）将多通道数组分离成几个单通道数组voidsplit(constMat&src,Mat*mvbegin);参数1：onstMat&类型的src，分离的多通道数组。参数2：输出数组或者输出的vector容器。显示效果：代码：MatsrcImg1;vectorchannel;srcImg1=imread("E:\\img\\logo6.p

1、用形态学滤波器腐蚀和膨胀图像腐蚀（erode）和（dilate）是最基本的形态学运算。在数学形态学中最基本的概念是结构元素，类似滤波当中的核，核的尺寸是可调的，将核的中心点作为原点，也叫锚点。形态学滤波器通常作用于二值图像，形态学中习惯用高像素值（白色）作为前景物体，用低像素值（黑色）作为背景物体。腐蚀可以缩小前景，膨胀可以扩大前景。2、开启和闭合运算开启的定义时对图像先腐蚀再膨胀，闭合的定义

大纲一.腐蚀与膨胀二、开运算与闭运算三、顶帽与黑帽四、形态学梯度五、总函数介绍一.腐蚀与膨胀腐蚀和膨胀是形态学运算中的基本操作，也是后续要介绍的运算的基础，首先腐蚀与膨胀从字面意义上来理解，指的是对于图片中灰度较高的部分（多通道独立处理）扩张或者收缩，即经过操作后亮域变少\多。实现方法是通过窗函数在原图上滑动，将卷积核（可以是任意大小、形状）范围内最大值（膨胀）或者最小值（腐蚀）作为锚点的像素值O

一、概述QR码(QuickResponseCode)是二维码的一种，在正方形二位矩阵内通过黑白标识编码二进制位从而编码数据，最早发明用于日本汽车制造业追踪零部件。二、函数detect()功能：检测图像中的QR码并获得包含该代码的四边形。如果检测失败，或者图像中有多个二维码，则返回值为false。boolcv::QRCodeDetector::detect(  InputArrayimg,  Out

图像的数据量还是比较大的，对整张图片进行处理会影响我们的处理效率，因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理，也就是感兴趣区域ROI。今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI。以及对ROI区域图像进行复制与替换。在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式。Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容：矩阵头与图像数据矩阵的指针。矩阵头包含了图像的基本信息(如

这里给大家介绍一种在头文件中自动判断识别OpenCV的版本号，并据此添加对应的依赖库（.lib文件）的方法。具体代码如下：#ifndef_PREDEP_H_#define_PREDEP_H_#pragmaonce#include"targetver.h"#include#include#include#include"opencv2/core/version.hpp"#include"opencv

前言：因工作需要，要测试openCV在android的拉流，笔者记录下本次编译过程以编译arm64-v8a库为例，同时增加附加库本次假设读者已经正常安装Qt一、安装需要的软件1.安装git这方便教程很多，不再重复。笔者使用的是git2.332.安装cmake这个教程也很多，但笔者没有安装，使用的是Qt安装时，下载的3.androidNDK下载地址：不受支持的NDK下载|AndroidNDK|And

概述这个函数用来对图像进行双边滤波。双边滤波器可以去除无关噪声，同时保持较好的边缘信息。但是，其速度比绝大多数滤波器都慢。双边滤波在计算某一个像素点的新值时，不仅考虑距离信息（距离越远，权重越小），还考虑色彩信息（色彩差别越大，权重越小）。双边滤波综合考虑距离和色彩的权重结果，既能够有效地去除噪声，又能够较好地保护边缘信息。在双边滤波中，当处在边缘时，与当前点色彩相近的像素点（颜色距离很近）会被给

1.拉普拉斯锐化拉普拉斯变换是工程数学中常用的一种积分变换；拉普拉斯算子是n维欧几里得空间的一个二阶微分算子；具有各向同性，对数字图像的一阶导数为：二阶导数为：所以拉普拉斯算子为：拉普拉斯算子四邻域模板如下所示：八邻域：卷积的图示：然后通过滑动卷积核，就可以得到整张图片的卷积结果。OpenCV中拉普拉斯边缘算子的函数为：CV_EXPORTS_WvoidLaplacian(InputArraysrc

Mat对象的使用代码代码解释各种处理后的结果图片对比:代码先上代码。我自学的方式是先看代码，然后在代码中遇到不懂的再逐个查询资料，深入学习，直到学懂。大家按照符合自己的方式学习就好了，适合自己的才是最好的。共勉。#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){//读写图像Matsrc,gr

1、转化为灰度图我们可以通过opencv自带的split函数，将一个3通道的rgb图像转换成3个单通道图像，通过通道相减的方式获得灰度图。效果如下：#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){Matimg=imread("/Users/milkman/Desktop/1.jpg",1);cvtColor(

显示相机视频流的帧率FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。通俗来讲就是指每秒变化的画面数。在计算FPS时，需要使用的主要函数有getTickCount、getTickFrequency。而在输出图像上显示FPS水印则是使用函数putText，他们的简单介绍如下：getTickCount函数它返回从操作系统启动到当前所经的计时周期数。getTickFrequency函数：返回每秒的计时周期数

读取捕获摄像头并显示importcv2#cv2.VideoCapture()创建VideoCapture对象参数为设备索引号或者是视频文件cap=cv2.VideoCapture(0)#笔记本内置摄像头参数为0，其他摄像头依次排列ifcap.isOpened():print('succeedopenvideo')else:print('don\'topenvideo')whileTrue:#（一帧