OpenCV作为一个广泛使用的计算机视觉库，支持多种颜色空间，其中HSV（Hue,Saturation,Value）颜色模型因其直观性和易用性，在图像处理和颜色分析中被广泛应用。

#include#include#include#include#include"seg_test.h"#include"json/json.h"#include"json/json-forwards.h"intmain(){std::stringimgPath="D:/0_code/deepvision_Pro/caiju/seg_test/data/imgs/Color_20220407_12

cv::cuda::GpuMat是OpenCV中用于表示GPU上的图像数据的类，它继承自cv::cuda::GpuMatBase类，提供了一些常用的操作函数，例如upload、download、copyTo

文章目录1.5.1第一个程序：图像显示1.5.2第二个程序：图像腐蚀1.5.3第三个程序：图像模糊1.5.4第四个程序：Canny边缘检测个人读书笔记，书籍地址1.5.1第一个程序：图像显示#includeintmain(){std::stringtPath="001.png";cv::Matimg=cv::imread(tPath);cv::imshow("img",img);cv::waitK

参考资料：torchvision文档众所周知OpenCV/CV2和PIL是Python领域最常使用的图像处理库，而PytorchTensor则是我们在深度学习领域接触最多的张量数据结构，知道这几种格式之间的相互转化方式是非常有必要的

问题引入：如何使用PythonOpenCV实现两张图片的水平拼接和垂直拼接代码实现：importcv2importnumpyasnpdefimage_hstack(image_path_1,image_path

opencv中利用函数approxPolyDP来对指定的点集进行逼近，其逼近的精度是可设置的对应的函数为：voidapproxPolyDP(InputArraycurve,OutputArrayapproxCurve

一、介绍OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）是一种将图像中的文字转换成机器可读文本的技术。它在自动化办公、文档管理、身份验证等领域得到广泛应用。二、应用使用场景文档数字化：将纸质文档转换成电子文本。车牌识别：用于停车场管理或交通监控。手写体识别：应用于平板电脑、智能手机上的手写输入。票据扫描：银行票据、发票等金融单据的自动处理。三、原理解释OCR通过以下几

文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题

标定系列——基于OpenCV实现相机标定（五）说明代码解析VID5.xmlin_VID5.xmlcamera_calibration.cpp说明该程序可以实现多种标定板的相机标定工作代码解析VID5.xmlimages

返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：如何利用OpenCV4.9离散傅里叶变换下一篇:目标本文内容主要介绍：如何使用YAML或XML文件打印和读取文件和OpenCV的文本条目？

一、读取图像//图片路径QStringappPath=QCoreApplication::applicationDirPath();QStringimagePath=appPath+"/sun.png";//读取图像cv::Matimg=cv::imread(imagePath.toStdString());//IMREAD_GRAYSCALE灰度图IMREAD_UNCHANGED具有透明通道if

QStringappPath=QCoreApplication::applicationDirPath();imagePath=appPath+"/A.jpg";img=cv::imread(imagePath.toStdString());if(img.empty())return;Matdst;flip(img,dst,0);//上下翻转imshow("flip0",dst);flip(img

Pointsp(-1,-1);Pointep(-1,-1);Mattemp;staticvoidon_draw(intevent,intx,inty,intflags,void*user_data){Matimage=*((Mat*)user_data);if(event==EVENT_LBUTTONDOWN){sp.x=x;sp.y=y;}elseif(event==EVENT_LBUTTONU

在VS中使用opencv2.4.X版本的时候，如果使用SurfFeatureDetector（或者SiftFeatureDetector）做特征点检测的时候，按照官方文档上的示例代码include头文件为

返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary

cv::Matm1=cv::Mat::zeros(Size(256,256),CV_8UC3);cv::Matm2=cv::Mat::zeros(Size(256,256),CV_8UC3);rectangle(m1,Rect(100,100,80,80),Scalar(255,255,0),-1,LINE_8,0);rectangle(m2,Rect(150,150,80,80),Scalar(

使用opencv打开rtsp视频流时，会因为网络问题导致VideoCapture掉线；也会因为图像的后处理阶段耗时过长导致opencv缓冲区数据堆积，从而使程序无法及时处理最新的数据。

Matbg=Mat::zeros(Size(512,512),CV_8UC3);Pointp1(100,100);Pointp2(350,100);Pointp3(450,280);Pointp4(320,450);Pointp5(80,400);std::vectorpts;pts.push_back(p1);pts.push_back(p2);pts.push_back(p3);pts.pus

Matbg=Mat::zeros(Size(512,512),CV_8UC3);intw=bg.cols;inth=bg.rows;RNGrng(12345);while(true){intc=cv::waitKey(10);if(c==27){break;}intx1=rng.uniform(0,w);inty1=rng.uniform(0,h);intx2=rng.uniform(0,w);i

#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;Matsrc;Matsrc_gray;intthresh=30;intmax_thresh=255;intmain(){src=imread("2.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);cvtColor(src,src_gray,CV_BGR2GRAY

特征检测和描述是计算机视觉中的基本概念，它们在图像识别、对象跟踪、图像拼接等多种任务中发挥着至关重要的作用。特征检测是指识别图像中重要的特定点、区域或结构，这些特征通常具有独特性、可重复性以及对光照变化、旋转和比例变换等变化的鲁棒性。这些特征点可以用作进一步分析的参考。特征描述是基于一定的几何或者颜色信息生成特征点的特征描述符，这种描述应满足欧式空间的仿射不变性和噪声鲁棒性，并且不同特征点的特征描

一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成

文章目录0前言1课题背景2Dlib人脸识别2.1简介2.2Dlib优点2.3相关代码2.4人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1简介4.2相关界面代码0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师

文章目录所有相关接口验证demo以上传至仓库绘制线绘制矩形绘制圆绘制椭圆绘制多边形绘制填充多边形绘制文本所有相关接口验证demo以上传至仓库代码地址：https://gitee.com/norep/learn-opencv

在opencv里边可以利用鼠标绘制圆，矩形等各种形状，会用到cv2.setMouseCallback()函数下面有两个例子，可以借鉴一下#查看所有被支持的鼠标事件importcv2events=[iforiindir

比如我们经常会在OpenCV环境下编译图像处理类程序，但其实目标程序只需要用的之前生成的子程序就行，不需要引入中间用到的环境。

引言：本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。

目录概要一、角点检测1.Harris角点检测2.Shi-Tomas算法3.SIFT算法4.FAST算法概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法，本博客只关注代码，不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测。1.Harris角点检测impor

当然可以，下面是一个使用OpenCV实现简单手势识别，并在摄像头捕捉的视频中描绘出手部轮廓为线条的示例。该代码会读取摄像头流，然后检测出手部，并用线条描绘出手的轮廓。首先，你需要安装OpenCV库。

文章目录1前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目

文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题

opencv官网http://opencv.org/github仓库https://github.com/opencvopencvsdk资源https://sourceforge.net/projects

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习行人重识别(personreid)系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目分享：https:

在PyTorch、Keras、OpenCV、NumPy和PIL这几个框架中，它们在表示图像时的维度存储顺序有所不同。

文章目录1前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法3.1简介3.2相关技术4数据集处理及实验5部分核心代码6最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习YOLO抽烟行为检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senio

深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配

3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统-图像识别opencv

1、读函数原型CV_EXPORTS_WMatimread(constString&filename,intflags=IMREAD_COLOR);第一个参数为图片的名称。第二个为读取图片采用什么格式来读。Cv::IMREAD_COLOR总是读取三通道图像Cv::IMREAD_GRAYSCALE总是读取单通道图像CV::IMREAD_ANYCOLOR通道数由文件实际通道数(不超过3)Cv::IMRE

而在这场技术革命中，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）这一开源计算机视觉库扮演着举足轻重的角色。本文将带你走进OpenCV的世界，一探其究竟。

videocapture顾名思义视频捕捉，主要是从视频文件、摄像头或网络摄像头获取视频流数据，并将其作为一系列帧进行处理。我们这里主要实现了获取项目文件夹下的1.mp4视频文件，然后经过灰度变化、均值滤波、边缘检测然后将视频显示出来#include#includeusingnamespacecv;intmain(){VideoCapturecapture("1.mp4");Matedges;whi

5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv

图接下来进入代码环节，这里详细给大家解释一下HoughLinesP参数的含义以及如何使用。lines=cv2.HoughLinesP(cropped_image,2,np.pi/180,100,np.array([]),minLineLength=40,maxLineGap=5)第一参数是我们要检查的图片Houghaccumulator数组第二个和第三个参数用于定义我们Hough坐标如何划分bin

一.原图顺时针旋转90°、180°、270°。#作者千秋#QQ919825501importcv2image=cv2.imread('1.jpg')cv2.imshow("image",image)#镜像image1=cv2.flip(image,-1)#原图顺时针旋转180度cv2.imshow("1",image1)#转置image=cv2.transpose(image)#转置图像cv2.i

文章目录掩膜操作提高图像的对比度获取图像像素制作图像掩膜算子防止像素溢出算子全部代码掩膜操作提高图像的对比度红色是中心像素，从上到下，从左到右对每个像素做同样的处理操作，得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象注：相当于用一个刷子把图像的每隔几点的颜色增强（理解就行），以下为代码表达intcols=(src.cols-1)*src.channels();//src.cols为图像的列in

importcv2importnumpyasnpimportrandom#读取两个图像image1=cv2.imread('image1.jpg')image2=cv2.imread('image2.jpg')#将image1转换为灰度图像gray_image1=cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#创建掩码，黑色部分为0，非黑色部分为255_,mask=

文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_gui/py_drawing_functions/py_drawing_functions.html

文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖，

[NVIDIA]-6入手JetsonXavierNXUSB摄像头图像采集+显示（基于opencv）示例本文主要讲述，基于JetsonXavierNX开发者套件及安装opencv3.3.1，进行USB摄像头图像采集