opencv基础

OpenCV基础（28）使用OpenCV进行摄像机标定Python和C++

摄像头是机器人、监控、太空探索、社交媒体、工业自动化甚至娱乐业等多个领域不可或缺的一部分。对于许多应用，必须了解相机的参数才能有效地将其用作视觉传感器。在这篇文章中，您将了解相机校准所涉及的步骤及其意义。我们还共享C++和Python代码以及棋盘图案的示例图像。1.什么是相机标定估计相机参数的过程称为相机标定。这意味着我们拥有确定现实世界中的3D点与其在该校准相机捕获的图像中对应的2D投影（像素）
求则得之，舍则失之·2023-08-21 08:46

OpenCV基础知识（5）— 几何变换

前言：Hello大家好，我是小哥谈。OpenCV中的几何变换是指改变图像的几何结构，例如大小、角度和形状等，让图像呈现出缩放、翻转、旋转和透视效果。这些几何变换操作都涉及复杂、精密的计算。OpenCV将这些计算过程都封装成了非常灵活的方法，开发者只需要修改一些参数，就可以看到图像的变换效果。本节课就介绍几种常见的几何变换效果及其实现方法。前期回顾：史上最全OpenCV常用方法及使用说明汇总，建议收
小哥谈·2023-08-20 05:45

opencv基础:几个常用窗口方法

开始说了一些opencv中的一些常用方法。namedWindow方法在OpenCV中，namedWindow函数用于创建一个窗口，并给它指定一个名字。这个函数的基本语法如下：importcv2cv2.namedWindow('窗口名称','标识')窗口名称：其实窗口名称，其实也是这个窗口的id，方便对其进行操作。标识，这个其实有一个默认值WINDOW_AUTOSIZE，用于设置窗口的各种属性。当然
小猪弟·2023-08-18 23:03

[Opencv基础]人脸磨皮

我们可以看一下下面一张图片可以看到有很多斑点，女生都想让图片的皮肤好看一点，那我们可以做什么操作呢？1.PS磨皮2.图像处理磨皮我们可以想象一下，我们对图像磨皮是怎么做的？最简单的我们对整张图片进行一个卷积操作importcv2importmatplotlib.pyplotasplt//函数是，opencv使用的是BGR格式，屏幕显示的是RGB，显示到屏幕需要进行转换deft2s(img):ret
Cang_Wang·2023-08-15 06:40

opencv基础60-用分水岭算法cv2.distanceTransform()实现图像分割与提取原理及示例

在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。在前面的章节中，我们讨论了如何使用诸如图像形态学变换、阈值算法、图像金字塔、图像轮廓、边缘检测等方法对图像进行分割。本节介绍使
玩转AI·2023-08-11 22:20

opencv基础59-霍夫变换原理讲解及示例-cv2.HoughLines()-＞(直线，圆形检测)

霍夫变换是一种在图像中寻找直线、圆形以及其他简单形状的方法。霍夫变换采用类似于投票的方式来获取当前图像内的形状集合，该变换由PaulHough（霍夫）于1962年首次提出。最初的霍夫变换只能用于检测直线，经过发展后，霍夫变换不仅能够识别直线，还能识别其他简单的图形结构，常见的有圆、椭圆等。霍夫变换应用场景霍夫变换在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，主要用于检测图像中的几何形状，特别是直线和
玩转AI·2023-08-11 22:49

opencv基础53-图像轮廓06-判断像素点与轮廓的关系（轮廓内，轮廓上，轮廓外）cv2.pointPolygonTest()

点到轮廓的距离在OpenCV中，函数cv2.pointPolygonTest()被用来计算点到多边形（轮廓）的最短距离（也就是垂线距离），这个计算过程又称点和多边形的关系测试。该函数的语法格式为：retval=cv2.pointPolygonTest(contour,pt,measureDist)式中的返回值为retval，与参数measureDist的值有关。式中的参数如下：contour为轮廓
玩转AI·2023-08-11 09:51

opencv基础55-获取轮廓的特征值及示例

轮廓自身的一些属性特征及轮廓所包围对象的特征对于描述图像具有重要意义。本节介绍几个轮廓自身的属性特征及轮廓所包围对象的特征。宽高比可以使用宽高比（AspectRation）来描述轮廓，例如矩形轮廓的宽高比为：宽高比=宽度（Width）/高度（Height）示例：编写程序计算矩形轮廓的宽高比。importcv2o=cv2.imread('cc.bmp')cv2.imshow("original",o
玩转AI·2023-08-11 06:08

opencv基础58 傅里叶变换cv2.dft()-＞(图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、图像压缩和加密)

傅里叶变换是啥？傅里叶变换是以法国数学家让-巴蒂斯特·约瑟夫·傅里叶（Jean-BaptisteJosephFourier）的名字命名的，以纪念他对这一数学工具的贡献。傅里叶生活在18世纪末和19世纪初，他是一位多才多艺的科学家，不仅在数学领域有杰出的成就，还在热传导、天体物理学等领域做出了重要贡献。傅里叶变换最早的形式是由傅里叶于1822年首次引入的，他在其著作《解热方程的解析法》中描述了将周期
玩转AI·2023-08-11 06:08

opencv基础57-模板匹配cv2.matchTemplate()-＞(目标检测、图像识别、特征提取)

OpenCV提供了模板匹配（TemplateMatching）的功能，它允许你在图像中寻找特定模板（小图像）在目标图像中的匹配位置。模板匹配在计算机视觉中用于目标检测、图像识别、特征提取等领域。以下是OpenCV中使用模板匹配的基本步骤：加载图像：首先，加载目标图像和要匹配的模板图像。选择匹配方法：选择适当的匹配方法，例如cv2.TM_CCOEFF、cv2.TM_CCOEFF_NORMED、cv2
玩转AI·2023-08-11 06:36

opencv基础49-图像轮廓02-矩特征cv2.moments()-＞（形状分析、物体检测、图像识别、匹配）

矩特征（MomentsFeatures）是用于图像分析和模式识别的一种特征表示方法，用来描述图像的形状、几何特征和统计信息。矩特征可以用于识别图像中的对象、检测形状以及进行图像分类等任务。矩特征通过计算图像像素的高阶矩来提取特征。这些矩可以表示图像的中心、尺度、旋转和形状等属性。以下是一些常见的图像矩特征：零阶矩（Zeroth-OrderMoments）：描述图像的总体亮度或面积，通常表示为图像的
玩转AI·2023-08-10 06:50

OpenCV基础知识4 — 绘制图形

前期回顾：OpenCV基础知识1—OpenCV概述OpenCV基础知识2—图像处理
小哥谈·2023-08-10 01:03

opencv基础47 查找图像轮廓cv2.findContours()详解

什么是图像轮廓？图像轮廓是指图像中物体边缘的连续性曲线。在计算机视觉和图像处理中，轮廓通常被用于检测物体、分割图像以及提取物体特征。图像轮廓是由一系列连续的像素点组成，这些像素点位于物体边界上。轮廓的特点是在物体和背景之间的边界位置，因此可以用来表示物体的形状和结构。轮廓可以是闭合的，也可以是开放的，具体取决于物体的形状。图像轮廓的应用场景？图像轮廓在许多应用场景中都发挥着重要作用，下面列举了一些
玩转AI·2023-08-09 07:32

opencv基础48-绘制图像轮廓并切割示例-cv2.drawContours()

绘制图像轮廓：drawContours函数在OpenCV中，可以使用函数cv2.drawContours()绘制图像轮廓。该函数的语法格式是：image=cv2.drawContours(image,contours,contourIdx,color[,thickness[,lineType[,hierarchy[,maxLevel[,offset]]]]])其中，函数的返回值为image，表示目
玩转AI·2023-08-09 07:32

opencv基础46-图像金字塔02-拉普拉斯金字塔

前面我们介绍了高斯金字塔，高斯金字塔是通过对一幅图像一系列的向下采样所产生的。有时，我们希望通过对金字塔中的小图像进行向上采样以获取完整的大尺寸高分辨率图像，这时就需要用到拉普拉斯金字塔前面我们已经介绍过，一幅图像在经过向下采样后，再对其进行向上采样，是无法恢复为原始状态的。对此，我们也用程序进行了验证。向上采样并不是向下采样的逆运算。这是很明显的，因为向下采样时在使用高斯滤波器处理后还要抛弃偶数
玩转AI·2023-08-09 07:32

opencv基础45-图像金字塔01-高斯金字塔cv2.pyrDown()

什么是图像金字塔？图像金字塔（Image>Pyramid）是一种用于多尺度图像处理和分析的技术，它通过构建一系列不同分辨率的图像，从而使得图像可以在不同尺度下进行处理和分析。图像金字塔在计算机视觉、图像处理和计算机图形学等领域中广泛应用，可以用于目标检测、特征提取、图像匹配、尺度不变特征变换（SIFT）等任务。图像金字塔通常分为两种类型：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。高斯金字塔（GaussianPy
玩转AI·2023-08-09 07:59

opencv基础41-图像梯度-sobel算子详解cv2.Sobel()（边缘检测基础）

图像梯度是用于描述图像变化率的概念。在图像处理中，梯度指的是图像中每个像素的灰度值变化速率或方向。它常用于边缘检测和图像特征提取。一维图像的梯度表示为函数f(x)的导数，而在二维图像中，梯度是一个向量，包含两个分量：水平方向和垂直方向的灰度变化率。这两个分量的大小和方向可以用来确定图像中的边缘和纹理信息。在图像处理中，常用的算子如Sobel、Prewitt和Scharr等可以用于计算图像的梯度。梯
玩转AI·2023-08-07 15:25

opencv基础43- 图像梯度-Laplacian 算子（ cv2.Laplacian）边缘检测基础

Laplacian算子是一种图像处理中常用的边缘检测算子，它用于检测图像中的边缘和轮廓。该算子计算图像中每个像素点的二阶导数，从而突出图像中灰度值变化较大的区域，这些区域通常对应图像的边缘或者轮廓。Laplacian（拉普拉斯）算子是一种二阶导数算子，其具有旋转不变性，可以满足不同方向的图像边缘锐化（边缘检测）的要求。通常情况下，其算子的系数之和需要为零。Laplacian算子的一种常用形式是二维
玩转AI·2023-08-07 15:25

opencv基础44- Canny边缘检测详解-cv.Canny()

什么是Canny边缘检测？Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，由JohnF.Canny在1986年提出。它被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域，是一种多阶段的边缘检测算法，能够有效地检测图像中的边缘并抑制噪声。Canny边缘检测的主要步骤如下：噪声抑制：首先，通过使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以去除图像中的噪声。高斯滤波器可以有效地平滑图像，同时保持边缘的细节。计算梯度幅值和方向：使用
玩转AI·2023-08-07 15:25

opencv基础 42- Scharr算子-cv2.Scharr()（边缘检测基础）

Scharr算子是用于计算图像梯度的一种常用算子，特别是在边缘检测任务中。它是Sobel算子的改进版本，旨在提供更加准确和敏感的边缘检测。在离散的空间上，有很多方法可以用来计算近似导数，在使用3×3的Sobel算子时，可能计算结果并不太精准。OpenCV提供了Scharr算子，该算子具有和Sobel算子同样的速度，且精度更高。可以将Scharr算子看作对Sobel算子的改进，其核通常为：OpenC
玩转AI·2023-08-07 15:25

opencv基础40-礼帽运算（原始图像减去其开运算）cv2.MORPH_TOPHAT

礼帽运算是用原始图像减去其开运算图像的操作。礼帽运算能够获取图像的噪声信息，或者得到比原始图像的边缘更亮的边缘信息。例如，图8-22是一个礼帽运算示例，其中：左图是原始图像。中间的图是开运算图像。右图是原始图像减开运算图像所得到的礼帽图像。将函数cv2.morphologyEx()中操作类型参数op设置为“cv2.MORPH_TOPHAT”，可以实现礼帽运算。其语法结构如下：result=cv2.
玩转AI·2023-08-04 20:43

OpenCV实战：从图像处理到深度学习的全面指南

OpenCV的应用领域2.OpenCV的安装与配置OpenCV在Windows系统下的安装OpenCV在Linux系统下的安装OpenCV在MacOS系统下的安装配置Python环境使用OpenCV3.OpenCV
TechLead KrisChang·2023-08-02 12:09

opencv基础功能实现

文章目录chapter1ReadImagesVideosandWebcamschapter2BasicFunctionschapter3ResizeandCropchapter4DrawShapesandTextchapter5WarpImageschapter6ColorDetectionchapter7Shapes/ContourDetectionchapter8FaceDetectionpr
木筏筏筏·2023-07-28 21:49

OpenCV for Python 入坑第二天 ：图片处理（1）

那么今天我们就来尝试一下完成OpenCV基础操作——图像的处理文章目录什么是图像处理图像的展示方法灰度图像介绍彩色图像介绍图像的像素修改OpenCV的图像存储方式NumPy创建图像彩色图片存储小结什么是图像处理图像处理是指对数字图像进行操作和改变其外观
地摊主老袁·2023-07-16 14:16

【课程介绍】OpenCV 基础入门教程：图像读取、显示、保存，图像处理和增强（如滤波、边缘检测、图像变换），特征提取和匹配，目标检测和跟踪

[专栏推荐]《视觉探索：OpenCV基础入门教程》❤️【简介】：Opencv入门课程适合初学者，旨在介绍Opencv库的基础知识和核心功能。
挣扎的蓝藻·2023-07-15 16:26

opencv 基础学习08-图像通道操作

opencv基础学习08-图像通道操作什么是图像通道？通道操作：**1通过索引拆分**2通过opencv函数拆分通道合并什么是图像通道？
hai411741962·2023-07-15 14:25

opencv基础：环境配置

最近人工智能很火，所以蹭个热度，聊一个跨平台计算机视觉库----Opencv。定义先看一下其定义：OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算
小猪弟·2023-07-15 00:44

opencv 基础图像操作-彩色图像

opencv基础图像操作-彩色图像彩色图像相比二值图像和灰度图像，彩色图像是更常见的一类图像，它能表现更丰富的细节信息。
hai411741962·2023-07-14 10:16

opencv_contrib模块编译与安装

前言由于opencv_contrib模块的安装依赖于opencv基础模块，所以看该教程前请先看一遍上一篇OpenCV基础模块安装教程下载下载opencv_contrib模块（需要与opencv基础模块版本号
[小G]·2023-06-17 15:13

【OpenCV】OpenCV基础教程（11）—— HighGUI图形用户界面

11.HighGUI图形用户界面11.1滑动条的创建和使用11.1,1创建滑动条：createTrackbar()函数createTrackbar函数用于创建一个可以调整数值的滑动条：intcv::createTrackbar(constcv::String&trackbarname,constcv::String&winname,int*value,intcount,cv::TrackbarCa
Quentin_HIT·2023-06-11 10:43

[Python图像识别] 四十九.图像生成之什么是生成对抗网络GAN？基础原理和代码普及

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用
Eastmount·2023-06-07 20:51

第三章-OpenCV基础-7-形态学

前置形态学主要是从图像中提取分量信息，该分量信息通常是图像理解时所使用的最本质的形状特征,对于表达和描绘图像的形状有重要意义。大体就是通过一系列操作让图像信息中的关键信息更加凸出。同时，形态学的操作都是基于灰度图进行。相关操作最主要的2种操作为腐蚀/膨胀，后面又延伸了综合操作-开运算/闭运算/形态学梯度/礼帽/黑帽等等。腐蚀腐蚀是最基本的形态学操作之一，能够去除图像的边界点,使图像沿着边界向内收缩
Mr_Sun_01·2023-04-20 05:24

第三章-OpenCV基础-8-绘图函数

前置内容这篇内容不是本书内容,但后续用的到，特做记录。使用OpenCV中不可避免需要用到各种绘图功能,比如绘制人脸库、显示人脸识别信息,那就需要用到OpenCV的绘图函数，这些函数包括cv2.line()，cv2.circle()，cv2.rectangle()，cv2.ellipse()，cv2.putText()等等。上面函数需要用到的参数说明:img:绘制图像的画布(图像)color:形状的
Mr_Sun_01·2023-04-20 05:24

第三章-OpenCV基础-9-图像阈值

前置内容发现40例这本书需要结合作者的才能将更好的学习OpenCV，这篇开始开始图像阈值的学习。阈值是图像处理的重要概念，类似一个"像素值的标准线"。所有的像素点和这个标准线进行比对,最终是或大或小或相等。程序根据这些结果将所有的像素进行分组,然后对某一组的像素值进行"加深"或"变浅"操作，使得整个图像的轮廓更加鲜明，更容易被计算机或者肉眼识别。阈值处理可以有效得处理前景和背景的分离等功能。这里主
Mr_Sun_01·2023-04-20 05:24

OpenCV基础学习

一：显示图像并保存#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){Matsrc=imread("D:/images/011.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);//读取进来的数据以矩阵的形势,第二个参数代表显示一张灰度图像。if(src.empty()){printf("couldnotloadimage");//
&*Savior·2023-04-16 23:02

计算机视觉-计算机视觉开源库OpenCV基础

1、加载、显示、保存图像importargparseimportcv2ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="Pathtotheimage")#读取指定指令，获取图片。参数1：输入指令的头字母，参数2：需要输入的指令args=vars(ap.parse_args())image=c
ctrigger·2023-04-14 13:17

OpenCV基础之边缘检测与轮廓描绘

文章目录OpenCv基础之边缘检测与轮廓描绘Canny边缘检测图像轮廓绘制轮廓OpenCv基础之边缘检测与轮廓描绘边缘检测：主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈（即梯度变化比较大）像素点，偏向于图像中像素点的变化
WH_Deng·2023-04-09 08:25

OpenCV基础操作之边界填充、图像阈值以及图像平滑处理

文章目录什么是OpenCv？OpenCV基本操作导包读取图像展示图片截取图像边界填充图像阈值图像的平滑处理什么是OpenCv？OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。能点开该网页说明您已经步入计算机视觉了，就我而言，将OpenCV作为图像处理的入门，如果各位看官发现任何错
WH_Deng·2023-04-09 08:55

OpenCV基础操作之图像的形态学运算

文章目录OpenCV基础操作之图像的形态学运算腐蚀操作膨胀操作开运算闭运算形态学梯度运算礼帽黑帽OpenCV基础操作之图像的形态学运算OpenCV在图像的形态学运算方面都是相较于图像中高亮部分而言，对应的二值化图像就是对白色区域进行膨胀或腐蚀
WH_Deng·2023-04-09 08:55

OpenCV基础之模板匹配与直方图

文章目录OpenCV基础之模板匹配与直方图模板匹配直方图查看图像的三色mask掩模图像均衡直方图自适应直方图均衡化OpenCV基础之模板匹配与直方图模板匹配模板匹配即在一幅图像中寻找与模板图像最匹配(相似
WH_Deng·2023-04-09 08:13

Opencv基础知识整理

1.基本操作图像操作cv2.IMRED_COLOR：彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像importcv2importnumpyasnppath="test.png"#测试图像img=cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#默认是彩色图像，可以使用灰度图像#numpy生成测试图像#图像读取函数defcv_imshow(name,img):#
Fighting_1997·2023-04-04 11:18

计算机视觉(YOLO算法系类)—集合版本

-——从入门到现在不容易~每日推荐书：《opencv基础教程》一、前言（百度百科）YOLO系列是on
C++_刘斯淇·2023-03-31 07:14

OpenCV基础入门—几何变换

©FuXianjun.AllRightsReserved.文章目录几何变换一、缩放二、翻转三、图像仿射变换1.平移2.旋转四、透视小例题将图像通过透视变换矫正几何变换几何变换是指一幅图像映射到另外一幅图像内的操作。OpenCV提供了多个与映射有关的函数，这些函数使用起来方便灵活，能够高效地完成图像映射。根据OpenCV函数的不同，将映射关系划分为缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射等。提示：以下是本
zzn_·2023-03-16 16:54

selenium+opencv 破解顶象滑动验证码

以我的学校的网站为例：学校的体温打卡网站实现这个功能需要掌握的基本要求：爬虫基础-------推荐《Python3网络爬虫开发实战》这本书opencv基础--------学习opencv(学到第7节就可以了
典典想睡觉·2023-03-15 09:20

【OpenCV技能树】——OpenCV基础

前言：欢迎来到本博客  目前正在进行OpenCV技能树的学习，OpenCV是学习图像处理理论知识比较好的一个途径，至少比看书本来得实在。本专栏文章主要记录学习OpenCV的过程以及对学习过程的一些反馈记录。感兴趣的同学可以一起学习、一起交流、一起进步。  下面框架图主要是OpenCV入门技能树总共有27个知识点，其中包括了8个大章的学习内容，如果感兴趣的可以进一步学习博主写的关于OpenCV的专栏
cqy阳·2023-03-15 09:13

OpenCV基础代码大全——原理与代码伴行详解

OpenCV学习笔记：第一节课：RGB颜色通道：所有彩图都是三颜色图0~255，亮度从黑色到白色R：红，G：绿，B：蓝而对于一个灰度图，不需要RGB颜色通道importcv2importnumpyasnp#numpy是一个数学运算库，可以自行搜索学习，一般与opencv搭配使用，有时还会用到matplotlib读取图像：img=cv2:imread('路径',参数)#两个参数：cv2.IMREAD
sakuraの绘梨衣吖·2023-03-11 07:42

07- 图像上下采样及图像直方图显示 (OpenCV基础) (机器视觉)

知识重点高斯金字塔pyrDown向下采样:dst=cv2.pyrDown(img)#每次处理后,结果图像是原来的1/4.pyrUp向上采样:dst=cv2.pyrUp(img)#放大图片拉普拉斯金字塔保留的就是残差:img-PyrUp(PyrDown(img))统计直方图:hist=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])通过掩码截取部分图像:cv2.b
处女座_三月·2023-02-23 07:50

OpenCV入门笔记-更新篇

分成三个部分，环境配置，代码过程中遇到的问题以及代码学习，包括贾志刚老师opencv基础课程中演示的代码，持续记录中VS:注释：先CTRL+K，然后CTRL+C取消注释：先CTRL+K，然后CTRL+U
渔舟小汀·2023-02-06 13:45

OpenCV基础矩阵求解解析笔记

文章目录1.基础矩阵求解原理1.1基础矩阵推导1.1.1相机模型1.1.2对极几何1.1.3基础矩阵性质1.2777点法求解基础矩阵1.3888点法求解基础矩阵1.4使用像素点坐标归一化优化基本矩阵求解1.5使用RANSAC算法优化基本矩阵求解1.6使用LMedS算法优化基本矩阵求解2.基础矩阵求解代码解析1.基础矩阵求解原理1.1基础矩阵推导在计算机视觉中，基础矩阵F\boldsymbol{F}
会飞的鱼chelmx·2023-02-06 12:33

opencv项目8---智能对象检测

通过opencv基础知识和一些模型可以实现对生活中的一些物体的检测，并返回相应的名称。
漂泊的小森·2023-02-04 23:11
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