交叉编译opencv,linuxqt+opencv交叉编译到rv1126显示图片；交叉编译opencv------------------------------------------------1：

如果在安装python包时，同时安装tesnorflow和opencv包时，如果幸运的，可能一次成功。如果不幸运的，估计可能是两者的同时依赖项numpy出现了问题。

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大的开源库，它为处理图像和视频提供了丰富的工具和功能。

文章目录前言一、寻找、绘制轮廓二、具体应用代码前言寻找目标图像的轮廓并绘制出该轮廓是我们进行图像识别时常用的手段，轮廓是图像中连续的边界线，可以用于物体检测、形状分析等应用。为了获取更高的准确性，会先进行二值化处理，在得到二进制图像后，寻找轮廓就是从黑色背景中找到白色物体，因此我们要找的对象应是白色，背景应该是黑色。一、寻找、绘制轮廓（一）寻找图像轮廓寻找图像轮廓函数如下：contours,hie

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV图像分割介绍三、OpenCV分割算法示例代码四、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV

python（opencv+pyaudio+moviepy）实现录制音视频文件并合并_ubuntu使用python的sounddevice+opencv录制音视频-CSDN博客上面文章录屏使用的是摄像头可把内容替换

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04前言docker搭建Ubuntu14.04安装第三方库安装cuda/cundnn安装OpenCV安装Matlab安装以及运行3dmatch-toolbox1

本文特点：网上已经有了很多opencv移植RV1106的文章，本文主要记录基于cmake-gui编译，碰到的报错，及解决报错问题的方法，同时简单总结一些配置项相关的知识。

3.3x11vnc安装3.4x11vnc配置3.5x11vnc自启动3.6x11vnc状态查询4.演示视频5.附录-“Failedtostartx11vncservice.”1.源由最近系统搞TensorFlow,OpenCV

使用时保证已经安装了opencv-pythonimportcv2bg="BG.jpg"#背景图名称fg="FG.jpg"#前景图名称output_filename="new.jpg"#合成后图片名称img_bg

一.关于AMDVitis™VisionLibraryVitisVision库是一组90多个内核，基于OpenCV计算机视觉库，针对AMDFPGA、AMDAIEngine™和AMDSoC进行了优化。

图片裁剪流程描述#1.读取原图#2.彩图转为灰度图#3.灰度图转二值图#4.找到最大的轮廓#5.找到轮廓的包围矩形#6.根据外切矩形，图片的剪切步骤1.读取原图img=cv.imread("img/01_qiebian.jpg",cv.IMREAD_COLOR)2.彩图转为灰度图#转灰度gray_img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)3.灰度图转二值图#灰度转

在这段时间里：这些已有的项目即将完结，为所有贡献者点个赞：PyTorch1.0中文文档Seaborn0.9中文文档ImpatientJavaScript中文版OpenCV4.0中文文档UCBCS61b课本

批量处理图像，对每个图像提取轮廓内的区域并将轮廓外的区域设置为白色背景，然后保存处理后的图像到指定的输出目录，同时保持与输入目录相同的文件和目录结构。importcv2importnumpyasnpimportosfromtqdmimporttqdmdefprocess_image(input_path,output_path):#读取图像img=cv2.imread(input_path)ifi

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

教程开源本教程开源，地址：https://gitee.com/zccbbg/opencv_study键盘响应操作cv2.waitKey函数会等待指定的毫秒数（在这里是1毫秒），并返回按键的ASCII码。

教程开源本教程开源，地址：https://gitee.com/zccbbg/opencv_study图像的亮度和对比度说明亮度：亮度是指图像中像素的整体明亮程度。

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含超过2500种优化的算法，涵盖了图像处理和计算机视觉中的许多常见任务。

但是不同格式文件的读写，这本身又是体力活，而且很多的第三方库已经帮我们实现了，比如opencv。

图像的阈值处理1.图像阈值分割二值化2.图像自适应阈值3.Otsu二值化（大津阈值分割法）本节我们将介绍如实使用OpenCV进行图像的一些简单处理，主要介绍图像的二值化等。

文章目录前言一、绘制直线二、绘制矩形三、绘制圆形四、绘制文本前言我们在进行图像处理的过程中，通常需要进行划线、画矩形框锁定目标等操作来凸显指定目标，OpenCV提供了方便的绘图功能，可以进行直线、矩形、

阈值处理阈值处理threshold函数二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY）反二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY_INV）截断阈值化处理（cv2.THRESH_TRUNC）超阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO_INV）低阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO）自适应阈值处理Otsu处理阈值处理剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。cv2

文章目录一、学习目的二、图像二值化三、全局阈值处理四、自适应阈值处理一、学习目的在进行图像处理时，我们通常要进行颜色识别等一系列需要进行图像阈值处理的操作，今天我们就记录一下opencv进行阈值处理的一些基本操作和代码二

【免费】海洋鱼类检测，7种类型，YOLOV8训练，转换成ONNX，OPENCV调用资源-CSDN文库采用YOLOV8NANO训练模型，得到PT模型，然后转换成ONNX，供OPENCV的DNN调用，摆脱PYTORCH

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文章目录前言一、图像噪声二、图像平滑处理三、完整应用代码前言当我们用树莓派进行opencv图像处理时，摄像头所获取的图像质量通常会有所下降，此时，需要多种手段来优化图像的质量，提高图像识别的准度。

从早期的模板匹配到现代的深度学习方法，目标检测技术经历了多个发展阶段。本文将透过时间的迷雾，回顾目标检测技术的发展历程，并介绍其关键技术点与代表性成果。

【锐化介绍】图像锐化(imagesharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。一、为什么要用USM锐化？上一篇讲拉普拉斯锐化，不能提供精细的调整，在photoshop中采用USM(Unsha

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今天在用OpenCv保存图片时，代码并没有报错，可对应的目录中并没有保存下来图片，错误代码如下："""打开摄像头实时读取并显示视频，当按下空格键时，关闭摄像头，保存并显示此时摄像头视频中的图像"""importcv2ascvcap

cv2.error:OpenCV(3.4.11)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-2lgn4oq5\opencv\modules\

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目录1.下载2.准备工作2.1安装依赖环境2.2安装Cmake2.3解压opencv3.Cmake设置3.1文件夹选择1）进入源码根目录2）运行cmake3）选择目录4）进入配置界面5）查找编译器6）配置编译器

文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码前言在做某些图像处理时，通常需要将识别到的物体边界提取出来，从而帮助我们实现目标检测，这就需要用到边缘检测，例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测，这篇文章就记录一下边缘检测的原理及应用代码。一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点，图像边缘检测大幅度地减少了

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OpenCv中提供了VideoCapture类的构造方法VideoCapture()cv2.VideoCapture()具有两个功能，一是可以完成摄像头的初始化，打开摄像头；二是可以完成视频文件的初始化

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Kmeansdoublecv::kmeans(InputArraydataintkInputOutputArraybestLabels//输出的所有样本的标签数组TermCriteriacriteriaintattempts//采样不同初始化标签的尝试次数intflag//中心点初始化方法，支持KMEANS_RANDOM_CENTERS//KMEANS_PP_CENTERS//KMEANS_USE

接上文，本章尝试在RV1106上使用TBB。依然是一言难尽，此文依然只是记录实践过程。源码下载，编译TBB下载地址:https://github.com/oneapi-src/oneTBB版本使用oneTBB-2021.11.0，这个版本可以使用cmake编译。cmake配置完后，进入build目录，使用make指令，正常情况下应该一切正常，遗憾的是编译过程会报如下错误：/media/oneTBB

PythonOpenCV实现图片像素区域缩放前言项目安装OpenCV和Pillow思路代码编写前言遇到一个要将大量图片缩放成统一规格的难题，并且这些图片周围还有很多空白像素，所以用Python实现一下。

IMAX6U移植OpenCVV1.3一安装通用交叉编译器1.1下载通用交叉编译器1.2安装通用交叉编译器1.3验证通用交叉编译器二搭建OpenCV3.4.1的编译环境2.1下载OpenCV3.4.1源码

/github.com/halajun/VDO_SLAM.gitVDO-SLAMCSparse库安装sudoapt-getinstalllibsuitesparse-dev解决：fatalerror:opencv2

本系列历程多源于answer.opencv论坛的一些牛人的解答，作为小白只是代码的搬运工。

前言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，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和

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spm=1001.2014.3001.5502不常见问题：解决cv_bridge和opencv之间版本匹配问题解决Ubuntu环境下ROSKinetic中的cv_bridge和自己安装OpenCV2.4

一.二维码aruco定位1.1主要函数解释1.2其他函数解释罗德里格斯（Rodrigues）旋转向量与矩阵的变换

PythonOpenCV365天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第38篇。

目录一涉及的函数二实践2004年，D.Lowe在论文DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints中提出了一种新算法，即尺度不变特征变换（SIFT），该算法提取关键点并计算其描述符。SIFT提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置尺度和方向信息。SIFT算法所查找的关键点都是一些十分突出，不会因光照仿射变换和噪声等因素而变换