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图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像

文章目录介绍Opencvnumpy等效的MNN处理介绍MNNImageProcess处理图像是先reisze还是后resize，均值方差怎么处理，是什么通道顺序？这篇文章告诉你答案。

霍夫直线变换霍夫直线变换(HoughLineTransform)用来做直线检测为了加升大家对霍夫直线的理解,我在左图左上角大了一个点,然后在右图中绘制出来经过这点可能的所有直线绘制经过某点的所有直线的示例代码如下,这个代码可以直接拷贝运行importcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefdraw_line():#绘制一张黑图img

win10系统python3.8.2，cmake-3.15.5-win64-x64，opencv4.6编译方式见：OpenCV的编译-知乎本文主要总结问题。赠人玫瑰手留余香。

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内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand

人体状态检测Y8N，能检测站立、奔跑、跌倒、坐下、蹲下五种状态，采用YOLOV8NANO训练，转换成ONNX，OPENCVDNN调用，支持C++/PYTHON/ANDROID开发人体状态检测Y8N

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一、概述OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的功能，包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、

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SpringBoot使用OpenCVSpringboot整合OpenCV4.5环境安装配置springboot项目OpenCV训练自己的模型，实现特定物体的识别环境安装前期准备总结Springboot整合

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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

目录一、轮廓发现1、轮廓发现(findcontourinyourimage)的含义2、相关的API以及代码演示二、凸包1、凸包（ConvexHull）的含义2、Graham扫描算法-概念介绍3、cv::convexHull以及代码演示三、轮廓周围绘制矩形和圆形框一、轮廓发现1、轮廓发现(findcontourinyourimage)的含义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘

前段时间社团布置了一个手势识别控制电脑音量的小任务，今天记录一下学习过程，将大佬作品在我的贫瘠的基础上解释一下~项目主要由以下4个步骤组成：1、使用OpenCV读取摄像头视频流2、识别手掌关键点像素坐标

OpenCV4.3+VS2017+外部库win1064位手动编译x64库编译步骤步骤1:下载OpenCV步骤2:下载OpenCV-contrib步骤3:下载并安装VisualStudio2017步骤4:

最近想学习的两样东西，Qt和OpenCV，之前都有短暂使用过，但是用的不多。本文从环境搭建开始写起。

内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》膨胀操作与腐蚀操作膨胀操作一定程度上会把相邻的对象连接起来成为一个对象；腐蚀操作会让对象面积变小或者擦除小的对象。

OpenCV中提示“errorC2541:“delete”:不能删除不是指针的对象”，主要原因是某些函数没有加小括号初始化，需要找到并添加即可。

三方库是指其他公司或者组织提供的服务或模块，例如常见的开源OpenCV、libcurl库，将三方库迁移至OpenHarmony上，有助于系统的生态建设。

在JetsonXavierNX上制作YOLov5.5.0的镜像1、环境介绍（使用jtop进行查看）CUDA:10.2.300cuDNN:8.2.1.32TensorRT:8.0.1.32Opencv:4.1.1

qt.qpa.xcb:couldnotconnecttodisplay的解决方案1.安装合适的opencv-python的库2.在安装Mobaxterm启动后，在运行的程序中添加os.environ['

OpenCV作为计算机视觉领域的翘楚，已被广泛应用于各种自动化项目。实现机器循环工作的关键步骤：图像采集：利用摄像头采集生产线或物流过程中的图像数据。这些数据将被用于后续的图像

背景介绍：随着电子商务的快速发展，物流行业面临着越来越多的挑战。其中，暴力拆箱和暴力拿放成为最突出的问题之一。这些行为不仅会导致货物损坏，还会给物流公司和消费者带来巨大的经济损失。传统的解决方法依赖于人工监控，但这种方法不仅效率低下，而且容易出错。因此，利用计算机视觉技术来自动检测这些行为成为了一个迫切的需求。实现步骤：平台搭建：选择一个可靠的云服务器供应商，并购买一台具有GPU支持的云服务器。使

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目录一涉及的函数二实践ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）是一种特征点检测和描述算法，它结合了FAST关键点检测和BRIEF描述子。ORB算法具有以下优势：①实时性：能够在实时应用中进行快速的特征点检测和描述。②

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

视频读取demoimportcv2fromtqdmimporttqdmvideoCapture=cv2.VideoCapture(video_path)ifnotvideoCapture.isOpened():#若视频文件读取失败，读取下一段视频print('视频打开失败!!!')print(video_path)returnFalsetotal_frames=int(videoCapture.g

效果演示：带有绿幕的图片的狮子提取出来，放到另一种风景图片里！1.首先我们要先口出绿色绿幕，比如：这里将绿色绿色绿幕先转为HSV，通过修改颜色的明暗度，抠出狮子的轮廓。代码：importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefshowImg(img):img1=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)plt

解决：ERROR:Couldnotbuildwheelsforopencv-python,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects文章目录解决

OpenCV（全称为OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司发起并开发，支持多种编程语言（如C++、Python、Java等），旨在为计算机视觉领域的研究

3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1数据集3.4.2图像预处理3.4.3构建卷积神经网络结构3.4.4实验训练过程及结果3.5关键代码4最后1简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉opencv

图像膨胀原理首先需要给出结构元素，这里以十字形结构元素为例。图像膨胀也是将结构元素与原图像中非0像素进行重合。如下图图像膨胀就是将没有像素值的区域进行填充，之后移动结构元素的中心位置，再次覆盖下一个像素值，得到一个新覆盖结果我们发现结构元素上方没有覆盖像素值为1的像素，因此我们将这个位置也填充为1，依次移动中心位置，直到中心位置覆盖了原图像中所有非0像素。那么就可以得到膨胀后的结果。这里，当我们把

开运算作用:去除图像中的噪声，消除较小连通域，保留较大连通域步骤:S1:对原图像进行腐蚀S2:腐蚀结果再次膨胀闭运算作用:去除连通域内的小型空洞，平滑物体轮廓，连接两个邻近的连通域。步骤:S1:对原图像进行膨胀S2:膨胀结果再次进行腐蚀形态学梯度作用:得到轮廓的梯度步骤:S1:对原图像膨胀S2:对原图像腐蚀。这两步都要使用相同的结构元素S3:膨胀结果减去腐蚀结果。顶帽运算作用：分离比邻近点亮一些的

图像腐蚀目的·去除图像中微小物体·分离较近的两个物体我们对图像中所有米粒进行二值化处理，之后进行连通域分割以求去整个图像中共用多少米粒，处理结果在可以发现，在上图中有一小块区域上有个小点（非米粒），也被视为有数值的情况。通过图像腐蚀操作就可以将这个微笑区域腐蚀掉，从而得到正确结果。若图像中有两个非常近的圆，这两个圆在像素中并没有连接在一起，但是由于像素离得近，有可能会误认为两个区域为一个区域，那么

开发环境搭建任务描述：实现linux系统编程开发环境搭建。在linux4上搭建开发环境。（1）利用系统iso文件，搭建c语言、c++语言、rust语言开发环境。

MachineVision软件,HALCON支持Windows，Linux和MacOSX操作环境;编程接口支持c,c++,cpp.net,delphi,c#,vb.net等编程语言；最新版本为Halcon13二.OPENCV

二、Qt三、opencv四、libtorch是什么五、cuda-windows六、cmake七、cudnn-windows八、ffmpeg总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：记录软件功能提示

1.说明通常情况下对于图像数据的采集可以放在后端进行，采集到的图像数据如果有需要可以通过通信将数据传输到前端进行显示，这其中需要使用到TCP数据传输协议和QT下的多线程开发技术。QT当中主线程一般是界面层次的，在主线程中执行耗时较长的数据操作，会引起界面的卡顿，可以将耗时事件放在子线程中进行处理。本博文即采用多线程的方式，在主线程中读取摄像头数据并显示在界面上，同时在子线程中将图像数据通过TCP协

目录引入介绍①使用的主要函数介绍②实际例子解释③自相似性是什么?引入我们想要获取图片上的角点,就要用到我们的harris角点检测介绍①使用的主要函数介绍cv2.cornerHarris()img：数据类型为float32的入图像不是float32的数据要使用，np.float32()转换为float32blockSize：角点检测中指定区域的大小指定检测框的区域大小ksize：Sobel求导中使用的

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言工程需要Qt多线程+opencv结合信号与槽读取和显示图像一、例程二、线程的开启和关闭三、判断线程是否还在运行总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容

使用opencv、python、dlib实现人脸关键点检测、眨眼检测和嘴巴开闭检测，可简单用于疲劳检测环境准备opencvdlib原理眨眼检测张嘴检测原理代码示例人脸关键点检测眨眼检测张嘴检测写在最后环境准备

在win10上成功安装OpenCV之后，发现在cmd能成功使用OpenCV，在PyCharm上importcv2会出现“nomodulenamedcv2”的问题。

What-is-Computer-Vision.jpg首先读取两张图片分别是苹果和橙子，今天我们要做的事是将两张图片进行合并，让苹果和橙子在新的图片中各占一半，苹果在左橙子在右。其实这件事很简单。importcv2ascvimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltapple=cv.imread('apple.jpg')orange=cv.imrea

前言  工作中遇到需要通过OpenCV找到图片主体体积占图片百分比的比例，这里做一个问题解决思路的记录。该方面新手小白，有不对的地方可以评论指出哈。

背景  工作中遇到业务诉求是通过OpenCV对图片进行一些判断操作和优化，这里是看了部分不错的文章，希望总结一个自己的学习过程，温故而知新，有不对的地方可以评论区指出，小白学习海涵。

传到本地，然后网页上传步骤1.scp到本地命令为：scp-oStrictHostKeyChecking=no-r-P***[email protected]:/root/data/e/opencv