随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。二值图像:由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和

importcv2#——————————————————————————缩放#dst=resize(src,dsize,fx,fy,interpolation)（后三个参数为可选参数）参数依次为：缩放后图像、原始图像、图像大小（格式为元组（宽，高），单位像素）、水平方向缩放比例、垂直方向缩放比例、缩放的插值方式（对图像进行缩小或者放大时需要删减或补充像素，该参数指定方法对图像进行删减）img=cv

本篇文章介绍图像处理的几何变换，几何变换有平移、缩放、旋转等。主要学习resize()、warpAffine()等函数的使用。

OpenCV-几何变换几何变换这一部分在图像处理方面应用比较广泛，比如合适的图像几何变换可以用于增大深度学习里训练样本的样本集，提取特征等等方面。

OpenCV入门（十二）快速学会OpenCV11几何变换1.图像平移2.图像旋转3.仿射变换4.图像缩放我们在处理图像时，往往会遇到需要对图像进行几何变换的问题。

图像检测边缘和内部缺陷将传统图像处理处理算法应用于CT图像的边缘检测和缺陷检测，想要实现效果如下：关于图像处理算法，主要涉及的有：灰度、阈值化、边缘或角点等特征提取、灰度相似度变换，主要偏向于一些2D的几何变换

参考：https://docs.opencv.org/3.2.0/1、highguimodule参考：https://docs.opencv.org/3.2.0/da/d6a/tutorial_trackbar.html使用cv::createTrackbar在OpenCV窗口中添加一个跟踪栏C++#include"opencv2/imgcodecs.hpp"#include"opencv2/hi

图像的轮廓简单的图像容易识别，复杂的图像比较难。Opencv提供findContours()方法通过计算图像梯度判断图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组反回。语法格式如下。contours,hierarchy=cv2.findCountours(image,mode,methode)'''参数说明：-image:被检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果是彩色图像必须转换成灰度图像，并经过二值化

《数字图像处理》实验讲义目录实验一数字图像的基本操作1实验二图像的灰度变换增强8实验三图像的几何变换与代数运算12实验一数字图像的基本操作一、实验目的初步了解MATLAB语言的基本用法，掌握MATLAB

实现从项目调研、数据收集、数据预处理、深度卷积神经网络训练再到服务器部署的人脸表情识别小项目在数据预处理方面，常见的方法有：图像灰度化、几何变换、对比度增强等。

文字大纲GeometricTransformations几何变换Scaling缩放Translation翻转变换Rotation旋转MathematicalOperations数学运算ArrayOperationsMatrixOperationsReferences

[傅里叶变换算法及盲水印实现]盲水印，顾名思义就是看不见的水印。今天我们来说下频域加盲水印。相信大家做过图像处理的对频域、时域、空间域概念都有了一定的了解。空间域，我们日常所见的图像就是空域。空域添加数字水印的方法是在空间域直接对图像操作(之所以说的这么绕，是因为不仅仅原图是空域，原图的差分等等也是空域)，比如将水印直接叠加在图像上。频域：描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。在图像中就是图像

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识01引言初学图像处理，很多人遇到的第一关就是图像旋转，图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作，包含了插值、背景处理、

自监督学习：1.通过恰当设计辅助任务，让模型在无标注数据集上学习好的特征；2.再把模型放在一个相对小的标注数据集上训练分类（可选）；数据增强:几何变换色彩变幻随机遮挡

目录0前言1.opencv入门2图像处理基础3.图像运算3.1图像加法3.2按位逻辑运算3.3位平面分解4.色彩空间类型转换4.1颜色提取5.几何变换5.1基础概念5.2函数讲解5.3代码演示6.阈值处理

主界面直方图逻辑运算图像几何变换图像二值化图像平滑图像形态学模式匹配边缘检测轮廓处理人脸识别

一、对应问题在指针表盘识别后，获得表盘的刻度点和指针点，如图一：图一：原图（粉红色点为表盘刻度点，白色点为中心点，蓝色点为指针点）但发现表盘面是3维空间上旋转了的，并非平行于观察者视界平面，于是我们希望把表盘面矫正到平行于观察者视界平面。二、解决方法首先，依据表盘中的四个刻度点(粉色点)，通过opencv透视变换将原图的表盘矫正到平行于观察者视界平面，如图二：图二：透视变换后的效果图接着，获取透明

参考：1、http://docs.opencv.org/3.3.0/官方文档api2、http://docs.opencv.org/3.3.0/d6/d00/tutorial_py_root.html官方英文教程3、https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html4、http

参考：1、https://github.com/spmallick/learnopencv2、https://github.com/opencv/选择性搜索对象检测（C++/Python）在本教程中，我们将了解在对象检测中称为“选择性搜索”的重要概念。我们还将分享C++和Python中的OpenCV代码。对象检测与对象识别物体识别算法识别图像中存在哪些物体。它将整个图像作为输入并输出该图像中存在的

基于损失函数调整参数，降低损失函数的值去寻找最优的参数值缺点:需要大量标注好的数据集自监督学习:直接训练网络同样的模型，训练的方法不一样，得到的结果也不一样学习率与优化器策略初始化学习率退火学习率升温数据增强几何变换色彩变换随机遮挡

监督学习、自监督学习3、学习率和优化器策略：学习率退火、升温、linearscalingrule(batchsize扩大原来k倍，学习率也应该扩大k倍)、4、自适应梯度算法：SGD、Adaw5、数据增强：几何变换

类似CV_8UC1是Mat的类型，其定义为type=CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)。CV_8UC1=0CV_8UC2=8CV_8UC3=16CV_8UC4=24————depth：0CV_8SC1=1CV_8SC2=9CV_8SC3=17CV_8SC4=25————depth：1CV_16UC1=2CV_16UC2=10CV_16UC3=18CV_16UC4=26————depth：2C

遥感数据制作数据集预处理1珊格数据（.pix、.lyr等）转tif2使用gdal库实现经纬度获取3tif转jpg4jpg图像裁剪为指定分辨率5常见的几何变换扩充数据集（opencv实现）1珊格数据（.pix

即用可视化的方式实现组件的几何变换。文章通过手写一个组件几何变换功能来加深理解其背后的原理。

先放效果图：一个歪的数独棋盘接下来，就是见证奇迹的时刻：矫正之后的棋盘（只保留棋盘部分）在没有看到opencv里面的几何变换之前，我一直都疑惑着说一些软件上面的自动矫正是什么原理，现在opencv里面的

Iwouldliketousepythontoperformageometrictransformoveranimage,to'straighten'orrectifyanimagealongagivencurve.Itseemsthatscikit-imageProjectiveTransform()andwarp()areverygoodforthis,butthedocumentationi

MachineLP-CodeFunOpenCV学习笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1092062070664663040；https://github.com/MachineLP/OpenCV

1.图像处理库importcv2ascvfromPILimport*常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪

OpenCV初探文章目录OpenCV初探配置环境pyhton简单操作利用PIL库实现一些图像处理C++简单操作读取滑动条时老是抛出异常&解决一些变换高斯平滑(模糊)使用高斯模糊对图像实现基2的降采样Canny边缘检测器结合图像金字塔&Canny边缘检测器从摄像头中读取写入AVL文件配置环境pycharm配置非常简单，就在此略过了。主要是c++的找了好久的方法。我配置的是VS2017+OpenCV，