OpenCV学习－b
OpenCV-Python学习（9）—— OpenCV 通道的分离与合并(cv.split、cv.merge、cv.mixChannels、cv.inRange)
1. 知识点BGR/HSV 彩色通道分离为单独通道；针对不同通道使用不同阀值提取mask；学会使用【通道分离】函数 cv.split；学会使用【通道合并】函数 cv.merge；学会使用【把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道（通道复制）】函数 cv.mixChannels；学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。2. cv.split() 函
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV-Python学习（12）—— OpenCV 向图像添加文本(cv.putText、cv.getTextSize)
1. 学习目标学会使用 cv.putText 函数向图像添加文本；学会使用 cv.getTextSize 函数获取绘制文本占用的宽高等属性。2. 绘制文本 cv.putText 函数说明2.1 函数使用cv.putText(img, text, pos, fontFace,fontScale,color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]) →
日期 2023-06-12 10:48:40
在OpenCV中基于深度学习的边缘检测
转载自丨3d tof 原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测 推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的canny边缘检测器更精确。边缘检测在许多用例中是有用的，如视觉显著性检测，目标检测，跟踪和运动分析，结构从运动，3D重建，自动驾驶，图像到文本分析等等。01 什么是边缘检测？边
日期 2023-06-12 10:48:40
C++ & OpenCV 零散学习总结
OpenCV中Mat基本用法： Mat类 (Matrix的缩写) 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类。从功能上讲，Mat类在IplImage结构的基础上进一步增强，并且，由于引入C++高级编程特性，Mat类的扩展性大大提高。 Mat image(240, 320, CV8UC3)；第一个参数是rows，该矩阵的行数；第二个参数是cols，该矩阵的列数；第三个参数是该矩阵元素的类
日期 2023-06-12 10:48:40C++ & OpenCV 零散学习总结
OpenCV中Mat基本用法： Mat类 (Matrix的缩写) 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类。从功能上讲，Mat类在IplImage结构的基础上进一步增强，并且，由于引入C++高级编程特性，Mat类的扩展性大大提高。 Mat image(240, 320, CV8UC3)；第一个参数是rows，该矩阵的行数；第二个参数是cols，该矩阵的列数；第三个参数是该矩阵元素的类
日期 2023-06-12 10:48:40
Opencv学习笔记 Android下调用Opencv Sdk
1、Opencv官网提供了android版本的sdk，找到并下载解压。 标题 2、新建一个空项目，然后Android Studio菜单-->File-->New-->
日期 2023-06-12 10:48:40Opencv学习笔记 - 使用opencvsharp和随机森林进行分类和回归问题
随机森林（Random Forest，RF）是一种简单易用的机器学习算法。即使在没有超参数调整的情况下，随机森林在大多数情况下仍可获得还算不错的结果。可用于分类任务和回归任务，是常用的机器学习算法之一。 一、随机森林原理 1、基本思想 &nbs
日期 2023-06-12 10:48:40Opencv学习笔记 - DNN模块调用Caffe的人脸识别模型
尝试使用Caffe的人脸识别模型，进行人脸识别 一、数据准备 res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel deploy.prototxt.txt 下载地址：Caffe面部检测模型-深度学习文档类资源-CSDN下载https://download.csdn.net/download/bashendixie5/13
日期 2023-06-12 10:48:40
Opencv学习笔记 - 使用opencvsharp和逻辑回归
一、逻辑回归概述 逻辑回归可用于二分类或多分类。 说起逻辑回归要首先说到最优化算法。仔细想想就会发现，其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题，比如如何在最短时间内
日期 2023-06-12 10:48:40Opencv学习笔记 高动态范围 (HDR) 成像
一、什么是高动态范围 (HDR) 成像 组合在不同曝光设置下获取的同一场景的不同图像的过程称为高动态范围 (HDR)成像。 大多数数码相机和显示器将彩色图像捕获或
日期 2023-06-12 10:48:40Opencv学习笔记 常用函数、基础知识三 仿射变换
一、什么是仿射变换? 仿射变换代表的是两幅图之间的关系。 1、一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 2、用仿
日期 2023-06-12 10:48:40Opencv学习笔记 图像清晰度评价
一、计算laplacian绝对值的方差 1、参考代码1 # import the necessary packages from imutils import paths import argparse import cv2 def variance_of_laplacian(image): # compute the Laplacian of t
日期 2023-06-12 10:48:40Opencv学习笔记 简单形状检测
参考代码如下： # import the necessary packages import cv2 import imutils def detect(c): # initialize the shape name and approximate the contour shap
日期 2023-06-12 10:48:40
Opencv学习笔记 识别图片中的条码区域
大体思路（需要图片较清晰）： 1、加载图像并灰度化 2、使用Scharr算子进行梯度运算，并使用x梯度减y梯度 3、进行平滑处理
日期 2023-06-12 10:48:40Opencv学习笔记 - 频域手段添加盲水印
频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段（傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等）将图像变换到频域（小波域），在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。相对于空域手段，频域手段隐匿性更强，抗攻击性更高。 &n
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV学习——Mat，图像的新容器
自从版本2.0，OpenCV采用了新的数据结构，用Mat类结构取代了之前用extended C写的cvMat和lplImage，更加好用啦，最大的好处就是更加方便的进行
日期 2023-06-12 10:48:40Opencv学习笔记（六）SURF学习笔记
原创文章，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7392345 本人挺菜的，肯定有非常多错误纰漏之处 ，希望大家不吝指正。 看了harris角点检測之后，開始研究SURF角点检測，发现挺复杂的，一时也仅仅了解了大概，把了解的东西总结下，以便下次深入学习。 &nb
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV 机器学习之 支持向量机的使用方法实例
用支持向量机进行文理科生的分类，根据的特征主要是 数学成绩与语文成绩，这两个特征都服从高斯分布 程序代码例如以下： 分类结果：
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV入门学习（三）HistogramEquivalent
直方图均衡 #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\highg
日期 2023-06-12 10:48:40PIL opencv 学习网站记录
Python-OpenCV
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编35
问题三十五：傅立叶变换——带通滤波 前面进行高通滤波和低通滤波，如果联合这两个联波，但是中间又留出一些空间，就叫做带通滤波，有点像下面的圆环： 将图像灰度化之后进行傅立叶变换并进行带通滤波，之后再用傅立叶逆变换复原。在这里，我们使用可以保留介于低频成分和高频成分之间的分量的带通滤波器。 因此在这里主要难点就是构造圆环出来，采用下面的代码就可以通过
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编34
问题三十四：傅立叶变换——高通滤波 前面一个问题，主要进行低通滤波，现在这个问题与前面一个问题刚好相反，它是禁止低频部分信息，而允许高频部分通过。高频部分在图像里就是图像的边缘像素，因为这部分像素变化比较大。因此，高通滤波是识别图像边缘的一种方法。 如果理解前面的例子代码，这里就比较简单，它主要构造一个中间是黑色，周围是白色的图像，与要滤波的图像相乘。
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编28
问题二十八：仿射变换（ Afine Transformations ）——平行移动 这个问题要求把图像在X轴上方向移动30个像素，在Y轴上方向减少30个像素，因此这个需要使用仿射变换公式，如下： 在这个公式里只是平移变换，需要把这些系数改为下面这样： 其实就是变成这样： x_new = a * x + b * y + tx y_new =
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编21
问题二十一：直方图归一化 这个问题就是进行图像灰度变换，适应人眼的变化。有些灰度图像的像素并没有分布在 [0,255] 内，而是分布在 [0,255] 的子区间内。这样的图像肉眼看上去往往不是很清晰。我们可以通过直方图归一化的方式，将它的像素分布从 [0,255] 的子区间变为 [0,255] 范围内。通过这样的方式，往往可以增加图像的清晰度。往往可以通
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编19
问题十九：LoG滤波器 由于Laplace算子是通过对图像进行微分操作实现边缘检测的，所以对离散点和噪声比较敏感。于是，首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理，再采用Laplace算子进行边缘检测，就可以提高算子对噪声和离散点的鲁棒性，如此，拉普拉斯高斯算子Log（Laplace of Gaussian）就诞生了。这个滤波器的过程就是先要对高斯函数进行二
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编18
问题十八：Emboss滤波器 Emboss滤波器常用于检测图像的边缘和轮廓，能够有效地增强图像的高频信息（边缘和轮廓），并保留图像的低频信息（图像内容）。这个滤波器与前面有一点不同，就是保留了图像内容，只是对边缘进行增强，前面很多滤波器只是保留了边缘信息。因此，这个滤波器定义也不一样，如下： 这个滤波器从形式上来看是对角线方向对称的，并且也是不可以
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编14
问题十四：差分滤波器 首先我们来了解一下什么是差分滤波器，差分就是计算两个元素之差。在图像里主要指按不同的方向进行梯度运算，在离散的图像里其实就是相邻的元素进行相减的动作。差分滤波器可以用来检测图像的边缘，因为在边缘上，像素点的值与不是边缘的值差别很大。这里使用下面的差分滤波器： 在这里采用了3X3的差分核，分为两个方向一个垂直方向，另一个水平方向
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编12
问题十二：Motion Filter 运动滤波一般是用在不同帧之间的视频滤波，这里主要用在同一个图像之间的滤波，比如使用下面的对角线方向上的滤波： 因此在这里需要在程序上先创建一个对角线的矩阵，这个立马就可以想到使用numpy的对角线矩阵产生函数np.diag，函数的定义如下： 接着来看一下经过这个滤波后的效果：
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里学习常见问题汇编9
问题九：高斯滤波（Gaussian Filter） 滤波的方法有很多种，有均值滤波，这是最简单的一种，因为认为每个元素都有相同的权限，这是最容易理解的，比如学校里使用一班学生的平均分来表示一个班的教学水平，这种方式就是计算方便，理解简单。但是并不是说这种方法就是最好的，因此有人提出中间成绩的应该有更高的级别，而考试里成绩太高和太差的，应该不一样的权限，这
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里使用机器学习库sklearn 实现手写数字识别1
前面学习过KNN的方式来实现手写数字识别，不过效果一般，那么有没有别的方法来试一试，或许可以改进一点呢。在本文里将要介绍使用SVM和HOG的方式来实现手写数字识别，比如最终结果如下图： 在这个例子里与前面《在OpenCV里用kNN实现手写数字识别》大体流程是一样的，主要区别在于这里采用skimage、sklearn库的功能，使用LinearSVC来进
日期 2023-06-12 10:48:40【youcans 的 OpenCV 学习课】1.2 编译生成带有 OpenCV_contrib 的 OpenCV 库
专栏地址：『youcans 的图像处理学习课』 文章目录：『youcans 的图像处理学习课 - 总目录』 【youcans 的 OpenCV 学习课】1.2 编译生成 OpenC
日期 2023-06-12 10:48:40