Opencv图像识别从零到精通

Opencv图像识别从零到精通（22）-----hough变换检测直线与圆

今天要看的是霍夫变换，常用用来检测直线和圆，这里是把常见的笛卡尔坐标系转换成极坐标下，进行累计峰值的极大值，确定。...众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如: 在笛卡尔坐标系

Opencv图像识别从零到精通（21）-----canny算子边缘检测

Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。 Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel

Opencv图像识别从零到精通（8）-----灰度直方图

次数据结构表示了由其图像坐标和指定的2D点。可定义为：Point pt; pt.x = 10; pt.y = 8; 或者 Point pt = Point(10, 8); void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, Input...

Opencv图像识别从零到精通（14）-----线性滤波和非线性滤波

图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰，是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概

Opencv图像识别从零到精通（10）-----直方图均衡化与直方图拉伸

一、直方图均衡化 ...许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的，直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法，经过直方图均衡化的图像对二值化阈值

Opencv图像识别从零到精通（11）---一个窗口多图显示

前面介绍了如何批量的读取图片，从而也会有批量的显示一堆图片，那么在平时我们显示图片的时候，会发现都是一个图片一个窗口，会出来很多，这时候就会想到matlab中...可以参考一下，经过进一步学习，从简单到复杂，再

Opencv图像识别从零到精通（20）---laplace LOG DOG边缘检测

经过了上一篇的简单的边缘检测，现在来看一下二阶导数的边缘检测，分别是Laplace LOG DOG,看到他们心里还是有点遗憾，要是自己能加快一点学习的步伐，在面试的时候也许就可以轻松回答了，亲爱的你们只是来的晚了2天...

Opencv图像识别从零到精通（13）----点线圆矩形与鼠标事件

图像中不可少的元素就是点、线、圆、椭圆、矩形，多边形，同时这些也是物体的特征组成单位，在图像识别中必不可少。所以要首先去认识这个元素怎么定义和使用，同时鼠标是电脑的窗口，我们很多的处理都会用到鼠标。...

Opencv图像识别从零到精通（4）----cMake与源代码与image watch

其实在学习opencv图像的时候，不是那么需要看源代码。但是还是有想学习一下的人，所以就写出来如何去看源代码，其实名字应该是代码追踪，就是我们在设置断点调试的时候，可以看到内部的定义，一堆一堆，在后面会送上...

Opencv图像识别从零到精通（32）----直方图对比，模版匹配，方向投影

0、预备知识归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。函数原型： void normalize(InputArray src,OutputArray dst, double alpha=1,doublebeta=0, int norm_type=...

OpenCV - 图形图像处理 - 形态学处理 1931 1 Opencv图像识别从零到精通（17）----开运算、闭运算、顶帽、...

Opencv图像识别从零到精通（17）----开运算、闭运算、顶帽、黑帽、形态学梯度、形态学角点、细化、填充作者：qq_20823641 一、全体成员经过了上一篇的膨胀、腐蚀以后，我们就可以用他们组合起来，形成了更...

Opencv图像识别从零到精通（5）-----Mat_ROI、颜色转换、多图显示、保存输出

其实在看到Mat类的时候，感觉总是怎么那么多功能，没办法就是那么头疼，不过功能多，那么用法也就多，相对的会在图像处理中有很大的重要，所以后面不知不觉中就会回去看看他，这里用ROI来进步说一下Mat,看看实例的...

Opencv图像识别从零到精通（15）-----阈值分割、固定阈值Threshold、自适应阈值分割adaptiveThreshold、...

阈值分割是一种区域分割技术，将灰度根据主观愿望分成两个或者多个灰度区间，利用图像中背景和目标物体的灰度上的差异，旋转一个合适的阈值进行分割。一般的分割有全局分割和局部分割，这是不同的思路，在Opencv中...

Opencv图像识别从零到精通（17）----开运算、闭运算、顶帽、黑帽、形态学梯度、形态学角点、细化、填充

经过了上一篇的膨胀、腐蚀以后，我们就可以用他们组合起来，形成了更多的形态效果，这样就不会太多的改变原来图像的大小，总结了一下，主要包含开运算、闭运算、顶帽、黑帽、形态学梯度、形态学角点、细化、填充这些...

openCV 图像识别从0到精通

opencv从0到精通：https://blog.csdn.net/qq_20823641/column/info/opencv3

Opencv从入门到精通（一）：读取图像

标签： opencv 计算机视觉 python

读取图像 # Coding by ajupyter # 日期:2022/3/17 22:50 import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('./wallhaven-x83mk3.png') cv2.imshow('output', img) cv2.waitKey(0) # 0代表无限延长其余数字代表等待多少...