默认是IMREAD_COLOR 模式读取,会将图片转为3通道BGR彩图,读入进来type变成了CV_8UC3,如果你想以原本类型读取,那就选择IMREAD_UNCHANGED,那么图像原本是什么类型,读进来还是什么类型,这个参数主要在我们读取一些16位或者32为浮点型图像时就比较有用,因为一些计算需要这样的类型,有时候也为了计算提高精度。
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint,通过图像修复的方法来去除水印,最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印,比如下面的这种包含文本的图像中的水印,即便提供了水印的mask图,修复后也会丢失文字信息,这并不是我们想要的。
矩是描述图像特征的算子,被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。
有没有发现手机相机拍全景就是这个原理。 直接代码: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> // 新版本写在下面文件中: #include <opencv2/nonfree/features2d.hpp> //#include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #inc
膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。在笔者之前的文章《图像的卷积(滤波)运算(一)——图像梯度》、《图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波》具体介绍了图像卷积\滤波的具体的概念与操作,图像的膨胀与腐蚀其实也是一种类似的卷积操作。其卷积操作非常简单,对于图像的每个像素,取其一定的邻域,计算最大值/最小值作为新图像对应像素位置的像素值。其中,取最大值就是膨胀,取最小值就是腐蚀。
之前2020年5月写过一次,时隔3年多,有机会再重新写一次。相比之前,应该是有一点儿进步的。之前是使用默认安装路径,所以无需配置共享库的搜索路径。这次是自定义安装路径,略有区别。随着写程序的时间增长,编译开源库时,更加青睐自定义安装路径,方便添加与移除。
我们前几讲描述了OpenCV使用VideoCapture打开视频,关闭视频并获取视频属性。今天来看一下打开视频之后,我们如何写入视频,本质是也就是如何对视频进行编码。同样地,OpenCV为这个过程也提供了一个叫做VideoWriter的类。
前后端的耦合想了很久,上下课都在思考怎么做,然后终于憋出来了。这是之前搞的一个视觉计算的项目,boss叫对接到前端,于是就产生了这样一个诡异的需求,就是前端打开摄像头,同时需要把摄像头的数据回传到后端进行图像处理(比如美颜啊脑袋上加个装饰品之类),这就需要涉及到前端和服务端的数据编码耦合,想了想既然任何图像在内存里面都是一个uchar矩阵,于是琢磨了这个东西出来。
【导读】OpenCV是一个以BSD许可证开源的、跨平台的计算机视觉库。它提供了Python、C++、Java、Matlab等多种编程语言接口。它集成了很多计算机视觉算法,具有非常强大的功能,是计算机视觉中最为著名的一个库。在本文中,我们将要介绍OpenCV的一些基本用法。
OpenCV是使用C++进行编写的、以BSD许可证开放源代码的、跨平台的计算机视觉库。它提供了上百种计算机视觉、机器学习、图像处理等相关算法,新版本的OpenCV支持Tensorflow、Caffe等深度学习框架。
在使用C++进行编程时,经常会遇到一些错误提示信息,其中之一是undefined reference to symbol错误。这种错误通常会在链接阶段出现,并且表明缺少对一个特定符号的定义。在本篇文章中,我们将探讨一个常见的错误信息undefined reference to symbol ‘_ZN2cv7imwriteERKNS_6StringERKNS_11_InputArrayERKSt6vectorIiSaIiEE‘,并解释它的含义以及可能的解决方法。
寄语:本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理,并以图像缩放为例,对原理进行了C++及Python实现。
配置完环境,使用开源码发现出现如此问题,调试后;得知是cap = cv2.VideoCapture(1)问题,这里的1是外设摄像头,内置的是零(比如笔记本就是零)
OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接,俗称硬拼,就是简单的将两张图片合并成一张大图。
想学习图像处理,不管是机器学习也好,深度学习也好,不会点OpenCV好像有点说不过去吧?所以,现在开始OpenCV的学习。
不管原图尺度是多少,在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点,这样就做到了尺度不变!
1、 cv2.imread():读入图片,共两个参数,第一个参数为要读入的图片文件名,第二个参数为如何读取图片,包括
效果:拉动zoomBar,可以使一张图像进行渐变色,视频也如此。 应用:广场上的字变色过程,图像魔术等。 代码: #include <opencv2/core/utility.hpp> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat
SURF(SpeededUp Robust Feature)是加速版的具有鲁棒性的算法,是SIFT算法的加速版。
OpenCV自带了一部分常用的GUI功能,但是更多的图像处理功能需要其他GUI框架来辅助实现,这里通过QT来显示OpenCV读取的图片。
参考文章:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html
但是通过一下这个绘制矩形函数,画出来上述的最小矩形与文字区域偏差很大,但是获取到的偏转角度是对的。
当我们使用OpenCV库的cv2.resize()函数对图像进行缩放操作时,有时候可能会遇到以下错误:cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s。这个错误通常是由于函数参数设置不正确引起的。本篇博客将介绍如何解决这个错误。
应用场景:挖取a图小块放在b图中,美图秀秀呀,抠图软件制作等 视觉效果: 📷 代码实现: #include "opencv2/photo.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/core.hpp" #include <iostream> // we're NOT "using namespace std;" he
img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载 图片
很多机器视觉的定位与识别场景,如无人车、无人机,都会用Aruco码或特定的标志物来实现,Aruco码的优点在于,xxxx(自行搜索)。
本文出现的数据结果和码源见:https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269470
中值滤波就是用滤波器范围内所有像素值的中值来替代滤波器中心位置像素值的滤波方法,是一种基于排序统计理论的能够有效抑制噪声的非线性信号处理方法。中值滤波计算方式如图5-21所示,将滤波器范围内所有的像素值按照由小到大的顺序排列,选取排序序列的中值作为滤波器中心处黄色像素的新像素值,之后将滤波器移动到下一个位置,重复进行排序取中值的操作,直到将图像所有的像素点都被滤波器中心对应一遍。中值滤波不依赖于滤波器内那些与典型值差别很大的值,因此对斑点噪声和椒盐噪声的处理具有较好的处理效果。
虽然python 很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8,最新版是3.0,包含了超过2500 个算法和函数,几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现,超级方便。
OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite,imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载,默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。 但是实际上OpenCV支持加载任意通道的图像,首先来仔细再看一下imread函数
原始图像 📷 help(argv); CommandLineParser parser(argc, argv, keys); if (parser.has("help")) { help(argv); return 0; } string filename = parser.get<string>(0); Mat img = imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); if(
Halcon中有一个计算回形针方向的实例clip.hdev,可以在例程中找到。原图如下:
Opencv读取图像是以BGR读取的,但是许多包是RGB读取,因此有些情况下需要转化。
由于噪声和光照的影响,物体的轮廓会出现不规则的形状,根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析,此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状,根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数,实现图像中轮廓的形状拟合。
首先要明确的一点是图像的卷积/滤波运算,是针对原图像每一个像素进行处理,得到一个新的图像的过程。那么进行怎么样的运算呢?要知道图像能够被人所识别,是因为图像中每个像素并不完全是离散而独立的,每个像素都跟周围的像素相关。因此,对每一个像素,选定其周围一定范围内的像素值进行运算,得到新的图像的像素值也一定是相关的。而这个范围,就是卷积/滤波的窗口。
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GLuint load_texture(const char* fileName)
aHR0cDovL2djeG0uaHVuYW5qcy5nb3YuY24vZGF0YXNlcnZpY2UuaHRtbA==
在 OpenCV 中,由于编码的缘故,对于中文的处理并不是很友好,比如中文路径的图片读取和写入以及在图片上绘制中文文字等,这几个问题都是笔者经常遇到的,本文列出这几个问题的解决办法,希望能够帮助到大家。
参数说明: type - 终止条件的类型:TermCriteria::COUNT,TermCriteria::EPS或 TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS maxCount - 要计算的最大迭代次数或元素 epsilon - 迭代算法停止的所需精度或参数更改 criteria - 终止标准(已弃用的CvTermCriteria格式)。
在日常生活开发中,我们时常遇到需要自动化完成的重复性任务,比如自动化测试,还记得在某银行开发某某通软件时,开发要辅助测试,每次项目上线后都要群里发100条消息,真的苦不堪言,每次发版后都要测试(因为之前出现过消息丢失),在比如游戏辅助,比如读取桌面,在桌面内进行人脸识别找到头部,然后鼠标移动到头部,按下鼠标左键进行射击(不要骂我哦,我没有开挂),再比如完成一些日常任务啥的
OpenCV官方网站下载:https://opencv.org/releases/ (官网打开速度有点慢也许打不开,可选择网盘下载或GitHub下载)
和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍。
这个脚本可以测试上传、下载速度,也提供了函数 get_best_server 来选择最佳服务器,在客户端和多服务器模式中非常实用。
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