以前都是使C语言中File* 、fopen、fread等操作文件，这几天学习了C++ IO标准库，就应用来读取bmp图像。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
"读取图像数组"通常指的是从图像文件中读取像素数据，并将其存储为数组。在图像处理和计算机视觉中，这是一种常见的操作，它使得图像可以被程序处理和分析。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了数百种计算机视觉算法，包括图像处理、视频分析、物体检测、面部识别等。结合Python语言的强大功能，OpenCV可以用于快速开发复杂的图像处理和计算机视觉应用。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行图像处理，并提供一个简单的实践示例。
在使用C++编写图像处理代码时，你可能会遇到 'imread' was not declared in this scope 的错误。这个错误通常是因为编译器无法找到 'imread' 函数的定义。在本篇博客文章中，我们将详细讲解这个错误的原因和解决方法。
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的，因为计算机视觉是一个逆问题，通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息，在这个过程中会缺失部分信息，造成信息不足，增加问题的复杂性。例如，当通过单个摄像头拍摄场景时，因为失去了距离信息，所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
每张图像都包括RGB三个通道，分别代表红色、绿色和蓝色，使用它们来定义图像中任意一点的像素值，红绿蓝的值在0-255之间。
Python OpenCV像素操作 环境声明 ： Python3.6 + OpenCV3.3 + PyCharm IDE 首先要引入OpenCV和Numpy支持，添加代码如下： import cv2 as cv; import numpy as np; 读写像素 对RGB图像来说，在Python中第一个维度表示高度、第二个维度表示宽度、第三个维度是通道数目，可以通过下面的代码获取图像三个维度的大小 print(image.shape) print(image.size) print(image.dtype)
我们在前面已经见过了图像读取函数imread()的调用方式，这里我们给出函数的原型。
在上一篇文章中，我们简要介绍了图像的基础知识，包括图像彩色通道，像素，分辨率等知识，学会这些东西，我们才能更好的理解图像处理的各种操作，今天，我们将会用上一篇文章（【图像篇】opencv图像处理(一)---图像基础知识）提到的工具--OpenCV，并用python语言调用OpenCV接口来进行实际的代码操作，一起来看看吧！
如果你用Linux得设备，可能会用到这里来看有没有设备被安全挂载。因为没有一个图形化的页面来方便的查看。
学习数字图像处理，第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
现阶段，基本所有有关OpenCV的资料都是英文，所以博主准备将OpenCV的官方文档学习一遍，尽量将自己的心得用大家理解的语言解释出来。供大家一起学习。
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
但在实际的训练过程中，如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环，在不同的任务中不同数据格式的任务中，加载数据的代码难免会有差别。为了避免重复编写并且避免一些与算法无关的错误，我们有必要讨论一下如何正确加载数据集。
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自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。
当你看到上面这张动图的时候，有没有觉得像变魔术一样不可思议呢？一地杂乱无章的瓜子通过摄影师的妙手点拨变成了“MAGIC”，“魔术”给人的是视觉冲击，点破个中缘由就没有那么“神奇”了。采用就是基于“时光倒流”思想对已摄制完成的视频影音倒序处理，归根结底是对视频帧的处理。
专栏地址：『youcans 的 OpenCV 例程300篇 – 总目录』 01. 图像的读取（cv2.imread） 02. 图像的保存（cv2.imwrite） 03. 图像的显示（cv2.imshow） 04. 用 matplotlib 显示图像（plt.imshow）
在某个App中有一个加密水印的功能，当帖子的主人开启了之后。如果有人截图，那么这张截图中就是添加截图用户、帖子ID、截图时间等信息，而且我们无法用肉眼看出这些水印。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具，尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起，这个第三方库也越来越受到重视，今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。
算法：图像扭曲是属于仿射变换，在各个方向上伸展变换。图像扭曲用于校正图像有损，用于生成更多样本，同时以及用于某种创意目的（例如，变形），同样的技术也适用于视频。纯粹的图像扭曲意味着点对点的映射，而不改变其颜色。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
图像叠加：图像叠加是将图像或者图像的一部分放置在另一幅图像中，使得它们能够和指定的区域或者标记物对齐。图像叠加属于仿射变换，图像扭曲（或者仿射扭曲）。在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。仿射变换保持了二维图形的“平直性”和“平行性”。非共线的三对对应点确定一个唯一的仿射变换。
在计算机视觉和图像处理领域，读取和显示图像是最基础且常见的操作之一。 OpenCV 作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来处理图像数据。本文将以读取和显示图像文件为中心，介绍使用 OpenCV 进行图像读取和显示的基本步骤和实例。
前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式，这就给程序的编写带来一定麻烦。
车牌识别技术 是智能交通系统中的重要组成部分，它可以对车辆的行驶轨迹进行跟踪和记录，为交通管理提供重要的数据支持。
导读：常见的数据来源和获取方式，你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取，主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
在使用开源项目 blind_watermark 给图像添加数字盲水印时，传入图像路径中文时，会出现以上报错。分析它的源码：
图像处理是计算机视觉领域的一个基础部分，是对图像进行数字化处理的过程。下面是几个图像处理的基础知识点：
一般而言，我们认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一性质，就可以实现去噪。然而，同时会失去图像的部分细节。
在数字图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数，使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界，了解其基本概念和常见应用。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
图像滤镜和调色是程序员常常使用的工具，可以为照片增添特效和个性化。在Java中，我们可以利用图像处理库来实现图像滤镜和调色功能，下面将介绍如何使用Java来实现这些功能。
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
使用opencv读取图像之后是BGR格式的，使用PIL读取图像之后是RGB格式的。
在图像处理和计算机视觉领域，滤波是一项常见的图像处理操作，用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了多种滤波方法，其中包括均值滤波和高斯滤波。本文将以均值滤波和高斯滤波为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。
创龙科技SOM-TL6678F是一款基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6678八核C66x定点/浮点DSP以及Xilinx Kintex-7 FPGA处理器设计的高端异构多核工业级核心板。核心板内部DSP与FPGA通过SRIO、EMIF16、I2C通信总线连接，并通过工业级高速B2B连接器引出千兆网口、PCIe、HyperLink、EMIF16、GTX等高速通信接口。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数，是刚开始学习opencv，还是使用opencv进行开发调试，都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略，在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
在广阔且不断扩展的编码项目领域中，那些将艺术与技术融为一体的人占据着特殊的地位。其中一个项目是从数字图像创建 ASCII艺术图——这一过程将普通图片变成 ASCII 标准字符的马赛克。这是探索计算机视觉和 Python 编程的一种有趣的方式。今天，我很高兴与大家分享一种简单而强大的方法，使用 Python 和 OpenCV 将任何图像转换为 ASCII 艺术图。
最近在使用OpenCV的Python接口时，遇到了一个错误："module 'cv2' has no attribute 'CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE'"。我发现这个问题在一些较旧的OpenCV版本中出现，可能是因为OpenCV的API在某些版本中发生了变化。在这篇博客文章中，我将介绍这个问题的原因，并提供解决方案来解决这个错误。
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