随笔分类 - OpenCv
摘要：我目标文件夹下有一大批图片，我要把它转变为指定尺寸大小的图片，用pthon和opencv实现的。 以上为原图片。 我把原图片大小为3024 x 4032转变为了640*480大小的图片
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摘要：例子如下： 运行结果： 解决方法： 先卸载掉原版本的pillow： pip uninstall pillow 在安装4.0.0版本的pillow: pip install pillow==4.0.0
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摘要：我用的opencv是3.3.0，vs是2015版，找到项目的属性管理器，链接器——》输入——》附加依赖项 把其他的东西都删掉，只添加 opencv_world330d.lib;%(AdditionalDependencies) 这一项即可。
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摘要：下载地址：https://github.com/Kitware/CMake/releases?after=v3.6.2
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摘要：直接在命令窗口里面运行：pip install opencv-python即可。
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摘要：本次数字图片来自mnist库 大体流程是：显示原图片——》灰度化（主要作用是改变数据的位数）——》进行腐蚀——》进行反二值化（使其变为白字黑背景）——》寻找轮廓——》画出轮廓——》裁剪 为什么要灰度化呢？本来图片就是灰度的啊？原来是有如下原因： 显示效果：
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摘要：1. 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量的一种数
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摘要：1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 #include<iostream> 3 4 using namespace std; 5 using namespace cv; 6 7 int main() 8 { 9 Mat image(600, 600, CV_8UC3);
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摘要：凸包的含义： 在二维平面上给定点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形。并且这个凸多边形能包含点集中所有的点。OPENCV中： convexHull函数用于寻找图像点集中的凸包。它有六个输入参数。 第一个参数：输入的二维点集第二个参数：输出的凸包。为数组类型的hull第三个参数：bool类型
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摘要：findContours(): 第二个参数为一个检测到的轮廓，函数调用后的运算结果都放在这里，每个轮廓存储为1个点向量，用point类型的vector表示。 第三个参数表示轮廓数量，包含了许多元素。每个轮廓对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0]——hierarchy[i][3]
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摘要：进行霍夫圆变换中有一个API:HoughCircles()。 第五个参数为double类型的minDist(),为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果设置太小，多个相邻的圆可能被错误的检测成了一个重合的圆。反之，如果设置太大，某些圆就不能
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摘要：本次实验是检测图像中的直线，用到了HoughLines()和HoughLinesP()函数，其中HoughLinesP()称为累计概率霍夫变换，实验结果显示累计概率霍夫变换要比标准霍夫变换的效果好。具体的参数介绍书中网上都有，可参照此博客https://www.cnblogs.com/skyfsm/
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摘要：本次实验使用了两种方法进行了边缘检测，分别使用到了opencv中的两个API函数为Canny()和Sobel()函数。实验后加了Scharr滤波器，它其实是基于Sobel()函数的。 这三个API中的参数可进行调整，实验中也可动态调整参数值来达到不同的检测效果。 1.Canny 效果图 2.Sobe
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摘要：opencv中有两个进行阈值操作的API，分别是固定阈值操作函数Threshold()和自适应阈值函数adaptiveThreshold() 其中固定阈值操作函数里面有5中类型的对图像进行取阈值的方法。程序中使用了滑动条来切换阈值类型和阈值参数，示例如下： 显示效果：
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摘要：本次使用opencv中的API函数resize()和pyrup()和pyrdown()进行图像尺寸的放大和缩小。 程序的功能说明如下： 按键的功能 按下1键：用resize()把图片放大 按下2键 ：用resize()把图片缩小 按下3键： 用pyrup()把图片放大 按下4键：用pyrdown()
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摘要：1.膨胀操作 显示结果： （1）原图 （2）膨胀操作图 2.腐蚀操作 显示效果：
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摘要：1 #include 2 #include 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 Mat src; // 原图像声明 8 Mat dst1_image, dst2_image, dst3_image; //三种滤波函数的目标图像声明 9 10 int BoxFilterValue = 3;// 方框滤波参...
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摘要：调用两个API，一个是均值模糊，一个是高斯模糊。如下所示： 显示结果： （1）原图像 （2）均值模糊（5*5）模板 （3) x方向的均值模糊： （4）y方向的均值模糊 （4）高斯模糊
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摘要：本次用opencv在图像上绘制了线，矩形，椭圆，圆的形状和放置了文字。 显示效果如下： （1）原图： （2）目标图像
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