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  2021年6月9日
摘要: 一、概述 此文章并不是要讲NodeJs如何使用的,是因为WebRTC涉及到这块的内容,且使用NodeJs比较方便,因此才写的这篇文章。 二、代码示例 1.搭建http服务,并共享public文件夹中的静态文件 var http = require('http'); var express = req 阅读全文
posted @ 2021-06-09 19:03 飘杨...... 阅读(434) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年6月7日
摘要: 一、准备工作 1.官网下载VSCode 下载 2.安装并配置MinGW环境 下载 二、配置(重要) 1.打开VSCode并安装C++插件 2.配置launch.json、task.json、setting.json 1)launch.json,此文件是工程自动创建的。 { // Use Intell 阅读全文
posted @ 2021-06-07 14:11 飘杨...... 阅读(230) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年6月4日
摘要: 一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单,只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了,但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下: 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图 二、示例代码 Mat src 阅读全文
posted @ 2021-06-04 10:24 飘杨...... 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年6月3日
摘要: 一、代码 /** * 中值滤波:通常用于去除椒盐噪声,丢失细小细节(在这幅图中会把小沙子一样的小点点全部丢弃) */ void showSort(char *inputImagePath) { //原图 Mat src = imread(inputImagePath); imshow("input" 阅读全文
posted @ 2021-06-03 16:51 飘杨...... 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、概述 二值化比较简单,具体步骤如下: 1.将输入图像转为灰度图 2.执行二值化(再这之前也可以去除噪声,视情况而定) 3.执行输出 二、代码 /** * 对图像进行二值分割 * @param inputImagePath */ void showThresholdImage(char *inpu 阅读全文
posted @ 2021-06-03 16:40 飘杨...... 阅读(448) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、概述 实现步骤: 1.将图像转为灰度图 2.使用滤波器去除图像中的噪音 3.创建一个光模式图像 4.用光模式矩阵减去处理过后的图像矩阵 5.输出图像 ps:此案例并不适合所有的情况,特别是生成光模式背景。如果是较为复杂且是彩色图像则完全没法发使用这种方式生成。 二、示例代码 //原图 Mat s 阅读全文
posted @ 2021-06-03 16:29 飘杨...... 阅读(1465) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、概述 实现素描效果的步骤: 1.将输入图像转换为灰度图像 2.使用滤波(中值滤波、高斯滤波)去除图像噪声 3.使用拉普拉斯算子进行边缘描述 4.使用二值分割去除无用噪声 5.输出图像并展示 二、源码示例 /** * 素描 * @param inputImagePath */ void showS 阅读全文
posted @ 2021-06-03 13:44 飘杨...... 阅读(428) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年6月2日
摘要: 一、卡通画基本步骤 1.边缘检测,并保留边缘检测的图像 2.将输入图像和边缘检测图像转换为32位浮点图像 3.将转换后的输入图像和边缘检测图像相乘(两图合并),合并后重新转换为CV_8UC3 4.输出最终的结果 二、源代码演示 /** * 实现卡通画效果 * 步骤: * 1.边缘检测,并保留边缘检测 阅读全文
posted @ 2021-06-02 19:32 飘杨...... 阅读(332) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、实现步骤 1.通过查找表将一个曲线应用于原图的红色通道来操作图像 2.通过对图像使用暗晕来实现复古效果 代码步骤: 1.加载原图 2.创建lut矩阵 3.拆分原图,并将红色分量应用于LUT 4.将LUT后的红人分量合回原图 5.创建一个内部带有白色圆圈的的灰色图像,并对这个图像执行大模糊 6.将 阅读全文
posted @ 2021-06-02 17:58 飘杨...... 阅读(182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、直方图均衡步骤 1.加载原图 2.将BGR色彩空间转换为YCrCb 3.拆分原图为单个通道(本例我们均衡Y分量),使用YCrCb色彩空间 4.均衡Y分量 5.合并三个通道(此时Y分量已被均衡过) 6.将YCrCb颜色空间转换为BGR 7.输出最终均衡后的结果 二、具体代码如下:里面有详细的注释, 阅读全文
posted @ 2021-06-02 17:05 飘杨...... 阅读(216) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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