驾驶模拟左拐右拐-爱代码爱编程
目录 根据4个点确定投影变换关系： 驾驶模拟左拐右拐 平移 四个点选 根据4个点确定投影变换关系： import cv2 import numpy as np def apply_perspective_transform(image, src_points, dst_points): # 将选择的点转换为浮点数数组 p
opencv android 使用笔记-爱代码爱编程
目录 获取app路径： 下载：OpenCV-android-sdk cmakelist配置： 头文件路径： 编译报错：clang++: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation) 读取图片例子 保存mp4 获取app路径：
抗锯齿 opencv-爱代码爱编程
目录 puttext line函数 puttext import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 写中文 cv2.putText(img, '中文', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA
什么是 数字图像_1-爱代码爱编程
数字图像 百度百科-数字图像 维基百科-数字图像 数字图像的基本元素：像素pixel、像素点 数字图像 用数组或矩阵来表示 图像分类 二值图像（Binary Image） 图像中每个像素的亮度值(Intensity)
chapter15图像滤波_线性滤波(方框滤波、均值滤波、高斯滤波);非线性滤波(中值滤波、双边滤波-爱代码爱编程
我们这一讲主要讲比较常用的图像滤波器（均值滤波，高斯滤波，中值滤波）。 图像滤波简介： 滤波实际上是信号处理的一个概念，图像可以看成一个二维信号， 其中像素点 灰度值得高低代表信号的强弱 高频：图像中变化剧烈的部分 低频：图像中变化缓慢，平坦的部分 根据图像高低频特性，设置高通和低通滤波器。
c++，opencv 读取视频，统计视频中帧的相关系数，最后将视频保存成图像序列_c++ opencv 获取视频的帧数-爱代码爱编程
工作 读取本地视频，然后统计视频中帧的相关系数，最后将视频保存成图像序列 实现 头文件：ppxie.h #include<string> #include<iostream> using n
opencv中 视频的读取、图像序列的读取、摄像头的调用_opencv视频流图像识别-爱代码爱编程
说明 最近看了一些C++中的流的概念。下面几句话，是自己结合看到的书和博文所得到的理解，阅历有限，欢迎留言指正哈！！！ 1、C++中，由于类可以实例化创建对象，所以，其实类的实例化创建对象的过程就是创建流的过程。所
色彩深度、位深度、8位图像、16位图像、24位图像-爱代码爱编程
在数字图像处理中，平时所说的1位图像、8位图像、16位图像、24位图像、32位图像等，其中的“位”是指图像中每一个像素点的色彩深度，或位深度。 在处理数字图像中的颜色时，计算机实际上是用每个像素点需要的**色彩深度（位
【千律】opencv基础：直方图均衡化_使用opencv算法库,展示图像直方图,写出图像直方图均衡化的程序,展示均衡化前后的-爱代码爱编程
环境：Python3.8 和 OpenCV 内容：利用直方图比较图像相似度 实现步骤： 1.计算原图像的灰度直方图 2.计算原图像的灰度分布频率 3.计算源图像的累计分布频率 4.将累计分布频率乘以灰度级数减一，四舍五入得到灰度映射变换 5.根据映射关系得到原图像的映射结果，即均衡化后的图像 import cv2 as cv import numpy
【千律】opencv基础：图像hsv颜色选取_opencv hsv提取白色-爱代码爱编程
环境：Python3.8 和 OpenCV 内容：图像HSV颜色选取 HSV 颜色对照表 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 封装图片显示函数 def image_show(image): if image.ndim == 2:
【千律】opencv基础：图像颜色空间的转换_opencv rgb转gray-爱代码爱编程
环境：Python3.8 和 OpenCV 内容：图像颜色空间的转换 RGB颜色空间 -> XYZ颜色空间 XYZ颜色空间 -> RGB颜色空间 RGB颜色空间 -> HLS颜色空间 RGB颜色空间 -> HSV颜色空间 import cv2 as cv import matplotlib
opencv 绿幕抠图 python版 c++版_c++ mfc绿幕-爱代码爱编程
python版绿幕抠图 import cv2 image = cv2.imread("images/green_screen.jpg") cv2.imshow("input",image) # 将图片BGR转化为HSV进行处理 hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 计算图像绿值的范围
【千律】opencv基础：图像二维直方图的绘制-爱代码爱编程
环境：Python3.8 和 OpenCV 内容：图像二维直方图的绘制 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': # 读取原图 img_lenna = cv.imread('lenna
chapter16图像阈值化（图像预处理）-爱代码爱编程
图像阈值化简介： 图像阈值化是图像处理的重要基础部分,应用很广泛,可以根据灰度差异来分割图像不同部分 阈值化处理的图像一般为单通道图像(灰度图) 阈值化参数的设置可以使用滑动条来debug 阈值化处理易光照影响,处理时应注意 本节主要介绍的图像阈值化函数
undefined reference to ‘cv::imread问题调查_undefined reference to `cv::imread-爱代码爱编程
Android ndk 编译报错： error: undefined reference to 'cv::imread(std::__ndk1::basic_string<char, std::__ndk1::char_traits<char>, std::__ndk1::allocator<char> > const
【千律】opencv基础：hough圆检测_opencv检测半径大于阈值的圆的圆心-爱代码爱编程
环境：Python3.8 和 OpenCV 内容：Hough圆检测 将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。 标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像； 2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数； 3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息
【千律】opencv基础：图像轮廓匹配_基于轮廓的图像匹配-爱代码爱编程
环境：Python3.8 和 OpenCV 内容：图像轮廓匹配 1. 空间矩（原点矩）： 其中和分别为图像坐标，为坐标点像素。下述相同。 0阶矩:目标区域的质量 1阶矩：目标区域的质心 2阶矩：目标区域的旋转半径 3阶矩：目标区域的方位和斜度，反应目标的扭曲 2. 中心矩：（平移不变性） 其中， ，。 3. 标准化中心矩
cv2.imread 中文路径返回null-爱代码爱编程
经过测试，发现cv2.imread读取图片，路径中有中文，则返回null cv2.imread 中文路径返回null 这个方法还没试： file = askopenfilename() im2 = cv2.imread(file.encode('gbk') opencv c++是支持中文的，python不支持中文。 读取图片 i
cv2.dnn读取模型报错_unsupported lua type in function 'cv::dnn::dnn4_v2_ai视觉网奇的博客-爱代码爱编程
cv2.dnn读取模型报错 D:\ProgramData\Miniconda3\python.exe D:/project/detect/face/yolov5-face-landmarks-opencv/main_new.py [ERROR:0] global C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip
opencv中keypoint类_keypoints.pt-爱代码爱编程
Opencv中KeyPoint类中的默认构造函数如下： CV_WRAP KeyPoint() : pt(0,0), size(0), angle(-1), response(0), octave(0), cl