目录1.函数原型：2.使用场景：3.示例：cv::normalize()是OpenCV中用于将数据值缩放到指定范围或对数据进行归一化处理。1.函数原型：voidcv::normalize(InputArraysrc,OutputArraydst,doublealpha=1,doublebeta=0,intnorm_type=NORM_L2,intdtype=-1,I

目录1.函数定义2.示例3.使用场景4.注意事项5.总结cv::dft()是OpenCV中用于计算离散傅里叶变换(DFT)的函数。傅里叶变换是一种重要的数学工具，用于将信号从时域转换到频域。这在图像处理和信号处理领域非常有用，例如滤波、卷积、图像频率分析等。1.函数定义voidcv::

目录1.函数定义2.工作原理3.示例4.典型应用5.总结cv::mulSpectrums()是OpenCV中用于频域信号处理的一个函数，它可以将两个频域的傅里叶变换结果相乘。通常用于频域滤波、卷积、相关性计算等任务。1.函数定义voidcv::mulSpectrums(InputArraya,InputArrayb,Out

目录1.函数2.示例3.应用场景4.注意事项5.总结cv::idft()是OpenCV中用于计算逆离散傅里叶变换(IDFT)的函数，它将频域的数据转换回时域。它常与cv::dft()配合使用，例如在进行频域滤波后，需要使用cv::idft()将处理后的数据转换回图像的空间域。1.函数voidcv::idft(

合集-环境配置(2)1.最全！嵌入式STM32单片机开发环境配置教学Win/Mac！！！08-282.最简最速！C++版OpenCV安装配置教程Win/Mac！！！08-28收起Clion+OpenCV(C++版)开发环境配置教程Win/Mac平时在学习和比赛的时候都是使用的Python版本的OpenCV，最近遇到了一个项目使用的上位机性能有限于是决定

若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/141561865长沙红胖子Qt（长沙创微智科）博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…OpenCV开发专栏

Clion+OpenCV(C++版)开发环境配置教程Win/Mac        平时在学习和比赛的时候都是使用的Python版本的OpenCV，最近遇到了一个项目使用的上位机性能有限于是决定视觉方面使用C++的OpenCV来节约上位机资源提高运行的速度，在查阅了网上的各种资料后发现这些资料参差不齐

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目录1.函数定义2.示例3.总结cv::getOptimalDFTSize()是OpenCV中的一个函数，用于返回最优的离散傅里叶变换（DFT）大小。具体来说，它帮助找到一个比给定大小更大的最优尺寸，用来加速傅里叶变换的计算。cv::getOptimalDFTSize()的功能是返回适合执行快速傅里叶变换(FFT)的最优

目录1.构造函数和用法2.常用属性和方法3.示例4.用途cv::Rect是OpenCV中的一个用于定义矩形区域的类。它被广泛应用于图像处理任务中，如裁剪图像、绘制矩形或定义图像上的兴趣区域（ROI，RegionofInterest）。矩形的定义依赖于左上角的点坐标以及矩形的宽度和高度。1.构造

目录1.cv::Point1.1主要属性：1.2示例：1.3用途：2.cv::Rect2.1主要属性：2.2主要方法：2.3示例：2.4用途：3.cv::Mat3.1主要属性：3.2主要方法：3.3示例：3.4用途：4.总结在OpenCV中，cv::Point、cv::Rect和cv::Mat是三个非常常用的类，分别用于表示点、矩形和图像/矩阵数据。下面是它

目录1.函数定义2.示例3.功能说明4.典型应用cv::calcHist()是OpenCV中用于计算图像或图像集合的直方图的函数。直方图是一个图像的像素值的分布统计，它表示图像中每个像素强度值的频率。1.函数定义cv::calcHist(constMat*images,intnimages,constint*channels,

刚进入实验室导师就交给我一个任务，就是让我设计算法给图像进行矫正。哎呀，我不太会图像这块啊，不过还是接下来了，硬着头皮开干吧！那什么是图像的矫正呢？举个例子就好明白了。我的好朋友小明给我拍了这几张照片，因为他的拍照技术不咋地，照片都拍得歪歪扭扭的，比如下面这些照片：人民

在opencv的编程中，遍历访问图像元素是经常遇到的操作，掌握其方法非常重要，无论是Mat类的像素访问，还是IplImage结构体的访问的方法，都必须扎实掌握，毕竟，图像处理本质上就是对像素的各种操作，访问元素就是各种图像处理算法的第一步。首先先看看图像的是怎么存储的。单通道图像多

在现代城市生活中，积水问题不仅影响交通和人们的日常生活，还可能对城市基础设施造成潜在的威胁。为了快速、准确地识别和应对积水问题，使用计算机视觉技术进行智能积水检测成为一个重要的解决方案。在这篇博客中，我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统，帮助你轻松应对城市

目录1.函数2.示例3.说明4.使用场景cv::circle()是OpenCV提供的一个函数，用于在图像上绘制圆形。它非常适用于在图像处理任务中标记特定的点或区域。这个函数具有多种参数，允许你根据需要控制圆的颜色、位置、半径和边界厚度。1.函数voidcv::circle(InputOutputArrayi

基于OpenCV-Python实现人脸识别时，为了使图像上显示识别到人员的中文名字，做了几次尝试，使用PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换解决：使用OpenCV将图片灰度化，对加载的灰度化图使用分类器中的detectMultiScale()函数查找目标人脸，并使用for循环实现矩形框和圆形框框住查找到的人脸。

目录1.下载OpenCV2.添加环境变量3.添加项目属性表4.配置DeBug属性表5.新的项目中快速配置6.配置Release属性表1.下载OpenCV访问：https://opencv.org/releases/2.添加环境变量添加环境变量%opencv%\build\x64\vc15\bin其中%opencv%为你自己的opencv文件夹的位置。

探索OpenCV：图像处理基础与实践前言图像读取基础安装OpenCV库读取彩色与灰度图像RGB颜色模型颜色通道解析单通道图像显示感兴趣区域（ROI）图像处理进阶技巧图像打码图像组合图像缩放结语前言  在当今数字化时代，图像不仅是我们日常生活中不可或缺的一部分，也是科学研

目录1.cv::addWeighted()函数定义：参数详解：公式：例子：2.cv::threshold()函数定义：参数详解：返回值：例子：3.总结：1.cv::addWeighted()cv::addWeighted()是OpenCV中用于将两幅图像按指定的权重进行加权求和的函数。主要用途包括图像融合、过渡效果生成等。函数定义：voidcv::add

前言  一个摄像头视野不大的时候，我们希望进行两个视野合并，这样让正视的视野增大，从而可以看到更广阔的标准视野。拼接的方法分为两条路，第一条路是stitcher类，第二条思路是特征点匹配。  本篇使用stitcher匹配，进行两张图来视野合并拼接。 Demo   两张图拼接过

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文章目录前言二、鲜食滤镜三、巧克力滤镜三，冷艳滤镜：前言在之前两个滤镜文章中介绍了六种简单的滤镜实现，它们大多都是由一个单独函数实现的接下来介绍五种结合了之前图像增强文章提的的算法的复合滤镜。本案例中的算法来自于文章一，文章二，文章三，感兴趣的小伙伴可以看

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