OpenCV图像处理——基于OpenCV的直线检测与直线拟合前言：本节使用霍夫变换进行直线检测，使用最小二乘法拟合直线。1直线检测直线检测是图像处理中一种常见的任务，旨在从图像中提取出直线。这在许多应用中都很有用，例如道路检测、建筑物轮廓提取、对象检测等。1.1霍夫变换

一、介绍今天是这个系列《C++之Opencv入门到提高》得第四篇文章。这篇文章很简单，介绍如何使用Mat对象来实例化图像实例，了解它的构造函数和常用的方法，这是基础，为以后的学习做好铺垫。虽然操作很简单，但是背后有很多东西需要我们深究，才能做到知其然知其所以然。OpenCV具

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知

一、下载Opencv源码并使用CMake构建工具编译源码?Opencv源码地址:https://opencv.org/releases/ Github的Opencv地址：GitHub-opencv/opencv:OpenSourceComputerVisionLibrary1、本文用到的所有文件包括opencv编译好的源码https://pan.baidu.com/s/1ZINU8pbva1vur5G

基于深度学习的车牌检测与识别系统引言随着城市化进程的加快，智能交通系统（ITS）已成为现代城市管理不可或缺的一部分。车牌检测与识别是智能交通系统中的关键技术之一，广泛应用于交通监控、停车管理、车辆追踪等多个领域。本项目利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），设计了

跨大版本不推荐，到处是坑、坑、坑~。tensorrt10、cuda12、cudnn9是目前最新的大版本，但是对于一般的老显卡（1050等），太新可能提醒一些错误（主要是tensorrt太新导致的）。为了不折腾，使用如下版本：tensorrt8.6.1、cuda11.8、cudnn8.9.7默认已经安装了英伟达显卡的最新版本驱动。系统Ubuntu22

背景Anaconda用于解决多个版本的python环境共存问题，开箱即用。本随笔只记录基础的使用命令。基础使用创建环境#pytest为环境名3.5为python的版本condacreate-npytestpython=3.5#pytest为环境名3.5为python的版本condacreate-npy39python=3.9.20#创建新

face_recognition介绍face_recognition是一个非常流行的Python库，专门用于人脸识别任务。它基于dlib库和HOG（HistogramofOrientedGradients）特征以及深度学习模型，提供了简单易用的接口来进行人脸检测、面部特征点定位和人脸识别。face_recognition库由AdamGeitge

图像滤波所为图像滤波通过滤波器得到另一个图像什么是滤波器在深度学习中，滤波器又称为卷积核，滤波的过程成为卷积卷积核概念卷积核大小，一般为奇数，如3*35*57*7为什么卷积核大小是奇数？原因是：保证锚点在中间，防止位置发生偏移的原因卷积核大小的影响在深度学习中，卷积

配置工具1、准备好我们的安装包：2、创建一个不含中文路径文件夹：3、双击cmake安装包：(安装过程略过)勾选选择的时候注意可以选择自动添加到环境变量。安装完成后可以通过win+R键输入cmake-gui.exe去检验环境变量是否配置成功，如果可以打开则配置成功。4、双击opencv-3.4

思路：图像转为灰度图，然后二值化得到只有0或255的点坐标，此处圆是黑点，所以添加所有像素值为0的坐标。在这些坐标中找到圆上最左边、最顶端、最右边、最底端的四个点，这时可求出圆心坐标。 .cpp文件#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<cstdlib>#include

图像预处理​在计算机视觉和图像处理领域，图像预处理是一个重要的步骤，它能够提高后续处理（如特征提取、目标检测等）的准确性和效率。OpenCV提供了许多图像预处理的函数和方法，以下是一些常见的图像预处理操作：图像空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值

 双目相机模型     

前言最近领导在做库房工具管理这块的功能，希望能集成OpenCV粗略的计算出工具的长度，以方便用户再归还工具的时候，提示用户该放在那种尺寸的盒子里面，这便是这篇文章的由来。我们的系统是基于.net开发的，所以采用的是Emgu.CV这个框架来开发相应的功能，首先我们来看看效果吧，如下图。

cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv-DBUILD_SHARED_LIBS=ON-DBUILD_opencv_java=ON..参考：https://blog.csdn.net/qq_35946365/article/details/141472123需要先安装gcccmakeant等软件。yuminstallgccgcc-c++ncu

图像预处理​在计算机视觉和图像处理领域，图像预处理是一个重要的步骤，它能够提高后续处理（如特征提取、目标检测等）的准确性和效率。OpenCV提供了许多图像预处理的函数和方法，以下是一些常见的图像预处理操作：图像空间转换图像大小调整图像仿射变换图像翻转图像裁剪图像二值

需求  1.打开图片；  2.矫正识别角点；  3.opencv摄像头操作子线程处理；  4.支持设置棋盘格的行列角点数； 背景  深入研究图像拼接细分支算法，产出的效果查看工具，验证算法单步思路。 相关博客  《项目实战：Qt+Opencv相机标定工具v1.3.0（支持打开摄像头、视

首先下载OpenCV的SDK推荐在官网下载。官网地址：https://opencv.org/releases/也可以在OpenCV的GitHub上现在GitHUb链接：https://github.com/opencv/opencv/releases官网下载：GitHub下载下载完成后，解压压缩包，会得到以下目录其中SDK文件夹是我们要导入的目标。在进行

在科技飞速发展的时代，遥感数据的精准分析已经成为推动各行业智能决策的关键工具。从无人机监测农田到卫星数据支持气候研究，空天地遥感数据正以前所未有的方式为科研和商业带来深刻变革。原文链接：ChatGPT、Python和OpenCV支持下的空天地遥感数据识别与计算（地质监测、城市规划、

目录1.函数定义2.示例代码3.应用场景4.注意事项OpenCV的cv::putText()函数用于在图像上绘制文本。它具有多种参数，使您可以控制文本的内容、位置、字体、大小、颜色等。该函数在图像处理和计算机视觉中广泛用于标注图像，添加信息或用于用户界面。1.函数定义voidcv::p

目录1.函数定义2.示例代码3.应用场景4.注意事项cv::rectangle()是OpenCV提供的一个函数，用于在图像上绘制矩形。可以通过此函数指定矩形的位置、大小、颜色、边框粗细等，适合在图像处理中标记感兴趣区域（ROI）或绘制边框。以下是对cv::rectangle()的详细解析：1.函数定义

目录1.函数定义2.函数工作流程3.示例代码4.应用场景5.注意事项cv::dnn::NMSBoxes()是OpenCVDNN模块中用于非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）的函数，常用于目标检测任务中，以去除重叠度较高的框，保留检测得分最高的框。cv::dnn::NMSBoxes()主要在检测过程中对多

目录1.函数定义2.功能3.代码示例3.1选择第1列到第3列（列索引从0开始）3.2使用Range参数4.注意事项5.常见用途cv::Mat::colRange()是OpenCV中的一个函数，用于在矩阵中选择指定的列范围。这对于图像或数据矩阵处理时需要选择特定列的情况非常有用。1.函数定义colRan

点击查看代码importcv2importnumpyasnpdefpreprocess_image(image):#转换为灰度图像gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#高斯模糊去噪blurred=cv2.GaussianBlur(gray,(33,33),0)#自适应阈值二值化binary=cv2.a

视频帧的基本操作是视频处理的基础，构建了图像分析和计算机视觉等高级应用的技术前提。通过OpenCV库，视频处理从视频加载、帧读取到窗口显示与帧保存的流程逐步展开，实现了对视频信息的逐帧获取和操作。在此基础上，引入了灰度转换、模糊处理和边缘检测等技术，提升了视频帧的处理