有关opencv图像的问题

在图像处理中，图像的缩放是一个常用操作，OpenCV 提供了 cv2.resize 函数来处理这个问题。其基本形式如下：img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))这里的 img 是原始图片，new_width 和 new_height 是缩放后的宽度和高度，该函数将返回缩放后的图片。以下是一个具体用法的例子。示例1:首...

在OpenCV中，图像处理的膨胀和腐蚀操作就像形象的“增肥”和“减肥”。膨胀主要用于填补图像中的缺陷，通过指定的卷积核（如3x3全为1的矩阵），检查像素点周围3x3区域，只要有白色部分存在，该点就会被标记为白色。例如，`cv2.dilate(img,kernel,1)` 的膨胀操作会重复执行一次，根据kernel大小调整膨胀范围。

在OpenCV中，提供了多种滤波函数来处理这些问题。例如，cv2.blur()用于均值滤波，通过指定的卷积核大小对图像进行平滑处理。cv2.boxFilter()类似于均值滤波，但可选择是否归一化。高斯滤波cv2.GaussianBlur()采用正态分布原理，通过指定不同的标准差参数，对图像进行更精细的平滑处理。cv2.medianBlur()则使用...

比如旋转45度，先把源图像变到100*100（我说的源图像是里面有内容的图像），而你处理的图像还是200*200的带着黑框的图片。进行旋转之后就是切边缘了。

在实际应用中，使用OpenCV和Numpy实现直方图均衡化时，两者在速度和效率上有明显差异。OpenCV函数通常在处理图像时提供更高的性能，而Numpy则在计算密集型任务中表现出色。最后，通过比较使用查找表、OpenCV函数和Numpy函数实现的直方图均衡化效果，可以观察到不同方法在处理图像时的差异。这些差异主要体现在均衡...

1：只给定一张图片可以根据图像中相关特征进行标定，简单讲就是利用： line is straight 这个原理。2：目前最常用的方法，是通过二维标定板，通过对 reprojection error 最小化进行非线性优化，来实现对相机的标定。并非根据看似高大上的训练集来标定。3：畸变参数只是标定法所求参数的一部分，即：两个...

学习OpenCV调用VideoCapture(0)内置摄像头时，发现了如下问题：图像异常，不完整 处理措施：1.安装cheese 2.如果仍然黑屏，或者不完整，需要更改虚拟机USB控制器设置，如下图：确定，然后重新运行cheese，完美解决。调用VideoCaputure也可以很好用了。参考：解决Ubuntu14.04 - 16.10版本 cheese摄像头灯亮却...

其实你问的问题可以转化为二值化问题，你的要求是将灰度级在170~190之间的像素置为白，其他灰度级像素置为黑，然后再在二值化图像上进行轮廓提取，那这样就好办了，二值化函数如下：简单的方法就是自己写一个threshlod函数 int thrl(IplImage *src,IplImage *dst,int a1,int a2)//a1小于a2，即...

OpenCV图像处理模块的第四部分着重于形态学操作中的腐蚀和膨胀功能。这些操作是基于形状的图像处理技术，通过结构元素对输入图像进行处理，生成输出图像，属于形态学变换的基本应用。其中，膨胀和腐蚀是形态学变换的两个核心操作。膨胀是将图像A与结构元素B进行卷积，B通常为正方形或圆形，以中心锚点为参照。

OpenCV图像处理入门 - 图像的腐蚀与膨胀操作详解在OpenCV中，图像的腐蚀与膨胀操作主要通过cv2.erode和cv2.dilate函数实现。这些函数适用于二值图像，以黑白模式操作，但也可用于其他图像类型。它们分别对应于图像边缘的缩小和扩大。腐蚀操作erode函数的核心是卷积操作，它使用一个二维矩阵kernel在源图片(src)...