求助:OpenCV图像处理中的问题,希望能有联系方式仔细请教~~
发布网友
发布时间:2022-10-06 21:03
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热心网友
时间:2023-10-23 17:35
加这个QQ群:168464432,这个群是专业的Opencv与图像处理的技术讨论群,附加信息“百度知道”,进这个群来讨论。
热心网友
时间:2023-10-23 17:36
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Opencv数字图像处理颜色识别问题_opencv颜色分割
1、数字图像:数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。2、数字图像处理包括内容:图像数字化;图像变换;图像增强;图像恢复;图像压缩编码;图像分割;图像分析与描述...
OpenCV图像处理-图像平滑处理
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...
深度学习面试问题总结 | 传统图像处理——OpenCV
首先,理解几何变换和图像平滑处理是基础,面试官可能会问及如何解释和应用这些概念,展示你对这些理论的掌握和实际问题解决能力。HSV色彩空间,作为一种视觉感知模型,理解色调、饱和度和亮度的定义以及cv2.cvtColor()的色彩空间转换技巧,将有助于你在色彩处理问题上表现出色。对于OpenCV中的色彩转换,例如RG...
openCV采集摄像头图片并保存的方法
现在在vc上采集视频常用的方法有三:vfw,directshow,opencv 你是要进行图像处理的话推荐opencv(具体参考:于仕琪,opencv教程基础篇中的例3-6,稍作修改,估计就能用于你的工程)下面贴出我自己编的一个小工程:如有疑问,E-mail:zhoutingzhi@gmail.com 进行opencv的预备操作你要看那本书和逛opencv...
...opencv做东西,网上的程序读着还可以,程序遇到问题不会改,一些函_百...
图像处理方面的就是看冈萨雷斯的《数字图像处理》,对应你要做东西的原理看,都看完可能你也用不上;OpenCV是开源库,网上资料比较多,如果想完成任务,多搜下CSDN博客,里面很多牛人写的例子,你应该也不是第一个做你那个任务的人,具体函数的参数可以看OpenCV的函数参考手册《opencv2refman》(OpenCV...
opencv视频显示很卡,很慢,内存泄露
1:Sleep(40);这里是程序挂起40ms,一秒钟为25帧,如果图像卡,可以试试把这个40变小。不过太小了可能会程序执行出错,因为可能出现空指针。2:然后就是你图像处理的过程可能耗费时间挺多,这个问题你得试着优化程序。还有就是你的内存溢出,个人觉得 newframe = cvCloneImage (frame);的原因,cvClone...
opencv图像的size,加不加括号有何区别?
类型的宽度和高度。所以,使用 'size()' 和 'size' 方法获取的图像尺寸信息在实际应用中略有不同。理解这些细微差别对于处理 OpenCV 图像尺寸问题至关重要。记住,当你需要获取图像尺寸时,选择正确的调用方式(使用 'size()' 函数或直接访问 'size' 属性)将确保你获取到准确且易于操作的尺寸信息。
数字图像处理(c++ opencv):形态学图像处理-提取连通域
连通域是图像处理中的重要概念。它指的是具有相同属性(如像素值)且相邻的像素组成的区域。在二值图像中,连通域提取尤为重要,因为它能帮助我们识别并分析出图像中的特定对象或结构。OpenCV提供了一种便捷的方法来提取连通域,即connectedComponents()函数。此函数能计算图像中不同连通域的数量,并将每个...
关于OpenCV的学习方法问题
关于OpenCV的学习方法 1.准备好学习资料,当时我用的是《学习OpenCV》—于仕琪等—清华大学出版社,这本书。其实也就是讲的opencv1.0,类似于一本翻译手册,有能力的同学可以去看opencv自带的英文手册,就在opencv的安装目录里,格式是doc或者pdf版;2.配置好opencv的环境,开始建议还是在windows平台下...
matplotlib中plt.imshow函数画图出现的颜色问题
但有时会发现图像的对比度有所提升。解决这一问题的方法是在plt.imshow函数后面加上属性vmin=0和vmax=255,确保图像显示的对比度保持正常范围。通过以上两种方式的调整,我们可以更精确地控制图像的显示效果,避免颜色失真和不适当的对比度提升。希望这些小技巧能够帮助大家在图像处理过程中更加游刃有余。