文章目录1.使用矩形将图像中某个区域置为黑色2.cv::Rect类介绍1.使用矩形将图像中某个区域置为黑色推荐参考博客：OpenCV实现将任意形状ROI区域置黑（多边形区域置黑）比较常用的是使用Rect矩形实现该功能，代码如下：#includeintmain(){ std::stringfilePath="img.png"; cv::Matimg=cv::imread(filePath); //创建矩形 intx=img.cols/2;//x对应列坐标 inty=img.rows/2;//y对应行坐标 intwidth=150; intheight=80; cv::Rectrect(x,y,w
形态学操作 先得到一个卷积核Matkernel=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5));第一个是形状第二个是卷积核大小依次为腐蚀膨胀开运算闭运算Materodemat,dilatemat,openmat,closemat; morphologyEx(result1,erodemat,MORPH_ERODE,kernel); morphologyEx(result1,dilatemat,MORPH_DILATE,kernel); morphologyEx(result1,openmat,MORPH_OPEN,kernel); morphologyE
文章目录1、cv2.findContours()2、cv2.boundingRect()1、cv2.findContours()对具有黑色背景的二值图像寻找白色区域的轮廓，因此一般都会先经过cvtColor()灰度化和threshold()二值化后的图像作为输入。cv2.findContous(image,mode,method[,contours[,hierarchy[,offset]]])''1)image:原始输入图像，为8bit的单通道二值图像2)mode:轮廓检索模式cv2.RETR_EXTERNAL:只检索外部轮廓cv2.RETR_LIST:检索所有轮廓，但不建立任何层次关系(即父
视频信号（以下简称为视频）是非常重要的视觉信息来源，它是视觉处理过程中经常要处理的一类信号。实际上，视频是由一系列图像构成的，这一系列图像被称为帧，帧是以固定的时间间隔从视频中获取的。获取（播放）帧的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧/秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数，对应的英文是FPS（FramesPerSecond）。如果从视频中提取出独立的帧，就可以使用图像处理的方法对其进行处理，达到处理视频的目的。OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种类型的视频文件。在不同的操作系统中，它们支持的文件类型可能有所不同，但是在各种操作系统中均支
文章目录前言相关资源下载OpenCVCUDA下载CUDNN下载编译错误异常前言本文用来记录在linux环境下docker中编译OpenCVwithcuda的过程，同时编译了4.5.4和4.6.0两个版本均可编译通过。本地是linux环境也可参考本文完成编译。系统：debian11CPU：i7内存：16G显卡：NvidiaQuadroM2000相关资源下载OpenCVgithub直接下载连接：OpenCV4.5.4sourcecodeOpenCV4.6.0sourcecode如需下载其他版本可自行通过下述链接下载：githubreleasepageCUDA下载对应CUDA版本最低显卡驱动要求1，
#综述使用该作业现场安全生产智能管控平台来实现变电站的安全生产的智能化管理，通过人脸识别功能进行人员的考勤；通过人员、车辆的检测和识别来实现变电站的智能化管理；通过安全行为识别和安全区域报警功能来实现对变电站内人员和设备安全的监督；完整代码下载地址：基于OpenCV+Keras+tensorflow实现的变电站作业管控平台源代码移动目标跟踪介绍项目利用DeepSort算法实现作业现场移动目标跟踪定位。论文参考：SIMPLEONLINEANDREALTIMETRACKINGWITHADEEPASSOCIATIONMETRIC代码参考：https://github.com/nwojke/deep_
在OpenCV中，cv::approxPolyDP是一个函数，用于对轮廓进行多边形逼近（PolygonApproximation）。它可以将复杂的轮廓逼近为简化的多边形，从而减少轮廓的数据点，使轮廓更加紧凑。函数原型如下：cv::approxPolyDP(InputArraycurve,OutputArrayapproxCurve,doubleepsilon,boolclosed);参数说明：curve:输入的轮廓点，可以是一个std::vector或cv::Mat类型的数据。approxCurve:输出的多边形逼近点，返回一个std::vector或cv::Mat类型的数据，代表多边形逼近的
一、前言本文主要介绍JetsonOringNano,JetsonNano,JetsonTX2这三块开发板上OpenCV的卸载安装及编译（支持CUDA模块）；解决了一些出现的问题。二、卸载OpenCV如何查看本机安装的OpenCV是否支持CUDA?如果已安装jtop，可以直接使用jtop查看，命令如下。sudojtop按数字6查看INFO页面（某些开发板是7INFO），可以看到：*OpenCV: 4.1.1 compiledCUDA: NO从官网拉下来的OpenCV（已编译）是不支持CUDA加速的，无法充分利用GPU。如果未安装jtop，可以使用以下命令查看opencv库：pkg-config-
一.先讲讲opencv和ffmpeg之间的关系1.1它们之间的联系我们知道opencv主要是用来做图像处理的，但也包含视频解码的功能，而在视频解码部分的功能opencv是使用了ffmpeg。所以它们都是可以处理图像和视频的编解码，我个人感觉两个的侧重点不一样。1.2它们之间的区别这就要提上面我所说的它们的侧重点是不一样。OpenCV专注处理图像，以及图像相关的处理应用，不严谨地可以认为是PhotoShop。Opencv主要做一些识别跟踪机器视觉应用。FFmpeg专注处理视频、音频的编解码、转换等，不严谨地可以认为是格式工厂和PotPlayer的结合体。主要应用是编解码，各种格式转换。二.ope
