目录一、基于FLANN的匹配FLANN匹配流程：代码编写二、基于FLANN进行单应性匹配什么是单应性？FLANN进行单应性匹配流程代码编写 FLANN库全称是FastLibraryforApproximateNearestNeighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法，还包含了一种自动选取最快算法的机制，FLANN使用C++写成，它能够很容易地通过C，MTALAB和Python等绑定提供的库，用在很多环境中。一、基于FLANN的匹配FLANN匹配流程：导入NumPy,OpenCV,Matplotlib，从文件加载图像（imread）使用cv2
准备开始学习一本新书，名字叫做《OpenCV3和Qt5计算机视觉应用开发》，之前也接触过一些Qt和Opencv应用的例子，不过都不成系统，也比较粗浅，基本上是一边查资料一边临时用上去的，这次学习这本书一方面想补充整理学习到的知识，另一方面也接触学习运用Qt和Opencv组合的计算机视觉方法，说不好会对以后的学习研究有没有帮助，不过倒是可以打发打发这段时间。 相关的配置在之前的帖子里面已经记录过了，那今天就记录整理一下这本书的第二章内容——创建第一个Qt+OpenCV项目。这一章呢，大概是介绍Qt的一些基础应用，然后有一个Qt+Opencv的比较简单的小项目例子。 章
准备开始学习一本新书，名字叫做《OpenCV3和Qt5计算机视觉应用开发》，之前也接触过一些Qt和Opencv应用的例子，不过都不成系统，也比较粗浅，基本上是一边查资料一边临时用上去的，这次学习这本书一方面想补充整理学习到的知识，另一方面也接触学习运用Qt和Opencv组合的计算机视觉方法，说不好会对以后的学习研究有没有帮助，不过倒是可以打发打发这段时间。 相关的配置在之前的帖子里面已经记录过了，那今天就记录整理一下这本书的第二章内容——创建第一个Qt+OpenCV项目。这一章呢，大概是介绍Qt的一些基础应用，然后有一个Qt+Opencv的比较简单的小项目例子。 章
内容1.关于压缩的必要性2.API介绍2.1imencode()2.2imdecode()3.接口介绍1.关于压缩的必要性 最近在一个项目中需要将工业相机采集到的图像通过jsonrpc进行传输，一开始没进行压缩，传输的速度很慢，相机分辨率是2592×1944，单通道，这么一算一次要传输的数据量大小是2592×1944×1=5,038,848字节，500多万的字节，通过opencv自带imencode和imdecode两个函数，将图像进行二进制编码，实测经过.jpg格式压缩后的数据量在2万多字节，确实相差很多倍。2.API介绍2.1imencode()/**@briefEncodesanima
目录一、图像读取与显示二、图像预处理[高斯滤波、canny边缘检测、膨胀腐蚀]Canny边缘检测三、图像裁剪 四、绘制形状和添加文本 五、透视投影变换矫正 六、颜色检测 七、形状检测和轮廓检测[findContours(),approxPolyDP()] 八、人脸识别九、虚拟画笔作画十、文档扫描 十一.车牌区域级联检测定位opencv与VS环境配置参考我的另一篇文章：vs2019+opencv4.3.0开发环境配置（后续更新QT与OpenCV配置）_NCUTer的博客-CSDN博客一、图像读取与显示#include#includeusingnamespacecv;usingnamespace
透视变换是3D转换，透视变换的本质是将图像投影到一个新的视平面；据此，我们可以使用透视变化来实现鸟瞰图和图形贴图的效果；一、鸟瞰图实现前： 实现效果： 1.准备一个空的mat对象用于保存转换后的图Matimage=imread("road.jpg");imshow("image",image);Matresult=Mat::zeros(500,600,CV_8UC1);//存储转换后的图像坐标按顺时针左上、右上、右下、左下（可自己定顺序）vectorobj;obj.push_back(Point2f(0,0));obj.push_back(Point2f(600,0));obj.push_ba
文章目录从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV+爬虫实现是否佩戴口罩检测1.数据集的制作1.1使用爬虫采集数据集1.2使用labelme对图片进行标注2.YOLOv52.1YOLO算法简单介绍2.2YOLOv5获取与调试2.2.1下载yolov5代码2.2.2安装yolov5训练所需的第三方库：2.2.3下载预训练的权重文件2.2.4配置自己的yaml文件2.2.5开始训练2.2.5编写detection方法用于后续检测的调用3.Pyqt53.1介绍3.2window平台安装4.OpenCV安装5.图片检测5.1界面布局5.2模型加载5.3点击上传按钮事件和检测展示绑定5.4完整代
一、关于抠绿百度百科上描述抠绿“抠绿是指在摄影或摄像时，以绿色为背景进行拍摄，在后期制作时使用特技机的“色键”将绿色背景抠去，改换其他更理想的背景的技术。”绿幕的使用已经非常普遍，大到好莱坞大片，小到自媒体的节目，一些商业娱乐场景，几乎都用使用。但是很多非专业场景中经常会出现一些错误，导致最后的结果并不理想。我们这里会对于影响抠绿的条件做一些简要描述，然后看几种背景抠绿的简单算法。二、抠绿算法1、基于HSV颜色表这种方式opencv、GpuMat版本参考代码
一、关于抠绿百度百科上描述抠绿“抠绿是指在摄影或摄像时，以绿色为背景进行拍摄，在后期制作时使用特技机的“色键”将绿色背景抠去，改换其他更理想的背景的技术。”绿幕的使用已经非常普遍，大到好莱坞大片，小到自媒体的节目，一些商业娱乐场景，几乎都用使用。但是很多非专业场景中经常会出现一些错误，导致最后的结果并不理想。我们这里会对于影响抠绿的条件做一些简要描述，然后看几种背景抠绿的简单算法。二、抠绿算法1、基于HSV颜色表这种方式opencv、GpuMat版本参考代码
录制视频和音频并合并importpyaudioimportcv2importsubprocessimportwavefromplatformimportrelease#SetupPyAudiop=pyaudio.PyAudio()#SetupOpenCVcap=cv2.VideoCapture(0)#音频采样率sample_rate=16000#fpsframe_rate=15.625#打开pyaudio流录制音频audio_stream=p.open(format=pyaudio.paInt16,channels=1,rate=sample_rate,frames_per_buffer=10
