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将ncnn及opencv的mat存储成bin文件的方法

利用fstream,将ncnn及opencv的mat存储成bin文件。ncnn::Mattobinstd::ios::binary标志指示文件以二进制模式进行读写,std::ofstreamfile("output_x86.bin",std::ios::binary);将input_mat中的宽、高和通道数分别赋值给width、height和channels,intwidth=input_mat.w;intheight=input_mat.h;intchannels=input_mat.c;使用file.write函数将width、height和channels的值以二进制形式写入文件。rei

OpenCV的highgui模块

Opencv把用于操作系统、文件系统以及摄像机等硬件设备交互的函数纳入到highgui(High-levelGraphicalUserInterface)模块中,我们可以利用该模块方便地打开窗口、显示图像、读出或写入图像相关的文件(图像和视频)、处理简单的鼠标点击、鼠标移动和键盘事件等等众多功能。图像的载入与保存使用cv::imread()读取图片cv::imread():cv::Matcv::imread(conststring&filename,//Inputfilenameintflags=cv::IMREAD_COLOR//Flagssethowtointerpretfile};默认情

多版本opencv共存 删除原系统opencv,安装opencv4.4.0 /3.4.10 / 2.4.13.5

多版本opencv共存删除原系统opencv,安装opencv4.4.0/3.4.10/2.4.13.5环境:Ubuntu20.04按照csdn上其他博客说法,自带版本为opencv4,但之前因为不懂版本设置等原因,在需要更低版本时,没有将opencv3以及2和4分开安装,按照网上的说法可能引起不必要的混乱,事实也确实如此。一.完全卸载opencv二.官网下载源码并编译123三.多版本切换本文用于记录opencv共存设置过程以及踩过的坑环境:Ubuntu20.04按照csdn上其他博客说法,自带版本为opencv4,但之前因为不懂版本设置等原因,在需要更低版本时,没有将opencv3以及2和4

opencv007 图像运算——加减乘除

今天学习图像处理的基础——加减乘除,总体来说比较好理解,不过生成的图片千奇百怪哈哈哈哈opencv中图像的运算本质是矩阵的运算加法做加法之前要求两张图片形状,长宽,通道数完全一致cv2.add(img1,img2)add的规则是两个图对应的元素相加,如果超过255,全部变成255 add还可以和单个数字运算例如每个和100进行加法运算,超出255的数字,会被截断,相当于%256(0到255是256个数字)进行加法运算后,图片的颜色改变了#加法importcv2importnumpyasnpimg1=cv2.imread("F:\est01\strong.jpg",1)img2=cv2.imre

Python基于OpenCV的机器视觉图像拼接图像配准

文章目录0前言+一、拼接效果+二、算法介绍+1.拼接算法简介+1.1基于区域相关拼接算法+1.2基于特征相关拼接算法+1.3拼接算法的基本流程2.拼接算法原理+2.1第一种:特征匹配+2.2第二种:计算图像之间的变换结构+2.3第三种:通过graphcut寻找拼接缝0前言图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录

【OpenCV】实时屏幕捕获

文章目录前言基本思路安装依赖包实时捕获屏幕画面转换屏幕画面数据调用窗体显示屏幕截取画面增加实时捕获时间保存实时视频流效果图完整实现代码利用本文内容从事的任何犯法行为和开发与本人无关,请理性利用技术服务大家,创建美好和谐的社会,让人们生活从繁琐中变得更加具有创造性!前言日常中如果需要进行大数据分析,那么就要记录用户的使用情况和数据分析。实时屏幕捕获就可以很好地获取数据,从而进行数据分析和使用习惯。借助AI模拟人为操作习惯,替代重复性工作解放咱们的双手。训练AI来模拟人为操作,就需要先看着其工作,然后进行学习,就类似于学徒跟着师傅学习,首先要先看着,然后慢慢尝试,师傅再矫正,直到可以和师傅一样工作

OpenCV-Python(21):OPenCV查找及绘制轮廓

1.认识轮廓1.1目标理解什么是轮廓学习掌握找轮廓、绘制轮廓等学习使用cv2.findContours()、cv2.drawContours()函数的用法1.2 什么是轮廓        在OpenCV中,轮廓是图像中连续的边界线的曲线,具有相同的颜色或者灰度,用于表示物体的形状。轮廓在图像处理和计算机视觉中非常重要,常用于物体检测、形状分析、图像分割等任务。提示:为了使轮廓更加准确,要使用二值化图像。所以,在寻找轮之前,要进行阈值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后想使用原始图像的话,你应该将原始图像存储到其他变量中。在OpenCV中,查找廓就像在

C++结合OpenCV:图像的加法运算

一、图像运算针对图像的加法运算、位运算都是比较基础的运算。但是,很多复杂的图像处理功能正是借助这些基础的运算来完成的。所以,牢固掌握基础操作,对于更好地实现图像处理是非常有帮助的。本章简单介绍了加法运算、位运算,并使用它们实现了位平面分解、图像异或加密、数字水印、脸部打码/解码等实例。1.图像加法运算在图像处理过程中,经常需要对图像进行加法运算。可以通过加号运算符“+”对图像进行加法运算,在c++中也可以利用cv::add()对图像进行加法运算。通常情况下,在灰度图像中,像素用8个比特位(一个字节)来表示,像素值的范围是[0,255]。两个像素值在进行加法运算时,求得的和很可能超过255。上述

Opencv实战案例——模板匹配实现银行卡号识别(附详细介绍及完整代码下载地址)

Opencv目录1.项目意义2.模板匹配3.图像二值化3.1全局阈值3.2全局阈值代码即效果展示3.3自适应阈值3.4自适应阈值代码即效果展示4.轮廓筛选4.1轮廓检测4.2绘制轮廓4.3轮廓筛选代码及效果展示5.形态学变化5.1腐蚀5.2膨胀5.3开运算和闭运算、礼帽和黑帽6.项目实战6.1读取图片转化为灰度图6.2自适应阈值处理6.3第一次寻找合适的轮廓6.4黑帽+腐蚀操作6.5再次寻找轮廓+膨胀操作6.6模板匹配7.完整代码8.总结1.项目意义在日常生活中,常常需要输入自己的银行卡号。银行为保证卡号的唯一性和账号的安全性,会将卡号设计偏长,对于视力不好的人群以及老人不是很友好。传统银行卡

安装 opencv-py 报错:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement opencv-py

我只用的安装命令如下:pipinstallopencv-py 报错提示:找不到满足需求的版本的错误,可能是由于您使用的是错误的包名称。原因和解决方法:opencv-python安装包的正式名称是opencv-python,因此正确的安装命令应该为:pipinstallopencv-python如果仍然遇到问题,可以使用以下命令清除pip缓存并重试:pipcachepurgepipinstallopencv-python这个命令会清除本地pip缓存中的所有包,然后重新安装opencv-python。