【C/C++】知识点复习

最新推荐文章于 2025-05-17 09:30:00 发布
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opencv-20 深入理解HSV 色彩空间（通过指定，标记颜色等来拓展ROI区域）
小海聊智造
07-25 4824
RGB 色彩空间是一种被广泛接受的色彩空间，但是该色彩空间过于抽象，我们不能够直接通过其值感知具体的色彩。我们更习惯使用直观的方式来感知颜色，HSV 色彩空间提供了这样 的方式。通过 HSV色彩空间，我们能够更加方便地通过色调、饱和度和亮度来感知颜色。其实，除了 HSV 色彩空间，我们讨论的其他大多数色彩空间都不方便人们对颜色进行理解和解释。例如，现实中我们根本不可能用每种颜料的百分比（RGB色彩空间）来形容一件衣服的颜色。在 HSV 色彩空间中，色调 H 的取值范围是[0,360]。
opencv学习笔记14-opencv肤色提取（HSV色彩空间）
The_xz的博客
08-31 1519
【代码】opencv学习笔记13-opencv肤色提取（HSV色彩空间）
Hu矩图像轮廓匹配
Jacky_Ponder的博客
04-06 3322
1.1普通矩的计算 图像概率密度分布函数为f(x,y)的二维连续随机函数的p+q阶原点矩mpq 各阶矩的物理意义： 0阶矩(m00)为目标区域的质量 1阶矩(m01, m10)表示目标区域的质心 2阶矩(m02, m20, m11)表示旋转半径 3阶矩(m03, m30, m12, m21)描述目标的方位和斜度，反应目标的扭曲程度 但矩要能够作为和种特征描述方法得到应用，其要与目
图像处理---HSV变换
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基于opencv的HSV转换
Opencv 图片处理
nameofcsdn的博客
06-27 5528
目录 一，imread、Mat 1，读取 2，读取类型ImreadModes 3，显示读取结果 4，显示基本信息 5，像素值 一，imread、Mat 1，读取 string path = "D:/im2.jpg"; Mat image = imread(path, IMREAD_UNCHANGED); if (!image.data) { cout << "imread fail\n"; return; } 第二个参数是ImreadModes类型的枚举，表示读取类型
opencv图像处理
baimei1的博客
06-27 1802
opencv接口调用
OpenCV图像二值化自适应方案详解：局部阈值计算与光照不变性处理设计(376页).pdf
02-02
文档前20个章节内容：【引言：图像二值化的技术痛点与自适应方案的核心价值、图像二值化基础：从全局阈值到局部阈值的演进逻辑、自适应二值化的核心挑战：光照不均场景的技术突破点、局部阈值计算的数学基础：邻域...
OpenCV图像处理实战：全局阈值、自适应阈值与Otsu算法深度解析（七）
weixin_69882801的博客
02-17 1610
阈值处理（Thresholding）是将灰度图像转换为二值图像的核心技术。前景（Foreground）：目标物体（通常赋值为255）背景（Background）：非目标区域（通常赋值为0）dstxymaxValifsrcxythresh0otherwisedst(x,y) =dstxymaxVal0​ifsrcxythreshotherwise​特征推荐方法参数调节建议均匀光照全局阈值。
Halcon图像处理核心技法：分割、二值化与动态阈值详解
最新发布
Rocn666的博客
05-17 743
Halcon是一款广泛应用于工业检测和图像处理的机器视觉软件库。本文详细解析了图像分割、二值化和动态阈值等关键技术。图像分割通过阈值分割、分水岭算法和边缘检测等方法，将图像划分为多个区域以提取目标对象。二值化则将灰度图转为黑白图像，简化后续处理，包括全局二值化和局部二值化（动态阈值）。
【图像处理高级技术】：OpenCV自适应阈值化方法，详解与案例
![【图像处理高级技术】：OpenCV自适应阈值化方法，详解与案例]...# 1. 图像处理和OpenCV基础 在现代科技的快速推进中，图像处理已成为诸多领域不可或缺的一环，从医疗成像到自动驾驶，图像处理技术的重要性日益凸显...
OpenCV图像处理
菜鸟高的博客
12-17 347
图像处理-形态学腐蚀 python的opencv库提供了强大的图像处理功能，比如图像反转，图像色彩变换以及图像的边缘提取等便捷方法。 本次分享内容包括opencv形态学腐蚀，图像高斯处理用到的库有opencv库以及提供科学计算的numpy包 处理图像 需要将此图像的的圆圈部分去除，保留文字不变 对于少量的图片，我们可以借助其他工具可以很轻松的解决，但是对于大量如此的图像来说，ps等工具显得力不从...
openCV形态学操作（膨胀腐蚀、开闭运算、礼帽和黑帽）
ShinDebonair
04-23 3269
形态学操作 学习目标 理解图像的邻域，连通性 了解不同的形态学操作：腐蚀，膨胀，开闭运算，礼帽和黑帽等，及其不同操作之间的关系 1 连通性 在图像中，最小的单位是像素，每个像素周围有8个邻接像素，常见的邻接关系有3种：4邻接、8邻接和D邻接。分别如下图所示： 4邻接：像素p(x,y)的4邻域是：(x+1,y)；(x-1,y)；(x,y+1)；(x,y-1)，用N_4§N4(p)表示像素p的4邻接 D邻接：像素p(x,y)的D邻域是：对角上的点 (x+1,y+1)；(x+1,y-1)；(x-1,y
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