Julia OpenCV绑定简介: 使用C/C++进行图像处理

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布
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文章标签： julia opencv c语言 C/C++
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本文介绍了如何在Julia中通过C/C++绑定使用OpenCV进行图像处理。首先确保安装了Julia和OpenCV，然后创建Julia包，添加OpenCV的头文件和库，编写绑定代码，实现图像的灰度化处理。通过构建和测试包，可以在Julia项目中应用这些功能。

Julia OpenCV绑定简介: 使用C/C++进行图像处理

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉和图像处理库，而Julia是一种高性能的科学计算语言。为了让Julia用户能够方便地使用OpenCV的功能，可以使用C/C++绑定将两者结合起来。本文将介绍如何在Julia中使用C/C++绑定来进行图像处理，并提供相应的源代码示例。

  1. 安装Julia和OpenCV

首先，确保已经在计算机上安装了Julia和OpenCV。可以从官方网站下载并安装最新版本的Julia，并按照OpenCV的官方文档安装OpenCV。

  1. 创建Julia包

在Julia中，可以使用Pkg模块来创建一个新的包。打开Julia的终端，并执行以下命令来创建一个新的包：

using Pkg
Pkg.generate("MyOpenCV")

这将创建一个名为"MyOpenCV"的新包，并在当前目录下生成相应的文件夹和文件。

  1. 添加C/C++绑定

进入"MyOpenCV"文件夹，并在该目录下创建一个名为deps的文件夹。将OpenCV的C/C++头文件和库文件复制到deps文件夹中。

在"MyOpenCV"文件夹下创建一个名为deps.jl的文件，并添加以下内容：


                

                
                
        

    


  


        

                

                  

                  

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优雅地使用OpenCV: Julia语言绑定简介

				
			

			

				

					Orion_O的博客
				

				

					08-22
					
					302
					
				

			

		

		

			
				
这段代码中，我们首先使用imread函数读取一张png格式的图片。总之，OpenCV Julia绑定提供了一种非常方便且高效的方式来处理计算机视觉和图像处理的任务。无论您是新手还是专业人士，都可以在Julia语言中优雅地使用OpenCV库。在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个广泛使用的开源库。OpenCV Julia绑定还支持许多其他的功能，例如图像处理、特征提取、目标跟踪等。如果您想深入了解OpenCV Julia绑定的更多内容，请查看官方文档。安装完成后，就可以开始使用OpenCV了。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
C++机器学习库整理

				
			

			

				

					wolf0924的专栏
				

				

					11-04
					
					3431
					
				

			

		

		

			
				
Timbl – 一种软件包/ C ++库，实现了几种基于内存的学习算法，其中IB1-IG是k最近邻分类的实现，而IGTree是IB1-IG的决策树近似，常用于NLP。Shark 是一个快速、模块化、通用的开源机器学习库 (C/C++)，用于应用和研究，支持线性和非线性优化、基于内核的学习算法、神经网络以及各种其他机器学习技术。LightGBM – 基于决策树算法的快速、分布式、高性能梯度提升(GBDT、GBRT、GBM 或 MART)框架，用于排名、分类和许多其他机器学习任务。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
告别繁琐配置：opencv_contrib跨语言调用的C++与Python无缝协作方案

				
			

			

				

					gitblog_01092的博客
				

				

					10-21
					
					243
					
				

			

		

		

			
				
你是否还在为C++的高性能与Python的易用性之间难以取舍而烦恼？是否尝试过手动编写跨语言接口却被内存管理和类型转换搞得焦头烂额？本文将带你通过opencv_contrib的成熟架构，实现C++算法核心与Python业务逻辑的完美结合，无需深入底层细节即可构建高效混合编程方案。

读完本文你将获得：
- 掌握opencv_contrib跨语言调用的三种实用场景
- 学会使用官方提供的Python...

			
		

	





	

		

			

				
					
gh_mirrors/ope/opencv_contrib多语言绑定：Python接口开发与类型转换详解

				
			

			

				

					gitblog_00690的博客
				

				

					10-21
					
					372
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV_contrib作为OpenCV的扩展模块库，提供了丰富的计算机视觉算法实现。其多语言绑定架构允许开发者使用Python等高级语言调用C++核心功能，核心实现位于[modules](https://link.gitcode.com/i/653a6791ca2f7b0f3f3aa89a6bcb13f9)目录下。项目采用pybind11作为C++与Python的桥梁，通过自动类型转换机制实...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
OpenCV4.5.5 各模块说明

				
			

			

				

					weixin_38161638的博客
				

				

					04-26
					
					4297
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV4.5.5 各模块说明：
提示：主要介绍OpenCV4.5.5中的各个模块，尤其是在Extra modules中，新版本相较于2.x，3.x的版本新增的很多内容，不过很多模块在官方的系统包中是不带的，需要自己源码编译


			
		

	





	

		

			

				
					
opencv4 c++ 提取图片中的白色区域_OpenCV4.5.0 更快的SIFT，更强的数字识别，以及色彩校正、深度融合...

				
			

			

				

					weixin_39996101的博客
				

				

					12-06
					
					790
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV4.5.0带来的主要变化有，许可证的变更，完成GSoc 2020，改进与增加部分功能。OpenCV在3系列下使用的是BSD许可证，此后，OpenCV将转为Apache 2许可证。关于开源代码的开发许可证，大致可以分为两种。第一种是具有传染性的，一旦使用了相关的开源代码，你的整个项目都需要为之开源；第二种是不具有传染性的，你在使用相关开源代码的时候，只需要标注软件出处即可。具有...

			
		

	





	

		

			

				
					
用于数据科学的顶级 C/C++ 机器学习库整理

				
			

			

				

					CodeInLinXu
				

				

					11-09
					
					369
					
				

			

		

		

			
				
用于数据科学的顶级 C/C++ 机器学习库整理
介绍和动机——为什么选择 C++
C++ 非常适合 动态负载平衡、 自适应缓存以及开发大型大数据框架 和库。Google 的MapReduce、MongoDB以及 下面列出 的大多数 深度学习库都是使用 C++ 实现的。 Scylla 以其 超低延迟 和 极高 吞吐量而闻名，它 使用 C++ 进行编码，作为 Apache Cassandra 和 A...

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV4.9.0开源计算机视觉库使用简要说明(24)

				
			

			

				

					2301_78348935的博客
				

				

					03-22
					
					722
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司开发并开源的一组跨平台的C++函数和少量的C函数组成，用于实时图像处理、计算机视觉和机器学习等应用领域。OpenCV可以在包括Windows、Linux、macOS等各种操作系统平台上使用，具有开放的编程接口，可用于各种应用开发。OpenCV的主要特点是易于使用，高效、学习资源和社区活跃。OpenCV可以计算相机标定、物体识别、动作跟踪、人脸识别、手写数字识别等任务，并可集成到摄像头、网络摄像头和机器人等系统中。

			
		

	





	

		

			

				
					
C++常用机器学习库

				
			

			

				

					love code, love life.
				

				

					09-12
					
					9459
					
				

			

		

		

			
				
涉及的库主要是机器学习、矩阵计算、计算结果显示。

Shogun、Shark、Dlib、Mlpack、Libtorch、Opencv、Armadillo、Eigen3、Xtensor、Fast-cpp-csv-parser、Rapidjson、Plotcpp、matplotlibcpp、mathGL等

一、侧重机器学习算法

1、Shogun

Shogun是开放源代码的机器学习库，它提供了多种高效且统一的机器学习方法。

Shogun支持多种语言（Python，Octave，R，Java / Sc...

			
		

	





	

		

			

				
					
Julia调用Matlab, Python以及R的微分方程求解器

				
			

			

				

					微小冷的学习笔记
				

				

					12-16
					
					2934
					
				

			

		

		

			
				
换言之，其提供了一些MATLAB中求解器，包括ode23, ode45, ode113, ode23s, ode23t, ode23tb, ode15s, ode15i。deSolveDiffEq.jl可调用：lsoda ,lsode ,lsodes ,lsodar ,vode ,daspk ,euler ,rk4 ,ode23 ,ode45 ,radau ,bdf ,bdf_d ,adams ,impAdams ,impAdams_d。这三个包需要在github上下载安装。

			
		

	





	

		

			

				
					
【OpenCV】Python图像处理之特征提取

				
			

			

				

					棒棒的皮皮
				

				

					12-01
					
					1157
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了Python图像处理中的多种特征提取技术。主要内容包括：1）基础特征提取（颜色直方图、纹理特征）；2）边缘与轮廓检测（Canny算法、轮廓分析）；3）关键点检测（SIFT、SURF、ORB算法）；4）深度学习特征提取（使用预训练CNN模型）；5）形状特征（Hu矩）。文章详细说明了各种技术的实现方法，并提供了OpenCV、Scikit-image等库的代码示例。最后总结了不同特征提取技术的适用场景，建议根据具体任务需求选择合适的特征类型，结合传统算法和深度学习方法获取最佳效果。

			
		

	





	

		

			

				
					
【OpenCV】Python图像处理之通道拆分与合并

				
			

			

				

					棒棒的皮皮
				

				

					12-02
					
					601
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV-Python中图像通道的拆分与合并操作详解：本文介绍了处理彩色图像的两种核心方法，包括使用cv2.split()/merge()函数和更高效的NumPy数组索引方式。重点说明BGR通道顺序特性、单通道处理技巧（如通道修改、掩码应用）及常见问题（如通道顺序错误、性能优化）。通过示例代码演示了通道拆分、修改、合并的完整流程，以及通道交换、伪彩色可视化等实用技巧，为图像处理中的通道级操作提供了完整解决方案。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于OpenCV和MATLAB的椭圆检测系统的设计与实现

				
			

			

				

					Dev7z的博客
				

				

					11-29
					
					311
					
				

			

		

		

			
				
本系统提出了一种基于 OpenCV 和 MATLAB 的椭圆检测系统，旨在通过弧支持和最小二乘法优化算法检测图像中的椭圆形状。系统首先使用 OpenCV 提供的图像处理功能对输入图像进行预处理，如边缘检测和形态学操作，进而通过椭圆候选生成算法识别潜在的椭圆区域。随后，结合 MATLAB 强大的数据分析和可视化能力，利用最小二乘法进行椭圆拟合，从而精确地确定椭圆的参数（包括椭圆中心、长半轴、短半轴和倾斜角）。

			
		

	





	

		

			

				
					
【OpenCV】Python图像处理之图像预处理

				
			

			

				

					棒棒的皮皮
				

				

					12-01
					
					1423
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了Python中常用的图像预处理技术，包括图像读取、尺寸调整、归一化、噪声去除和增强等操作。详细讲解了使用OpenCV、PIL/Pillow等库实现各项预处理的方法，如BGR转RGB格式转换、双线性插值调整尺寸、高斯/中值/双边滤波去噪、直方图均衡化增强对比度等。文章还涵盖了图像格式转换和数据增强技术，并针对不同计算机视觉任务（分类、检测、医学图像）给出了预处理建议。这些基础步骤对于统一数据格式、消除干扰和增强特征至关重要，是计算机视觉任务的重要前提。

			
		

	





	

		

			

				
					
【OpenCV】Python图像处理之开发环境搭建

				
			

			

				

					棒棒的皮皮
				

				

					12-01
					
					669
					
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了OpenCV-Python开发环境的三种搭建方式：1）pip安装（推荐使用国内镜像源加速）；2）Anaconda环境搭建；3）源码编译安装（适合进阶用户）。文章包含Python版本检查、安装命令、环境验证方法，以及常见问题解决方案（如NumPy兼容性、DLL加载失败等）。同时推荐了PyCharm等开发工具和matplotlib等辅助库，并提供了测试示例代码。建议新手使用pip或Anaconda安装预编译包，安装完成后通过版本检查和测试代码验证环境是否正常。

			
		

	





	

		

			

				
					
图像处理OpenCV与深度学习框架YOLOv8的主要区别是什么？

				
			

			

				

					软件行业技术文化交流。
				

				

					12-02
					
					569
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是。

			
		

	





	

		

			

				
					
开启图像处理之旅：C# 与 OpenCV 的奇妙结合

					
最新发布

				
			

			

				

					Q18080951的博客
				

				

					12-02
					
					389
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，涵盖了各种图像处理和计算机视觉算法。它提供了大量基础且实用的函数，从简单的图像读取、显示，到复杂的特征提取、目标识别等，一应俱全。对于初学者来说，OpenCV 的入门工具集是学习图像处理的绝佳起点。通过 C# 联合机器视觉平台，借助 OpenCV 入门工具集，我们能够轻松地踏上图像处理的征程。无论是简单的图像操作，还是更为复杂的算法实现，这个组合都为我们提供了丰富的可能性。

			
		

	





	

		

			

				
					
视觉opencv学习笔记Ⅳ

				
			

			

				

					weixin_48495360的博客
				

				

					12-02
					
					658
					
				

			

		

		

			
				
本文摘要：本文系统介绍了计算机视觉中的三大核心技术：1）模板匹配原理与实现，包括6种经典匹配方法及OpenCV实现；2）图像几何变换（平移、缩放、旋转、翻转、仿射和透视变换）的应用场景与代码实现；3）轮廓检测技术，详细解析了轮廓与边缘的区别、检测流程、特征分析（面积/周长/外接形状）及常用性质。特别指出模板匹配的局限性（对变换敏感）、几何变换在数据增强中的应用选择，以及轮廓逼近优化等实用技巧，为图像处理任务提供了全面的技术参考。

			
		

	





	

		

			

				
					
【OpenCV】Python图像处理之图像表示方法

				
			

			

				

					棒棒的皮皮
				

				

					12-02
					
					407
					
				

			

		

		

			
				
OpenCV-Python中图像以NumPy数组形式存储，不同图像类型对应不同维度的数组结构。灰度图像为二维数组(height,width)，彩色图像为三维数组(height,width,3)以BGR格式存储，带透明通道的图像为四维数组(height,width,4)。数组数据类型默认为uint8(0-255)，可通过astype()转换类型。图像坐标原点在左上角，索引顺序为img[row,col]。掌握NumPy数组的维度、数据类型和索引方式是图像处理的基础，能高效实现像素操作、通道处理和格式转换等任务。

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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