opencv学习——读取图像和显示图像

最新推荐文章于 2024-06-04 15:22:38 发布
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本文介绍了OpenCV中平滑函数的基本用法及其在图像处理中的应用案例。平滑处理可以减少图像噪声并改善图像质量。
http://www.jb51.net/article/32047.htm  关于opencv平滑函数的使用
diarymaggie
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OpenCV实战（1）——OpenCV与图像处理基础
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OpenCV 是一个跨平台计算机视觉和机器学习库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本节将介绍 OpenCV 的基础知识，以及如何编译运行 OpenCV 程序，并介绍如何完成最基本的图像处理任务——读取、显示和保存图像。除此之外，鼠标事件和图形绘制也是 OpenCV 计算机视觉项目中常用的基本功能，本节介绍了如何使用这两个重要的 OpenCV 功能。
OpenCV实战（10）——积分图像详解
盼小辉丶的博客
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积分图像作为在图像 (Region of Interest, ROI) 中求和像素的有效方法，已经广泛用于多尺度滑动窗口计算等应用中。本节中，介绍了积分图像的基本概念，并且通过多种不同方法实现了积分图像的计算，最后还通过两个实际应用讲解了积分图像在图像处理中的重要用途。
Matlab 读取—处理—保存遥感影像（带有地理信息的图像）
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Start_Latitude = 0.6; End_Latitude = 0.8; Start_Lontitude = 0.1; End_Lontitude = 0.3; Matlab读取遥感影像的函数是：geotiffread（针对的是tif数据文件） 一、简介 （1）数据读取  [A,R] = geotiffread(filename) ; Reads a georefer...
基于python-opencv学习系列——读取图像
qq_41000741的博客
06-24 432
第一步 读入图像文件，输入图像位置 r=cv2.imread(文件名，[显示控制参数]) 文件名：完整文件名 参数： cv.IMREAD_UNCHANGED(不改变格式) cv.IMREAD_GRAYSCALE(灰度图像) cv.IMREAD_COLOR(彩色图像) 第二步，显示图像 none=cv2.imshow(窗口名，图像名) 第三步，释放 cv2.waitKey([,delay]) 其中delay:当delay>0时，等待delay毫秒； 当delay<0时，等待键盘单击; 当delay
Opencv3 ——读取图像，显示图像
adays2000的博客
05-08 386
运行环境：win10+opencv3.4+vs2017 imread：读取图像，输入参数为图像路径； #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int artc, char** argv) { ...
opencv学习日记——读取图像
weixin_51326570的博客
03-02 265
opencv学习日记——读取图像 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //-1： 原图 0： 灰度图 1： 三通道RGB图 2： 转化成8位读取 4：以任何可能颜色读取 //8：使用gdal驱动程序加载图像 16：转为灰度图 并缩小图像 Mat img = imread("apple.jpg", 0)
OpenCV入门——读取、显示、保存图像
ahc176的博客
11-29 2928
1.读取、显示、保存图像： import cv2 #读取图像 imgFile = "sample1.jpg" #存放读取图像的路径 img1 = cv2.imread(imgFile,flags=1) #flags=1灰色图像 img2 = cv2.imread(imgFile,flags=0) #flag=0彩色图像 #保存图像 saveFile = "save.jpg" #保存图像的路径及名称 cv2.imwrite(saveFile,img1) #保存img1 #显示图像 cv2.named
opencv学习笔记一——读取图像的几种方法
weixin_44669966的博客
07-06 1354
读取图像
OpenCV学习笔记1——图像读取与信息提取
fengtian65的博客
01-18 1495
在计算机中，图像被视为一个高度×宽度的像素矩阵，每一个矩阵内存放着该像素的色彩信息。计算机中大多采用RGB颜色标准，即通过对红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。部分颜色对应RGB值：白色：rgb(255,255,255)黑色：rgb(0,0,0)红色：rgb(255,0,0)绿色：rgb(0,255,0)蓝色：rgb(0,0,255)青色：rgb(0,255,255)紫色：rgb(255,0,255)
[Python从零到壹] 三十四.OpenCV入门详解——显示读取修改及保存图像
杨秀璋的专栏
01-23 1万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。上一篇文章介绍了图像处理基础知识，这篇文章将详细讲解OpenCV入门知识，包括OpenCV常见数据类型、显示图像、读取像素、修改像素、创建图像、复制图像、保存图像等内容。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。接下来，让我们开启整个系列的学习吧！
OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
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OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景，同时使用 OpenCV-Python 实战讲解图像处理基础要点。
opencv图像处理————图像多通道分离与合并
m0_46704925的博客
06-04 2050
在图像处理中，图像通常由多个通道组成，其中每个通道代表了图像中的一种颜色信息。常见的图像有三个通道，分别代表红色、绿色和蓝色（RGB）。除了RGB之外，还有其他表示方式，比如灰度图像只有一个单通道。图像多通道分离是指将多通道图像分离为单独的通道，这样我们可以单独处理每个颜色通道的信息。而图像多通道合并则是将单独处理过的通道重新组合成一个多通道图像。这种操作对于图像处理中的很多任务都是至关重要的，比如颜色空间转换、滤波器处理等。
PLECS损耗计算-基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源开环热仿真
01-06
PLECS损耗计算-基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源开环热仿真内容概要：本文档主要围绕基于LCC谐振变换器的DCDC双机并联电源系统，利用PLECS软件开展开环热仿真与损耗计算的研究。通过建立系统的仿真模型，重点分析变换器在运行过程中的功率损耗分布及热特性，帮助优化电源设计中的散热管理与效率提升。文档还提及相关电力电子系统建模、热仿真方法的应用背景，强调了在高功率密度电源设计中损耗精确计算的重要性。; 适合人群：具备电力电子、电源系统设计或仿真基础，从事相关领域研究的研发人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①掌握LCC谐振变换器的工作原理及其在双机并联结构中的应用；②学习使用PLECS进行电源系统的损耗建模与热仿真分析；③优化DCDC电源的热设计与效率性能。; 阅读建议：建议读者结合PLECS仿真工具实际操作，深入理解文档中的模型搭建、参数设置与仿真流程，并关注损耗计算与热分析的关键步骤，以实现对电源系统性能的全面评估与优化。
Web开发：一图简述OAuth 2.0授权流程中的一些关键步骤
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测控电路习题答案-下载即用.zip
01-06
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/bc087ffa872a "测控电路课后习题详解"文件.pdf是一份极具价值的学术资料，其中系统地阐述了测控电路的基础理论、系统构造、核心特性及其实际应用领域。 以下是对该文献的深入解读和系统梳理：1.1测控电路在测控系统中的核心功能测控电路在测控系统的整体架构中扮演着不可或缺的角色。 它承担着对传感器输出信号进行放大、滤除杂音、提取有效信息等关键任务，并且依据测量与控制的需求，执行必要的计算、处理与变换操作，最终输出能够驱动执行机构运作的指令信号。 测控电路作为测控系统中最具可塑性的部分，具备易于放大信号、转换模式、传输数据以及适应多样化应用场景的优势。 1.2决定测控电路精确度的关键要素影响测控电路精确度的核心要素包括：（1）噪声与干扰的存在；（2）失调现象与漂移效应，尤其是温度引起的漂移；（3）线性表现与保真度水平；（4）输入输出阻抗的特性影响。 在这些要素中，噪声干扰与失调漂移（含温度效应）是最为关键的因素，需要给予高度关注。 1.3测控电路的适应性表现测控电路在测控系统中展现出高度的适应性，具体表现在：* 具备选择特定信号、灵活实施各类转换以及进行信号处理与运算的能力* 实现模数转换与数模转换功能* 在直流与交流、电压与电流信号之间进行灵活转换* 在幅值、相位、频率与脉宽信号等不同参数间进行转换* 实现量程调整功能* 对信号实施多样化的处理与运算，如计算平均值、差值、峰值、绝对值，进行求导数、积分运算等，以及实现非线性环节的线性化处理、逻辑判断等操作1.4测量电路输入信号类型对电路结构设计的影响测量电路的输入信号类型对其电路结构设计产生显著影响。 依据传感器的类型差异，输入信号的形态也呈现多样性。 主要可分为...
SAM 3模型参数，使用参数，SAM 3: 用概念分割万物
01-06
SAM 3 (Segment Anything Model 3) 是 Meta 发布的用于 可提示概念分割 (PCS) 的基础模型。在 SAM 2 的基础上，SAM 3 引入了一项全新的能力：detect、segment 和 track 通过文本提示、图像示例或两者指定的 所有实例。与之前每个提示分割单个对象的 SAM 版本不同，SAM 3 可以在图像或视频中找到并 segment 概念的每一次出现，这与现代 实例分割 中的开放词汇目标保持一致。 SAM 3 现已完全集成到 ultralytics 包，提供对概念 segment 的原生支持，支持文本提示、图像示例提示以及视频 track 功能。 SAM 3 在可提示概念分割方面比现有系统实现了 2 倍的性能提升，同时保持并改进了 SAM 2 在交互式 视觉分割方面的能力。该模型擅长开放词汇分割，允许用户使用简单的名词短语（例如，“黄色校车”、“条纹猫”）或提供目标对象的示例图像来指定概念。这些功能补充了依赖于简化 预测 和 跟踪 工作流的生产就绪管道。
利用MATLAB实现简单心率监测器和心率分析仪.zip
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01-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
VS2010中使用OpenCV实现图像读取与显示
printf("无法读取图像文件！\n"); return -1; } namedWindow("图像显示", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("图像显示", img); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0; } ``` 综上所述，VS2010结合OpenCV实现...
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