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最新推荐文章于 2025-08-18 21:51:48 发布
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#opencv #kinect #小结

1、OpenCv

1.1、利用函数：OpenImage 打开的 jpg 图像的 RGB 存储顺序是：b、g、r，uchar 类型

1.2、1.1 中的图像转换到 （CvCvtColor）HSV 图像的存储顺序是：h、s、v，float    类型。h:0-360, s:0-1, v: 0-255，如果是 CV_8U 则 h:0-180,s:0-255, v:0-255

2、Kinect 

1.1、RGB 图像的存储顺序是：b、g、r


LLM-Based AI Agent 核心思想、发展历史、未来趋势【资料大全】
AI天才研究院
12-07 592
复旦大学NLP团队在其综述论文中提出,LLM-based Agent由大脑、感知和行动大脑: 由LLM组成,负责存储记忆和知识,以及信息处理、决策等功能感知模块: 负责获取环境信息,将多模态输入转换为可用提示行动模块: 执行决策,通过具身能力和工具使用与环境进行交互这一架构与人类智能具有显著的相似性,展现了AI Agent在模仿人类智能方面的进展。
LoRa vs NB-IOT：哪个物联网标准更具优势？
csdnvr的博客
06-08 3681
原文：LoRa vs NB-IOT: Which IoT Standard Has The Edge? 作者：Hussain Fakhruddin 翻译：牟云飞 责编：屠敏，技术之路，共同进步，欢迎技术投稿、给文章纠错，请发送邮件至tumin@youkuaiyun.com。 近期全球低功耗广域网（LPWAN）市场的激增可归因于多个因素。机器学习和 M2M 通信标准的快速发展发挥了重...
Thrift-master：打造共同出资及定时收款的节约平台
软件应用程序开发完成后，需要持续的运营和维护工作来确保平台的稳定运行，及时更新软件以修复可能出现的问题和漏洞，并适应新的法规要求或市场变化。 10. 社交和社区功能 为了增强用户之间的互动和信任，平台...
鲁科版五四学制七年级下册生物备课-全册页.pdf
11-22
预防措施包括正确的用眼习惯，如定时休息，避免长时间盯着屏幕。 2. 视觉形成过程： - 外界物体的光线经过眼球的折射，会在视网膜上形成倒立的实像，然后通过视神经传递到大脑，大脑再解析这些信息，形成正立的...
vs配色方案集结号
08-10
6. **定期更换**：不建议长时间使用同一配色，定时更换可以帮助眼睛适应不同色彩，减少疲劳。 总的来说，"vs配色方案集结号" 是一个集大成的资源库，它为VS用户提供了一站式获取和尝试各种配色方案的途径，有助于...
Vision Master的C#脚本与opencv联合编程
weixin_52620712的博客
08-18 82
需要在VM的C#脚本设置string类型Out变量和float类型OutF变量，python的输出信息会在Out变量显示。
【图像算法 - 16】庖丁解牛：基于YOLO12与OpenCV的车辆部件级实例分割实战（附完整代码）
qq_42910179的博客
08-17 799
模型的卓越性能源于高质量的数据。训练数据集经过精心构建，包含：车辆部件分割数据集中的数据分布组织如下（下载链接训练集: 包括 3156 张图像，每张图像都附有相应的注释。该集合用于训练深度学习模型。测试集：包含 276 张图像，每张图像都与其各自的注释配对。此集合用于在使用测试数据进行训练后评估模型的性能。验证集：包含 401 张图像，每张图像都有相应的注释。此集合在训练期间用于调整超参数，并使用验证数据防止过拟合。类别 (23类):覆盖了车辆的主要外部部件，定义清晰，无歧义。
【opencv-Python学习笔记（5）：几何变换】
XLQ的博客
08-15 1025
本文介绍了图像几何变换的核心原理和实现方法，包括四种常见变换：1）图像缩放（cv2.resize），可通过指定尺寸或缩放因子调整大小，需注意插值方法的选择；2）图像翻转（cv2.flip），支持水平、垂直和对角线三种翻转方式；3）仿射变换（cv2.warpAffine），通过3对对应点计算变换矩阵，保持平行性但可能改变角度；4）图像旋转（cv2.getRotationMatrix2D），以指定中心点进行角度旋转，需注意处理旋转后的图像尺寸。所有变换本质上都是通过数学公式实现像素坐标的映射，并配合插值算法确定
Opencv 边界填充 图像运算 阈值处理 和图像平滑处理
weixin_72931638的博客
08-14 871
阈值处理是图像预处理的重要步骤，用于将图像转换为二值化形式（仅包含黑白两种像素值）。核心方法：cv2.threshold()，包含四个参数：src：待处理的图像（如灰度图）。thresh：手动设置的阈值（如175）。maxval：最大值（如255）。type：阈值处理类型（决定规则）。返回值说明：第一个返回值（ret）：实际使用的阈值（通常与输入一致）。第二个返回值（dst）：处理后的二值化图像。通过消除噪声或细节使图像更平滑，但会导致图像轻微模糊。
计算机视觉Open-CV
2501_91237346的博客
08-14 1215
本文介绍了图像处理中的边界填充、图像运算、阈值处理和平滑处理等核心操作。边界填充通过cv2.copyMakeBorder()实现多种边缘扩展方式；图像运算展示了三种加法融合方法及其效果差异；阈值处理演示了五种二值化技术对灰度图像的分割效果；平滑处理则比较了均值、高斯、中值等滤波方法对椒盐噪声的去除效果。最后通过视频处理实例，展示了如何对视频流实时添加噪声并应用中值滤波进行平滑处理。这些技术广泛应用于图像增强、特征提取和计算机视觉任务中。
【P38 6】OpenCV Python——图片的运算（算术运算、逻辑运算）加法add、subtract减法、乘法multiply、除法divide
最新发布
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
08-18 641
本文介绍了OpenCV中图像加减乘除运算的实现方法及效果对比。加法运算中，cv2.add()采用饱和运算防止溢出，而直接相加会进行模运算导致颜色异常。减法运算使图像变暗，加法使图像变亮。乘法运算可增强亮度但可能导致过曝，除法运算需注意防止除零问题，可通过scale参数调整显示效果。此外，还演示了通道加权乘法实现色彩平衡调整。这些基础运算为图像处理中的亮度调节、色彩校正等操作提供了技术支持。
计算机视觉（opencv）实战四——图片阈值处理cv2.threshold(）
2302_78022640的博客
08-15 1174
阈值处理的作用，其实就是，让我们更容易分析和处理有用的部分。
计算机视觉第一课opencv（二）保姆级教
m0_74977182的博客
08-14 912
本文介绍了OpenCV在图像处理中的几种常用功能，包括边界填充、图像运算、阈值处理和图像平滑处理。在边界填充部分，详细讲解了cv2.copyMakeBorder()函数的五种填充方式；图像运算部分比较了+号运算、cv2.add()和cv2.addWeighted()的区别；阈值处理部分演示了五种阈值分割方法；最后重点介绍了四种图像平滑处理方法（均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波）及其在去除椒盐噪声中的应用。每种方法都配有示例代码和效果展示，帮助理解不同处理方式的特点和适用场景。
【P81 10-7】OpenCV Python【实战项目】——车辆识别、车流统计（图像/视频加载、图像运算与处理、形态学、轮廓查找、车辆统计及显示）
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
08-14 897
本文介绍了一个基于OpenCV的视频车辆检测项目。首先通过背景减除技术提取前景车辆，使用MOG2算法生成移动物体的白色掩模。接着进行形态学处理，包括腐蚀、膨胀和闭操作，以消除噪声并增强目标轮廓。通过轮廓检测获取车辆位置信息，并设置最小宽高阈值过滤误检。项目还实现了车辆计数功能，在画面中设置检测线，当车辆中心通过时计数。最后用矩形框标注检测到的车辆，并实时显示统计数量。该方案可用于交通流量监测等场景。
OpenCV图像处理2：边界填充与平滑滤波实战
weixin_73958875的博客
08-14 1294
摘要：本文介绍了OpenCV中常用的图像处理技术，包括边界填充（四种填充方式）、图像运算（直接相加和加权相加）、阈值处理（五种阈值化方法）以及图像平滑处理（均值滤波、高斯滤波、方框滤波和中值滤波）。重点讲解了各方法的原理、适用场景和实现代码，其中边界填充使用copyMakeBorder()函数，图像平滑处理针对椒盐噪声展示了不同滤波效果，特别指出中值滤波对去除椒盐噪声效果最佳。这些技术为图像处理中的边缘处理、噪声消除和特征增强提供了基础解决方案。
OpenCV ------图像基础处理（一）
dlraba的博客
08-14 901
在 OpenCV 的图像处理世界中，除了图像边框处理，还有一些基础且重要的函数和运算，它们在图像编辑、融合等场景中发挥着关键作用。下面我们就来详细介绍cv2.copyMakeBorder()函数的具体参数与作用，以及图像加法运算和加权运算的相关内容。
opencv交叉编译并移植ARM端侧设备全流程（地平线X3_rdkx3为例）
BUG记录
08-14 283
本文介绍了针对地平线X3芯片（aarch64架构）进行OpenCV 4.11.0交叉编译的完整流程。首先需下载OpenCV源码并解压，进入platforms/linux目录修改aarch64-gnu.toolchain.cmake文件，配置交叉编译工具链路径。关键步骤包括创建build目录，执行cmake命令指定工具链文件、安装路径及编译参数（如禁用Python绑定、启用NEON优化等），最后通过make命令完成编译安装。编译后的OpenCV库将保存在指定目录（如~/install/opencv）。文中特别
OpenCV 阈值处理
qq_45801780的博客
08-15 257
阈值处理是将转换为二值图像的核心技术，通过设定阈值将像素分为两类（如前景/背景）。
【OpenCV】Mat详解
Ray Home
08-14 836
OpenCV中的cv::Mat是核心数据结构，用于存储图像和矩阵数据，具有自动内存管理和高效操作的特点。其结构分为矩阵头（存储元信息如尺寸、数据类型）和数据指针（指向实际像素数据），通过引用计数实现内存管理。创建方式包括构造函数、特殊矩阵初始化、外部数据包装及图像读取。访问像素数据可使用at<T>()、行指针或迭代器。常用操作包括通道处理、ROI提取和图像保存。使用时需注意数据类型匹配、浅拷贝与深拷贝的区别，以及BGR通道顺序。
QT+opencv+yolov8推理
xiaofeng
08-06 674
C++,QT,onnx推理，yolov8检测
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