<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[maggiesir的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; maggiesir]]></copyright><item><title><![CDATA[opencv之差值法检测移动物体]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/122249922</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/122249922</guid><author>maggiesir</author><pubDate>Fri, 31 Dec 2021 14:52:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习内容：

差值法检测移动物体

学习产出：
1、视频的基本参数

视频实际上也是由若干图片以一定的帧率叠加在一起而形成的，其中，我们可以通过get函数获得视频的相关参数，例如
int fps = capture.get(CAP_PROP_FPS);//视频的帧率
int width = capture.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);//视频的宽度
int height = capture.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);//视频的高度
int num_of_f]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv之图像修补]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/122236643</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/122236643</guid><author>maggiesir</author><pubDate>Thu, 30 Dec 2021 17:14:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习内容：

1、图像修补

学习产出：
1、图像修补
图像的修补技术由inpaint函数实现，它可以用来从扫描的照片中清除灰尘和划痕，或者从静态图像或视屏中去除不需要的物体。
void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags )


1）InputArray类型的src，输入图像，填Mat类的对象即可，且需要8位单通道或者三通道图像；
2）InputA]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv之图像的滤波]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/122133950</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/122133950</guid><author>maggiesir</author><pubDate>Fri, 24 Dec 2021 18:45:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习内容：

1、图像的滤波

学习产出：
1、图像的滤波

图像的滤波通过一个邻域操作算子，利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值。
可以大致分为：均值滤波，中值滤波，高斯滤波，双边滤波

高斯滤波只考虑了周边点与中心点的空间距离来计算得到权重。首先，对于图像滤波来说，一个通常的intuition是：（自然）图像在空间中变化缓慢，因此相邻的像素点会更相近。但是这个假设在图像的边缘处变得不成立。如果在边缘处也用这种思路来进行滤波的话，即认为相邻相近，则得到的结果必然会模糊掉边缘，这是不合理的，因]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv之Mat的访问像素点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/121853240</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/121853240</guid><author>maggiesir</author><pubDate>Fri, 10 Dec 2021 17:39:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、Mat的访问
2、调整图像亮度与对比度]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv之Mat的定义]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/121820770</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/121820770</guid><author>maggiesir</author><pubDate>Thu, 09 Dec 2021 19:41:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习内容：

1、Mat的定义
2、Mat的基本操作(一)

学习产出：
1、 Mat的定义

Mat本身是一个通用的矩阵类。因此，我们可以创建和操纵多维矩阵等方式来创建Mat对象。
例如：
Mat M（2,2，CV_8UC3，Scalar（0,0,255））;

这句代码创建了一个名为M的Mat对象，这个M为一个多维矩阵，其最外一层为大小为2*2（rows，行数；cols ，列数）。
（1）其中，CV_8UC3用于存储元素的数据类型和每个矩阵点的通道数，即规定了外层矩阵的大小，这里初学的时候不好理解，我们]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv调用摄像头及文件读取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/121796772</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/maggiesir/article/details/121796772</guid><author>maggiesir</author><pubDate>Wed, 08 Dec 2021 18:22:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[opencv学习目标：
第一天：opencv图像打开关闭

学习内容：

1、 调用摄像头
2、 文件打开和关闭

学习产出：
1、 调用摄像头

#include &lt;opencv2/imgcodecs.hpp&gt;
#include &lt;opencv2/highgui.hpp&gt;
#include &lt;opencv2/imgproc.hpp&gt;
#include &lt;iostream&gt;

using namespace cv;
using namespace std;

]]></description><category></category></item></channel></rss>