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RSS订阅原创 Opencv图像的阈值处理（包括自适应阈值）
在图像处理中，阈值处理是一种常用的方法，它可以将图像中的像素二值化为黑白两种颜色。在OpenCV中，可以使用cv2.threshold()函数对图像进行阈值处理。该函数可以根据指定的阈值将图像二值化，也可以使用自适应阈值将图像分割成黑白两部分。
2024-04-25 21:58:00
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原创 Opencv图像的几何变换（旋转、平移、镜像、缩放等）
在OpenCV中，可以使用几何变换技术对图像进行旋转、平移、镜像、缩放等操作。这些操作可以通过变换矩阵来实现。
2024-04-25 21:57:30
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原创 Opencv图像 ROI 与 mask 掩膜（找到感兴趣的区域）
掩膜是一个二值图像，它与原始图像具有相同的大小，并且仅在感兴趣的区域中具有非零值。在OpenCV中，可以使用cv2.bitwise_and()函数将掩膜应用于原始图像，以提取感兴趣的区域。使用ROI技术可以在不影响图像其他部分的情况下，对图像的某个区域进行操作。在上面的代码中，首先将原始图像转换为灰度图像，并将灰度值大于128的区域设置为白色（255），其余区域设置为黑色（0）。需要注意的是，ROI和掩膜都是用于提取感兴趣区域的技术，但它们的应用场景略有不同。这取决于具体的应用场景和需求。
2024-04-14 19:53:35
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原创 Opencv人机交互界面设置
这将在屏幕上创建一个带有标题“image_with_title”的窗口，并在其中显示名为“image”的图像。如果用户按下“q”键，则会关闭窗口。显示带标题的窗口：可以使用cv2.namedWindow()函数创建带有标题的窗口。这将在屏幕上显示名为“image”的图像，并等待用户按下任意键来关闭窗口。创建滑块：使用 cv2.createTrackbar() 函数在指定的窗口中创建一个滑块。创建窗口：使用 cv2.namedWindow() 函数创建一个窗口，这个窗口将作为滑块的容器。
2024-04-03 21:21:51
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原创 Opencv各个颜色空间、用途（颜色通道分割与合并）
OpenCV中提供了多种颜色空间，每种颜色空间都有其特定的用途。以下是一些常见的颜色空间及其用途：BGR颜色空间：BGR颜色空间是一种与计算机显示器显示的颜色相同的颜色空间。它由蓝色、绿色和红色通道组成，通常用于图像处理和计算机视觉任务中。RGB颜色空间：RGB颜色空间是由红色、绿色和蓝色通道组成的颜色空间。它是计算机显示器显示颜色的标准颜色空间，也是许多图像处理和计算机视觉算法的输入颜色空间。HSV颜色空间：HSV颜色空间是一种基于色度、饱和度和亮度的颜色表示方法。
2024-04-03 21:13:26
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原创 Opencv相机的读取、拍摄、保存
要从相机中读取数据，可以使用cv2.VideoCapture()函数。该函数接受两个参数，即相机的索引和视频捕获模式。要拍摄图像，可以使用cv2.imwrite()函数。该函数接受三个参数，即文件名、文件类型和图像数据。这将在名为“frame”的窗口中显示从相机中读取的每一帧图像，并等待用户按下“q”键来关闭窗口。如果用户按下其他键，则不会执行任何操作。
2024-03-30 23:53:24
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原创 Opencv图像的读取、显示、保存
要读取图像，可以使用cv2.imread()函数。该函数接受一个参数，即图像文件的路径。如果成功读取图像，则img变量将包含图像数据。如果读取失败，则会引发异常。
2024-03-30 23:52:04
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原创 Opencv C++和Python教程
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，如图像处理、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。OpenCV最初由英特尔公司发起，现在是由社区维护和开发。OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python、Java等，可以在不同的操作系统上使用，包括Windows、Linux、macOS等。它的主要特点包括：高效的图像处理和计算机视觉算法、易于使用和扩展、跨平台和免费开源等。由于其广泛应用于计算机视觉领域，OpenCV被认为是一种非常有用的工具库。
2024-03-30 23:49:55
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原创 解决没有NVSMI文件夹以及nvidia-smi‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件
nvidia-smi‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件
2023-01-03 00:00:02
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