OpenCV中读取、显示、保存图像及获取图像属性操作讲解及演示（附源码）
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~OpenCV的作用在于让开发人员更容易地通过编码来处理图像。那么，处理图像需要执行哪些操作呢？图像处理的基本操作包含4个方面的内容：读取图像、显示图像、保存图像和获取图像属性。其中，常用的图像属性有3个：shape、size和dtype。下面将依次详解实现图像处理的4个基本操作，并分别阐明常用的3个图像属性各自的含义及其使用方法整体结构如下一、读....
OpenCV对图像进行Otsu二值分割、Canny边缘检测、Harris角点检测实战（附源码）
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是计算机将图像分割为多个区域的过程，分割图像的简单方法是使用阈值分割，它会产生两个区域，典型的大津阈值法通过最小化两个区域的加权方差实现图像分割边缘检测也是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，Canny边缘检测是从不....
OpenCV中使用加速鲁棒特征检测SURF与图像降噪讲解与实战（附源码）
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、加速鲁棒特征检测加速鲁棒特征( Speeded Up Robust Features, SURF) 是一种类似SIFT并且由其启发的专利算法。SURF于2006年推出，使用Haar小波变换。SURF 最大的优点是比SIFT更快SURF算法如下输入：原始图像输出：图像的SIFT特征点方法：1：如果需要 将图像转换为灰度图像2：计算不同尺度的积分....
OpenCV（二十）：图像卷积
1.图像卷积原理 图像卷积是一种在图像上应用卷积核的操作。卷积核是一个小的窗口矩阵，它通过在图像上滑动并与图像的像素进行逐元素相乘，然后求和来计算新图像中每个像素的值。通过滑动卷积核并在图像上进行逐像素运算，可以实现一系列图像处理任务，例如平滑、边缘检测和特征提取等。卷积操作的原理如下：定义一个卷积核（或滤波器），它是一个小的窗口矩阵。卷积核....
OpenCV（十八）：图像直方图
1.直方图统计 直方图统计是一种用于分析图像或数据的统计方法，它通过统计每个数值或像素值的频率分布来了解数据的分布情况。在OpenCV中，可以使用函数cv::calcHist()来计算图像的直方图。calcHist() 函数的原型如下：void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* cha....
OpenCV(十七)：拉普拉斯图像金字塔
1.拉普拉斯图像金字塔原理 拉普拉斯图像金字塔是一种多尺度图像表示方法，通过对高斯金字塔进行差分运算得到。它能够提供图像在不同尺度上的细节信息，常用于图像处理任务如图像增强、边缘检测等。下面是拉普拉斯图像金字塔的原理和步骤：构建高斯金字塔：首先，使用高斯模糊和下采样操作构建高斯金字塔。高斯金字塔是由一系列不同分辨率的图像层级组成，每个层级都是通过对上一层....
OpenCV（十六）：高斯图像金字塔
1.高斯图像金字塔原理高斯图像金字塔是一种用于多尺度图像表示和处理的重要技术。它通过对图像进行多次高斯模糊和下采样操作来生成不同分辨率的图像层级，每个层级都是原始图像的模糊和降采样版本。以下是高斯图像金字塔的原理和步骤：高斯模糊（Gaussian Blurring）：首先，对原始图像应用高斯滤波器进行模糊处理。高斯滤波器是一种线性低通滤波器，可以在空域上对图像进行平滑，去除图像中的高频细节。下采....
OpenCV（十五）：拷贝图像
在OpenCV中，拷贝图像数据时有两种方式：深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）。这两种拷贝方式的主要区别在于是否创建新的图像副本。浅拷贝（Shallow Copy）是指将图像对象的指针复制给另一个对象，这两个对象将共享相同的图像数据。当对其中一个图像进行修改时，另一个图像也会受到影响。这是因为只复制了指针，而没有创建新的图像数据。深拷贝（Deep Copy）是指创建....
OpenCV（十三）：图像中绘制直线、圆形、椭圆形、矩形、多边形和文字
1.绘制直线line()CV_EXPORTS_W void line(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0)...
OpenCV（十二）：图像透视变换
1.透视变换介绍透视变换是一种将原始图像映射到目标图像平面上的投影变换，又称为四点变换。透视变换矩阵的一般形式如下所示：| A B C || D E F || G H I |通过透视变换矩阵来实现，以下是透视变换的数学公式：对于原始图像中的点 P(x, y)，经过透视变换后得到的新坐标 P'(x', y') 可以通过以下公式计算：x' = (A * x + B * y + C) / (G * x....
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