一、图像读取 cv2.imread(img,flags) cv2.cvtColor(p1,p2) 图片保存 二、图像显示 读取灰度图像 三、视频读取 四、 截取部分图像数据 五、 颜色单通道提取 六、 边界填充 七、 数值计算 八、 图像融合 九、 拉伸 插值方法 图像基本操作 一、图像读取 cv2.imread(img,flags) imread函数有两个参数,第一个参数...
(1) 首先将原始图像经过边缘检测算法获得一张边缘图像,这里使用Canny()进行边缘检测, 并使用param1参数指定阈值。 (2) 对于边缘图像中每个边缘点(x_0, y_0)计算其局部梯度,这里使用Sobel()进行梯度计算。 假设边缘点为圆周上的某点,经过(x_0, y_0)沿着梯度方向的直线将通过圆心。 (3) 对梯度直线上离点(...
使用cv::imshow()函数显示处理后的图像: cv::imshow("Detected Lines", image); cv::waitKey(0); 保存结果 使用cv::imwrite()函数保存处理后的图像: cv::imwrite("path/to/save/result.jpg", image); 以上是一个简单的OpenCV图像识别C++代码示例,包括图像读取、灰度转换、高斯模糊、边缘检测、霍夫变换和直...
# 因为OpenCv是用C/C++写的,所以需要释放内存 cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 上述代码就实现了最简单的读取并显示图像的操作了。 1.2、灰度转换 灰度就是使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色,不同的饱和度的黑色来显示图像。 灰度转换就是将图片转换成黑白图像。因为我们...
一、预期目标 如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下:彩色图像...
代码解读:该实例代码中较为重要的函数是读取函数cv2.imread(),和显示函数cv2.imshow(),读取函数中一般会是两个参数,一个是图像的路径,一个是读入图像的方式(灰度读入,没有这个参数就是默认为彩色图像显示),cv2.imread()函数读取后的图像通道顺序为BGR,因此一般用OpenCV读取的图像都会再次进行图像转换为RGB顺序,然后...
c. 特征匹配:特征匹配是将训练好的特征模型与待识别的图像进行匹配,找到相似的特征点。常用的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等。 3. 模型训练:模型训练是图像识别的关键步骤,它的目的是训练神经网络模型,使其能够根据输入的图像自动地学习出特征表示。常用的模型训练算法有随机梯度下降(SGD)、自适应矩估计(Adam)等...
对于物体几何形状的识别,我们需要的就是它的特征,而常见的几何形状特征主要在于构成这一形状的边的条数,那么对于几何形状的识别,就可以分为以下两步:首先滤除无关信息,接着获取判别特征。 滤除无关信息我们采用的是简单的二值化处理,对于初始图像,利用到如下两个函数: ...
【OpenCV 例程300篇】001. 图像的读取(cv2.imread) 函数cv2.imread() 用于从指定的文件读取图像。 函数说明: retval = cv.imread(filename[, flags]) 函数cv2.imread() 从指定文件加载图像并返回该图像的矩阵。 如果无法读取图像(文件丢失,权限不正确,格式不支持或无效),该函数返回一个空矩阵。