OpenGL绘图初识总结与简单操作——画线与设置透明度
OpenGL绘图初识总结与简单操作——画线与设置透明度
Opencv-C++笔记 (2) : opencv的矩阵操作
这个混杂（“scrambled”）矩阵的特征值将和真正的协方差矩阵的特征值匹配，真正的特征向量可以很容易的从混杂 （“scrambled”）协方差矩阵的特征向量中计算出来。或者如果协方差矩阵是部分计算出来的 - 倘若这样, avg 不是输入向量的子集的平均值，而是整个集合的平均向量。目前这个函数比函
OpenCV实例（二）手势识别
手势识别的范围很广泛，在不同场景下，有不同类型的手势需要识别，例如：● 识别手势所表示的数值。● 识别手势在特定游戏中的含义，如“石头、剪刀、布”等。● 识别手势在游戏中表示的动作，如前进、跳跃、后退等。● 识别特定手势的含义，如表示“OK”的手势、表示胜利的手势等。理论基础凸包和凸缺陷在图像处理中
OpenCV实现手势虚拟拖拽
导入OpenCV库。通过OpenCV读取摄像头的视频流。使用肤色检测算法（如色彩空间转换和阈值分割）来识别手部区域。对手部区域进行轮廓检测，找到手的轮廓。根据手的轮廓，获取手指关键点的像素坐标。对于拖拽手势，可以关注食指和中指的位置。计算食指和中指指尖之间的距离并判断是否满足条件触发拖拽动作。如果满
【opencv】计算机视觉：停车场车位实时识别
做完检测之后，我们想要的是对于停车场的12列，我们对每一列都进行一个提取操作，比如我们得到12列之后，然后我们在对每一列分出具体的一个一个车位。这里面对检测到的霍夫直线继续做一个过滤的操作，如果直线的长度大于25，小于55，我们就添加到列表当中，并且设定一条直线的左右端点坐标的差值不能超过1.这样的
Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境
简介：计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。目的和重要性：Docker容器提供了一种轻量级、可移植、一致性的解决方案，使开发者能够简化环境配置和应用部署过程。这样的环境可以
opencv-python 在pycharm中的安装教程
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【OpenCV 例程 300篇】246. 特征检测之ORB算法
ORB（Oriented FAST and rotated BRIEF）将 FAST 特征检测与 BRIEF 特征描述结合并进行了改进。ORB的优点是速度非常快，性能比较好，具有旋转不变性和一定的尺度不变性。由于没有专利限制可以免费使用，ORB 算法应用广泛，经常被用来代替 SIFT、SURF 算法
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）
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【Python】转换图片分辨率resize，不改变宽高比，不损失图像信息，OpenCV，计算机视觉
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我在Vscode学OpenCV 图像处理一（阈值处理、形态学操作【连通性，腐蚀和膨胀，开闭运算，礼帽和黑帽，内核】）
（阈值处理、形态学操作【连通性，腐蚀和膨胀，开闭运算，礼帽和黑帽，内核】）（1）在图像处理和计算机视觉中，"连通性"是指像素之间的连接性或相互关联的性质。它涉及到图像中的区域、对象或像素集合之间的连接关系。（2）腐蚀： 就像沙滩上的海水慢慢侵蚀沙堆，使其变小。膨胀： 就像在沙堆上添加一些沙子，使其变
RV1106 stb图像库、opencv、rga对比评测
rknn opencv rga
霍夫变换直线检测原理和应用
尽管该算法现已集成在各种各样的图像处理库，但本文通过自己实现它，我们可以深入了解在创建如此复杂的算法时所面临的挑战和局限性。嗯嗯，您学废了嘛？戳我。
5.OpenCV图像拼接
图像拼接（Image Stitching）是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360°全景图，可视作场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。...
OpenCV(7):边缘检测之Sobel算子，Scharr算子，Laplacian算子和Canny算子边缘检测
本文讲解四种常见的边缘检测算子
我在Vscode学OpenCV 几何变换（缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射）
CV几何变换（缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射）仿射变换是一种线性变换，可以通过矩阵的乘法来描述。这种变换在保持图像中的平行性和直线性方面非常强大，因此在图像处理和计算机视觉领域得到广泛应用。它能够实现平移、旋转、缩放和剪切等操作，并且在变换后仍然能够保持空间关系的几何特性。
图像配准：基于 OpenCV 的高效实现
在这篇文章中，我将对图像配准进行一个简单概述，展示一个最小的 OpenCV 实现，并展示一个可以使配准过程更加高效的简单技巧。什么是图像配准图像配准被定义为将不同成像设备或传感器在不同时间和角度拍摄的两幅或多幅图像，或来自同一场景的两幅或多幅图像叠加起来，以几何方式对齐图像以进行分析的过程（Zito
opencv Mat详解
OpenCV Mat操作详解
如何计算掩膜图中多个封闭图形的面积
使用cv2.findContours获取二值图像的轮廓，再使用cv2.contourArea计算每个轮廓的面积。idx表示掩膜的值，即图形的像素值，在RGB图像中是三维元组。e.g. (0,255,0)直接对二值图像使用cv2.countNonZero无法分辨不同的封闭图形。缺陷：这样计算的精度还不
