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标签:opencv

16-OpenCV-特征提取与描述-同乐学堂
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16-OpenCV-特征提取与描述

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一、理解图像特征目标:本章节你需要学习以下内容:*在本章中,我们将尝试了解哪些是图像的特征,理解为什么图像特征很重要,理解为什么角点很重要等等。解释相信大多数人都玩过拼图游戏。你会得到许多零零散散的碎片,然后需要正确地组装它们以形成一个大的...

15-OpenCV-基于分水岭算法的图像分割-同乐学堂
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15-OpenCV-基于分水岭算法的图像分割

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十五、基于分水岭算法的图像分割目标:本章节你需要学习以下内容:*我们将学习使用分水岭算法使用基于标记的图像分割*我们将看到:cv.watershed()1、理论任何灰度图像都可以看作是地形表面,其中高强度表示峰和丘陵,而低强度表示山谷。你开...

14-OpenCV-霍夫变换-同乐学堂
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14-OpenCV-霍夫变换

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目标:本章节你需要学习以下内容:*我们将理解霍夫变换的概念。*我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。*我们将看到以下函数:cv.HoughLines(),cv.HoughLinesP()1、理论如果你能够以数学形式表示该形状,则霍夫变换是...

13-OpenCV-模板匹配-同乐学堂
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13-OpenCV-模板匹配

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目标:本章节你需要学习以下内容:*使用模板匹配查找图像中的对象*你将看到以下函数:cv.matchTemplate(),cv.minMaxLoc()1、理论模板匹配是一种在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此,OpenCV附带了一个...

12-OpenCV-傅立叶变换-同乐学堂
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12-OpenCV-傅立叶变换

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1、理论傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像,2D离散傅里叶变换(DFT)用于找到频域。称为快速傅里叶变换(FFT)的快速算法用于计算DFT。有关这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。请参阅其他资源部分。

8-OpenCV-平滑、形态转换-同乐学堂
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8-OpenCV-平滑、形态转换

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一、平滑图像目标:本章节你需要学习以下内容:*使用各种低通滤波器模糊图像*将自定义滤波器应用于图像(2D卷积)1、2D卷积(图像过滤)与一维信号一样,图像也可以使用各种低通滤波器(LPF),高通滤波器(HPF)等进行滤波。LPF有助于消除噪...

7-OpenCV-阈值-同乐学堂
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7-OpenCV-阈值

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目标:本章节你需要学习以下内容:*你将学习简单的阈值处理,自适应阈值处理,Otsu的阈值处理等。*你将学习以下函数:cv.threshold,cv.adaptiveThreshold等。1.简单阈值处理这种阈值处理的方法是简单易懂的。如果像...

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