任务 识别用相机拍下来的答题卡，并判断最终得分（假设正确答案是B, E, A, D, B） 主要步骤 轮廓识别——答题卡边缘识别透视变换——提取答题卡主体轮廓识别——识别出所有圆形选项，剔除无关轮廓检测每一行选择的是哪一项，并将结果储存起来，记录正确的个数计算最终得分并在图中标注 分
在Windows中用python处理图像时遇到问题 -!_src.empty() in function 'cv::cvtColor'当时程序的思路是：逐个读取一个文件里所有的.jpg文件，然后传给一个函数，其中用到了cvtColor这个函数。在运行时报错，根据显示，应该是没有对cvtColor传入源图像。逐步检查： 文件路径正确是绝对路径文件
blur均值滤波 这是通过将图像与标准化的盒式过滤器( normalized box filter)进行卷积来完成的。它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素 我们应该指定内核的宽度和高度。 3x3标准化的盒式过滤器如下所示： #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> in
int i = cv::min(40, 20);//返回两个数中的最小值
第六章上机实验报告 7-1 0-1背包 (20 分) 给定n(n<=100)种物品和一个背包。物品i的重量是wi，价值为vi，背包的容量为C(C<=1000)。问:应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两个选择：装入或不装入。不能将物品i装入多次，也
opencv 简介 强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法 安装 opencv包安装 opencv-python包（非官方）： pip install opencv-python 官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/ 简单图像处理 图像像素存储形式 首先得了解下图像在计算机中存储形
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) //鼠标回调函数 { /* Event是整数，表示鼠标事件的类型 X和Y为事件发生时鼠标的坐标，用像素坐标表示 flags表示事件发生时按下鼠标的那个键
参考文章： OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取_xiaoheizi_du的博客-CSDN博客_roi区域提取OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换
一、基本概念 可以用1，2，3，4来总结DBSCAN的基本概念。 1个核心思想：基于密度 直观效果上看，DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域，并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。 2个算法参数：邻域半径R和最少点数目minpoints 这两个算法参数实际可以刻画什么叫密集——当
算法第五章上机实践报告 问题描述 7-2 最小重量机器设计问题 (25 分) 设某一机器由n个部件组成，每一种部件都可以从m个不同的供应商处购得。设wij是从供应商j 处购得的部件i的重量，cij是相应的价格。 试设计一个算法，给出总价格不超过d的最小重量机器设计。 输入格式: 第一行有3
自己写图像锐化函数： #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result); int main()
1.读取照片 参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_51424157/article/details/117525574 cv2.imread(filepath, mode) 参数： filepath：图像路径，通常支持jpg、png、bmp、tiff等格式文件 mode：图片读入的模式，通常有三种取值 a）cv.IMREAD_COLOR，对应值为 1，表示以彩色图方式读取图片。忽略
1.模板匹配 含义：模板匹配就是通过现有的模板去与图片进行比较找出图中所匹配的图像。 简书：模板匹配就是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数cv2.matchTemplate（）。它只是将模板图像滑动到输入图像上（2D卷积），然后在模板图像下比较模板和输入图像
题目：开启5个线程，每个线程循环输出一个字符串n次，例如5个线程分别循环输出a b c d e 各5次，要求每次输出都得等前一个字母输出完再输出，即最终结果应该是：abcedabcedabcedabced 特点：自己执行前需要判断其他线程执行结果，自己执行完也需要返回结果供别的线程执行前判断 关键点：线程并发执
我们在上次简述了OpenCV的特征基础原理，本次我们将步入实战部分，开始进行特征的初阶检测。原理在上一个教程中，我们知道了角点是图像中向任意方向发生改变时，都引起图像强烈变动的区域。Chris Harris 和 Mike Stephens 在他们1988年的论文 A Combined Corner and Edge Detector 中，做了
1.目标 您将找到以下问题的答案: 如何打印和读取文本条目到一个文件和OpenCV使用YAML或XML文件?如何做相同的OpenCV数据结构?如何为自己的数据结构做到这一点?使用OpenCV的数据结构，如cv::FileStorage, cv::FileNode或cv::FileNodeIterator。 2.源代码 下面是如何实现目标列表
“当时每酣醉，不觉行路难”。 每每有人问我: 程序员工作三年，要大致学习到什么程度才算合格？ 这时候，我感觉很难给出一个绝对正确的回答。 我能做的就是，如实的把我做程序员三年后的状态分享出来，供大家参考。 卖油翁今已手熟尔 在我当了程序员三年之后，我对开发这事儿已经非常熟练了，熟
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:\\bb\\tu1\\mao.jpg"); std::vector<cv::Mat> gpyramid; buildPyramid(src, gpyramid, 3);//图像金字塔
这个其实代码量不大，但对于我这个啥也编不出来的废柴来说我觉得真的好不容易，历经两天的痛苦折磨，终于完成了！！！ 下面进入正题，昨天我找了一天代码，然后挑挑拣拣也就找到一篇还是c++的图像极坐标化处理。 代码如下： #include <opencv2/opencv.hpp> #include using namespace std; usi
模式匹配与背景减除 一、理论分析二、代码分析2.1 模式匹配2.2 背景减除 一、理论分析 模式匹配简单来说就是我想在一副地图上找到一个我已知地名的位置，更通俗来叔也就是查地图。这其中也包括需要查找时具有一定的变通性，比如我想在一个图里找到狗狗的位置，那么无论这只狗
学习opencv3 例2_7 Canny边缘检测器输出一个单通道的灰度图像 0x00007FFAD8914F69 处(位于 pcl_test.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C++ 异常: cv::Exception，位于内存位置 0x00000058F84FEC20 处。 解决参考：https://blog.csdn.net/weixin_43350361/article/details/87
import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('E:/tuxiangku/cat.jpg')# 读入图片并灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) gray_f=np.float32(gray) ##float类型 h,w=gray.shape #获得长宽 a=int(h/2)# 计算图片中心位
import numpy as np import cv2 as cv img=np.zeros((300,300,3),np.uint8) #cv.imshow('a',img) #展示图片 #cv.waitKey(0) #无限等待 for i in range(300): #遍历每一个像素 使其图片中间生成白线宽 for j in range(300): if i>=130 and i<=170:
首先需要导入os包import os之后需要在需要的位置创建一个空白的文件夹生成的图片是10张 for j in range(10): Img_Name = "./template/" + str(j)+".jpg" #这个是文件命名规则 “.jpg“可以修改成其他格式，”./template/“文件夹路径 cv2.imwrite(Img_Name, templat
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/ma.png"); cv::Mat dst; cv::repeat(src,2,3,dst); //参数2:竖直方向复制的次数
