opencv arcuo

介绍完图像的缩放和翻转后，接下来将要介绍图像的旋转，但是在OpenCV 4中并没有专门用于图像旋转的函数，而是通过图像的仿射变换实现图像的旋转。实现图像的旋转首先需要确定旋转角度和旋转中心，之后确定旋转矩阵，最终通过仿射变换实现图像旋转。 针对这个流程，

前言 ： 😊😊😊欢迎来到本博客😊😊😊   目前正在进行 OpenCV技能树 的学习，OpenCV是学习图像处理理论知识比较好的一个途径，至少比看书本来得实在。本专栏文章主要记录学习OpenCV的过程以及对学习过程的一些反馈记录。感兴趣的同学可以一起学习、一起交流、一起

决策树是最早的机器学习算法之一，起源于对人类某些决策过程 的模仿， 属于监督学习算法 。 决策树的优点是易于理解，有些决策树既可以做分类，也可以做回归。在排名前十的数据挖掘算法中有两种是决策树[1]。决策树有许多不同版本，典型版本是最早出现的 ID3算法 ，

OpenCV 是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 OpenCV 是用C++语言编写的，同时留有C ++（工程部署用）、Python（深度学习用）、Java和MATLAB（Matlab好多例子都调用的opencv）接口，为了学习（juan）和部署视觉类的应用，记录一

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： OpenCV是一款免费开源的计算机视觉算法库，在实际使用的时候，需要移植到不同的平台。在这记录下源码编译的过程。 提示：以下是本篇文章正文内容，下

前言 在做视觉任务时，我们经常会用到开源视觉库OpenCV，OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS。最近在项目中，我遇到了在MacOS上使用OpenCV需求，目前OpenCV官网上

形态学运算是针对二值图像依据数学形态学(Mathematical Morphology)的集合论方法发展起来的图像处理方法。数学形态学起源于岩相学对岩石结构的定量描述工作，近年来在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用，形成了一种独特的数字图像分析方法和理论。 结构元素

我们可以将数字图像理解成一定尺寸的矩阵，矩阵中每个元素的大小表示了图像中每个像素的亮暗程度，因此统计矩阵中的最大值，就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算平均值就是计算图像像素平均灰度，可以用来表示图像整体的亮暗程度。因此针对矩阵数据的统计工作

深度学习是机器学习的一个子领域，基于传统的神经网络和卷积神经网络，在语音识别、文本识别和图像分类等领域能够获得接近甚至超越人类水平的准确率。 OpenCV 在其核心算法中添加了深度学习模块作为基础模块，并借助 CPU 和 GPU 来提高其性能。 将机器学习算法应用于现

『youcans 的 OpenCV 例程300篇 - 总目录』 OpenCV 中提供了 cv.randn 和 cv.randu 函数生成随机数矩阵，也可以用于创建随机图像。 函数 cv.randn 生成的矩阵服从正态分布，函数 cv.randu 生成的矩阵服从均匀分布 函数说明： cv.randn(dst, mean, stddev[, ]) → dst，生成正态分布矩阵 cv.randu(dst, lo

在图像处理中，经常需要进行与物体轮廓相关的操作，比如计算目标轮廓的周长、面积等。为了获取目标轮廓的信息，通常使用OpenCV的findContours函数。然而，一旦获得轮廓信息后，可能会发现轮廓的顺序是无序的，如下图左侧所示： 在这个图中，每个轮廓都被找到，但它们的

前言 在机器视觉中，对于图像存在ROI区域倾斜现象，我们需要将其校正为正确的角度视角，方便下一步的布局分析与文字识别，通过透视变换可以取得比较好的裁剪效果。 ⭐ 基于轮廓提取和透射变换的矫正算法更适用于 车牌 、 身份证 、 人民币 、 书本 、 发票 一类矩形形

OpenCV中的矩阵操作非常重要，本文总结了矩阵的创建、初始化以及基本矩阵操作，给出了示例代码，主要内容包括： 建立矩阵必须要指定矩阵存储的数据类型，图像处理中常用的几种数据类型如下： 包括数据位深度8位、32位，数据类型U:uchar、F:float型以及通道数C1：单通道、

作者：Xiou 图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术。图像分割是数字图像分析中的重要环节，在整个研究中起着承前启后的作用，既是对所有图像预处理效果的一个检验，也是后续进行图像分析与解译的基础。 图像阈值化分割是一种传统的、

知识要点 1. OpenCV 目标跟踪算法 的使用大概可以分为以下几个步骤: 创建MultiTracker对象 :  trackers = cv2.legacy.MultiTracker_create () 读取视频 或摄像头数据:  cap = cv2.VideoCapture (\\\'./videos/soccer_02.mp4\\\') 框选ROI区域 :  roi = cv2.selectROI (\\\'frame\\\', frame, showCrosshair = True) 添加实际的追踪算法 .