opencv学习笔记
时间: 2024-06-26 10:01:30 浏览: 221
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了大量的图像处理和计算机视觉功能,常用于机器学习、机器人技术、视频分析等领域。学习OpenCV的笔记可能会包括以下几个部分:
1. **安装与配置**:如何在不同的操作系统(如Windows、Linux或macOS)上安装OpenCV库,以及与Python或其他语言的集成。
2. **基本概念**:介绍像素、图像类型、通道等基本概念,以及OpenCV的数据结构(如Mat或Image)。
3. **图像读写**:使用OpenCV读取和保存图片、视频文件的函数。
4. **图像处理**:基础操作如图像缩放、旋转、裁剪、滤波器(如高斯滤波、边缘检测)。
5. **特征检测与描述**:SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法,以及描述子的计算。
6. **物体识别与分类**:使用Haar级联分类器进行物体检测,以及深度学习方法(如SSD、YOLO)的应用。
7. **机器学习应用**:比如人脸识别、行人检测、车牌识别等领域的案例。
8. **计算机视觉算法**:例如图像分割、光流估计、立体视觉等高级技术。
9. **实践项目**:提供一些实战项目,帮助巩固理论知识,并提升实际操作能力。
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opencv 学习笔记
根据提供的引用内容,OpenCV是一个开源计算机视觉和机器学习软件库,用于开发图像和视频处理应用程序。通过使用OpenCV,您可以读取摄像头并显示实时图像,打开视频文件或摄像头文件,并获取视频的相关信息,例如帧宽度、帧高度、帧率和总帧数。
对于学习OpenCV,你可以按照以下步骤进行:
1. 安装OpenCV库:在开始学习OpenCV之前,您需要从OpenCV官方网站下载和安装OpenCV库。根据您的操作系统和编程语言选择合适的版本。
2. 学习基本概念:熟悉OpenCV的基本概念和术语,例如图像和视频的加载、显示、保存以及常用的图像处理操作,如滤波、边缘检测和特征提取等。
3. 掌握OpenCV函数和类:深入了解OpenCV提供的函数和类,例如cv::Mat用于图像和矩阵操作,cv::VideoCapture用于读取和处理视频,以及cv::imshow和cv::waitKey等用于显示图像的函数。
4. 实践项目:通过完成一些实践项目来应用您所学到的知识。例如,利用OpenCV实现人脸检测、目标追踪、图像识别等。
5. 学习资料和资源:查找和阅读OpenCV的官方文档、教程和示例代码,参与开源社区讨论和交流,加入相关的论坛和邮件列表等。
总结起来,学习OpenCV包括安装OpenCV库、学习基本概念、掌握OpenCV函数和类、实践项目以及查找和阅读相关资料和资源。通过不断实践和学习,您将能够更好地理解和应用OpenCV库来开发图像和视频处理应用程序。
opencv学习笔记c++
### OpenCV C++ 学习教程概述
OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库,支持多种编程语言,其中 C++ 是其主要开发语言之一。以下是关于如何通过 OpenCV 的 C++ 功能进行学习的相关资源和知识点。
#### 图像基本操作
图像的基本读取、显示以及保存功能是 OpenCV 中最基础的部分。可以通过 `imread` 函数加载图片,并利用 `imshow` 和 `imwrite` 来展示和存储处理后的结果[^1]。
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
Mat image = imread("example.jpg");
if (image.empty()) return -1;
namedWindow("Example", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Example", image);
waitKey(0); // Wait for key press
imwrite("output_image.png", image);
}
```
#### 图像融合技术
为了实现两幅图像的平滑过渡或者叠加效果,可以使用 `addWeighted()` 方法完成加权平均混合的操作[^2]。此方法接受两个输入矩阵及其权重参数 α 和 β,还有一个偏移量 γ。
```cpp
Mat blendedImage;
double alpha = 0.7; double beta = 0.3; double gamma = 0.0;
addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, blendedImage);
```
#### 腐蚀与膨胀操作
形态学中的腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)用于改变二值化图像中对象形状大小。这些变换通常依赖于结构元素(Kernel)。创建自定义核可通过调用 `getStructuringElement` 完成[^3]。
```cpp
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));
erode(image, erodedImage, kernel);
dilate(erodedImage, dilatedImage, kernel);
```
#### 形态学高级应用——顶帽黑帽运算
除了简单的腐蚀膨胀外,还有更复杂的形态学转换如顶帽(Tophat)和黑帽(Blackhat),分别提取亮区域细节或暗区域特征[^4]。具体表达式如下所示:
- **TopHat**: \(dst = src - open(src)\)
- **BlackHat**: \(dst = close(src) - src\)
```cpp
morphologyEx(image, topHatResult, MORPH_TOPHAT, kernel);
morphologyEx(image, blackHatResult, MORPH_BLACKHAT, kernel);
```
以上内容涵盖了从入门到深入理解 OpenCV 库所需掌握的核心概念和技术要点。希望对你有所帮助!
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