- OpenCV简介 图像处理是指对图像执行一些操作以达到预期效果的过程。可以类比数据分析工作，在数据分析时我们需要做一些数据预处和特征工程。图像处理也是一样的。我们通过图像处理来处理图片从而可以从中提取处一些更加有用的特征。我们可以通过图像处理减少图像噪声，调整图像亮度、颜色或者对比度等等。想要进一步系统了解图像处理基础知识，参看（https://www.youtube... OpenCV简介 图像处理是指对图像执行一些操作以达到预期效果的过程。可以类比数据分析工作，在数据分析时我们需要做一些数据预处和特征工程。图像处理也是一样的。我们通过图像处理来处理图片从而可以从中提取处一些更加有用的特征。我们可以通过图像处理减少图像噪声，调整图像亮度、颜色或者对比度等等。想要进一步系统了解图像处理基础知识，参看（https://www.youtube...
- 读入图像 cv2.imread(filepath,flags)读入图片 filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 - cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 - cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 - cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整... 读入图像 cv2.imread(filepath,flags)读入图片 filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 - cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 - cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 - cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整...
- 文章目录 图片操作图像变换视频操作回调函数事件判断时间相关颜色像素操作模糊操作噪声滤波器线性滤波器非线性滤波器 模板匹配 图片操作 img = cv2.imread("filepath") //读入路径内图片并返回一个句柄 cv2.namedWindow('windowName') //给窗口命名为windowName cv2.imshow(... 文章目录 图片操作图像变换视频操作回调函数事件判断时间相关颜色像素操作模糊操作噪声滤波器线性滤波器非线性滤波器 模板匹配 图片操作 img = cv2.imread("filepath") //读入路径内图片并返回一个句柄 cv2.namedWindow('windowName') //给窗口命名为windowName cv2.imshow(...
- 二值化，轮廓检测，去掉小框， import cv2import numpy as np img = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED))# threshold 函数对图像进行二化值处理，由于处理后图像对原图像有所变化，因此img.copy()生成新的图像，cv2.THRESH_... 二值化，轮廓检测，去掉小框， import cv2import numpy as np img = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED))# threshold 函数对图像进行二化值处理，由于处理后图像对原图像有所变化，因此img.copy()生成新的图像，cv2.THRESH_...
- import timefrom collections import OrderedDict import math import torch.nn as nnimport torch.optim import osimport sys from functools import partialimport json import torch try: fr... import timefrom collections import OrderedDict import math import torch.nn as nnimport torch.optim import osimport sys from functools import partialimport json import torch try: fr...
- 整体嵌套的边缘检测： Holistically-Nested Edge Detection vgg16： https://github.com/harsimrat-eyeem/holy-edge c++版的： https://github.com/harsimrat-eyeem/hed ... 整体嵌套的边缘检测： Holistically-Nested Edge Detection vgg16： https://github.com/harsimrat-eyeem/holy-edge c++版的： https://github.com/harsimrat-eyeem/hed ...
- 数字图像去噪典型算法及matlab实现 Matlab2011-02-18 11:29:49 阅读423 评论2 字号：大中小 订阅 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声... 数字图像去噪典型算法及matlab实现 Matlab2011-02-18 11:29:49 阅读423 评论2 字号：大中小 订阅 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声...
- 原文：http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/29/1921211.html python 简单图像处理（13） 二值图腐蚀和膨胀，开运算、闭运算 开运算：先腐蚀后膨胀，能够消除图像区域外的小白点（噪声）。 闭运算：先膨胀后腐蚀，能够消除图像区域内的小黑点（噪声）。  ... 原文：http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/29/1921211.html python 简单图像处理（13） 二值图腐蚀和膨胀，开运算、闭运算 开运算：先腐蚀后膨胀，能够消除图像区域外的小白点（噪声）。 闭运算：先膨胀后腐蚀，能够消除图像区域内的小黑点（噪声）。  ...
- 1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；... 1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；...
- 这个有与训练，3年前： https://github.com/meteorshowers/hed-pytorch 5年前：有模型 https://github.com/s9xie/hed 这个有与训练，3年前： https://github.com/meteorshowers/hed-pytorch 5年前：有模型 https://github.com/s9xie/hed
- 项目地址：https://github.com/buleks/MPI-image-edges-detection edges.h文件 #ifndef EDGES_H #define EDGES_H #include <string> #include <iostream> #include <FreeImage.h> #include... 项目地址：https://github.com/buleks/MPI-image-edges-detection edges.h文件 #ifndef EDGES_H #define EDGES_H #include <string> #include <iostream> #include <FreeImage.h> #include...
- torch版的 yolov3报错： fatal : Memory allocation failure parser.add_argument('--n_cpu', type=int, default=8, help='number of cpu threads to use during batch generation') dataloader =... torch版的 yolov3报错： fatal : Memory allocation failure parser.add_argument('--n_cpu', type=int, default=8, help='number of cpu threads to use during batch generation') dataloader =...
- def bianyuan(): import cv2 import numpy as np vc=cv2.VideoCapture(0) while True: ret,img=vc.read() start=time.time() source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # sobel_x:发现垂... def bianyuan(): import cv2 import numpy as np vc=cv2.VideoCapture(0) while True: ret,img=vc.read() start=time.time() source = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # sobel_x:发现垂...
- 1. cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges （1）其中较大的threshold2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的，所以这时候用较小的threshold1用于将这些间断的边缘连接起来。 （... 1. cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges （1）其中较大的threshold2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的，所以这时候用较小的threshold1用于将这些间断的边缘连接起来。 （...
- http://www.pudn.com/downloads525/sourcecode/windows/detail2176862.html #include "OpenJPEG.h" #include "unistd.h" OpenJPEG::OpenJPEG(void) { } OpenJPEG::~OpenJPEG(void) { } FIBITMAP* Open... http://www.pudn.com/downloads525/sourcecode/windows/detail2176862.html #include "OpenJPEG.h" #include "unistd.h" OpenJPEG::OpenJPEG(void) { } OpenJPEG::~OpenJPEG(void) { } FIBITMAP* Open...
上滑加载中
推荐直播
0.5
-
华为云Metastudio×DeepSeek与RAG检索优化分享2025/03/14 周五 16:00-17:30
大海 华为云学堂技术讲师 Cocl 华为云学堂技术讲师
本次直播将带来DeepSeek数字人解决方案，以及如何使用Embedding与Rerank实现检索优化实践，为开发者与企业提供参考，助力场景落地。
回顾中 -
-
华为开发者空间玩转DeepSeek2025/03/13 周四 19:00-20:30
马欣 山东商业职业技术学院云计算专业讲师，山东大学、山东建筑大学等多所本科学校学生校外指导老师
同学们，想知道如何利用华为开发者空间部署自己的DeepSeek模型吗？想了解如何用DeepSeek在云主机上探索好玩的应用吗？想探讨如何利用DeepSeek在自己的专有云主机上辅助编程吗？让我们来一场云和AI的盛宴。
回顾中 -
华为云Metastudio×DeepSeek与RAG检索优化分享
2025/03/14 周五 16:00-17:30
大海 华为云学堂技术讲师 Cocl 华为云学堂技术讲师
本次直播将带来DeepSeek数字人解决方案，以及如何使用Embedding与Rerank实现检索优化实践，为开发者与企业提供参考，助力场景落地。
回顾中 -
热门标签
