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opencv创建同样尺寸与类型的图片
opencv创建同样尺寸与类型的图片 dstImage.create(srcImage.rows,srcImage.cols,srcImage.type()); dstImage.create(srcImage.size(),srcImage.type()); dstImage=Mat::zeros(srcImage.size(),srcImage.type()); src1.copyTo (dst,edge); dst=Scalar::all(0); //将dst内的Ubuntu下在PyQt设计的界面上显示图片
继续上一篇博客Ubuntu下Pycharm配置pyqt5来做界面_jiugeshao的专栏-CSDN博客，在界面上加入图像的显示功能。 通过命令来安装python下的opencv库 pip install opencv-python 安装完毕后，继续在前面博客设计的界面上加入QLabel控件 设计完毕后，重新生成对应的form.py文件 修改前OpenCV查找并发现轮廓
一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图 二、示例opencv通过三种方式访问Mat类型的数据
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; using namespace cv; void colorReduce(Mat&srcImage, Mat&dstImage, int div); int main(int argc, char**argv) { Mat srcImage = imread("D:/边缘检测（OpenCV）
梯度算子 不变矩 #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; using namespace cv; //原图，原图的灰度版，目标图 Mat g_srcImage, g_srcGrayImage, g_dstImage; //Canny边缘检测相关变量OpenCV 图像处理（形态学滤波：腐蚀与膨胀，开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽）
腐蚀与膨胀 膨胀（求局部最大值）（dilate函数） 1 #include <opencv2/core/core.hpp> 2 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 3 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 4 #include <iostream> 5 6 //-----------------------------------【命名空间声明部分】-图像变换之霍夫变换
第一个霍夫直线变换Houghlines（） ////HoughlinesP函数的使用 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture capture(0 ); while (1) { //【1】载入原始图和Mat基于c++的opencv图像处理学习笔记三
本文是在学习基于c++的opencv图像处理时所做的一些个人笔记，希望可以帮助大家回忆起来容易忘记的东西，本人也是初学，如有不足之处，还望指导指正，谢谢。 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namesp图像处理（二）：图像金字塔
图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。 高斯金字塔是常见的图像金字塔，如下所示： 高斯金字塔构造过程如下： 对第i层进行高斯滤波，高