摘要：
示例 import cv2 import numpy as np def imshow(window_name, img): window_width = img.shape[1] window_height = img.shape[0] cv2.namedWindow(window_name, 0 阅读全文
摘要：
车辆统计项目 1. 整体流程 加载视频 通过形态学识别车辆 对车辆进行统计 显示车辆统计信息 2. 关键技术 形态学 轮廓查找 3. 知识补充 背景减除（Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来 阅读全文
摘要：
1. 图像直方图 直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二位统计图表。图像直方图，是用一表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。可以借以观察该直方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。因此，一张较暗图 阅读全文
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1. 高斯金字塔 (1)下采样原理 (2)上采样原理 img = cv2.imread('./lena.jpg') # 分辨率减小的操作，下采样 dst = cv2.pyrDown(img) # 分辨率增大的操作，上采样 dst = cv2.pyrUp(img) 2. 拉普拉斯金字塔 阅读全文
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1. 轮廓 findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) mode查找轮廓的模式 cv2.RETR_EXTERNAL = 0，表示指检测外围扩阔 cv2.RETR_LIST = 1，检测的轮廓不建立等级关系， 阅读全文
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1. 形态学-腐蚀 腐蚀是元素全为1的卷积核 方法： erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) iterations是腐蚀操作的迭代次数，次数越多，腐蚀操作执行的次数越多，腐蚀效果越明 阅读全文
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1. 全局二值化 参考资料2 cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])，返回值为retval, dst src 是灰度图 thresh 阈值 maxval 最大值，最大值不一定是255 type 操作类型，常见操作类型如下 返回值说明： retv 阅读全文