随笔分类 - 图像算法 / OpenCV
摘要：目录1. 函数定义2. 应用场景3. 示例代码4. 注意事项5. 相关函数 cv::bitwise_and() 是 OpenCV 中的一个位运算函数，用于对两个图像或数组执行逐像素的按位与（AND）操作。该函数可以用于图像的逻辑操作，特别是在图像掩模和图像处理的各种应用中非常常见。 1. 函数定义
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摘要：目录1. 函数定义2. 工作原理3. 示例代码4. 实际应用5. 注意事项6. 输出结果示例 cv::Canny() 是 OpenCV 中用于边缘检测的函数，基于 John F. Canny 于 1986 年提出的经典 Canny 边缘检测算法。它是一种多阶段边缘检测方法，能够有效检测出图像中的边缘
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例代码3. 适用场景4. 注意事项 cv::Rect::tl() 是 OpenCV 中的 Rect 类的一个成员函数，用于获取矩形的左上角顶点坐标（top-left）。该函数返回一个 cv::Point 类型的对象，表示 Rect 对象的左上角位置。 1. 函数定义 cv:
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例代码3. 应用场景4. 注意事项 OpenCV 的 cv::putText() 函数用于在图像上绘制文本。它具有多种参数，使您可以控制文本的内容、位置、字体、大小、颜色等。该函数在图像处理和计算机视觉中广泛用于标注图像，添加信息或用于用户界面。 1. 函数定义 void
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例代码3. 应用场景4. 注意事项 cv::rectangle() 是 OpenCV 提供的一个函数，用于在图像上绘制矩形。可以通过此函数指定矩形的位置、大小、颜色、边框粗细等，适合在图像处理中标记感兴趣区域（ROI）或绘制边框。以下是对 cv::rectangle() 的
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摘要：目录1. 函数定义2. 函数工作流程3. 示例代码4. 应用场景5. 注意事项 cv::dnn::NMSBoxes() 是 OpenCV DNN 模块中用于非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）的函数，常用于目标检测任务中，以去除重叠度较高的框，保留检测得分最高的框
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摘要：目录1. 函数定义2. 功能3. 代码示例3.1 选择第1列到第3列（列索引从0开始）3.2 使用 Range 参数4. 注意事项5. 常见用途 cv::Mat::colRange() 是 OpenCV 中的一个函数，用于在矩阵中选择指定的列范围。这对于图像或数据矩阵处理时需要选择特定列的情况非常有
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例代码3. 应用场景4. 注意事项 cv::dnn::blobFromImage() 是 OpenCV 的 DNN 模块中的一个函数，用于将输入图像转换为深度学习模型可接受的输入格式（称为“blob”）。它通常在使用预训练的深度学习模型进行推理时，用于图像预处理，将图像格式
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例代码3. 应用场景4. 注意事项 cv::copyMakeBorder() 是 OpenCV 中用于给图像添加边框的函数，可以将指定宽度和类型的边框添加到图像的四周。这种操作在图像处理和计算机视觉任务中非常常见，比如在卷积运算中，通过填充边框来避免边界效应影响结果。 1.
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摘要：目录1. Alpha通道的概念2. Alpha通道的存储方式3. Alpha通道的作用4. Alpha通道的加权合成公式5. Alpha通道的代码示例6. Alpha通道的注意事项 Alpha通道是图像数据中的一个透明度通道，用于控制图像的透明效果。理解Alpha通道的工作原理和使用方式对图像处理尤
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例代码3. 掩膜的使用4. 注意事项5. 应用场景 cv::minMaxLoc() 是 OpenCV 库中用于查找数组或图像中最小值和最大值及其位置的函数。 1. 函数定义 void cv::minMaxLoc( InputArray src, double* minVal
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摘要：目录1. 直方图均衡化2. 自适应直方图均衡化3. 限制对比度自适应直方图均衡化4. 线性对比度拉伸5. Gamma 校正6. Retinex 方法7. 多尺度对比度增强8. 方法选择与应用场景总结 增强图像对比度是图像处理中的一个重要步骤，旨在提高图像中不同亮度区域之间的差异，使细节更加清晰和明显
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例示例 1：基本逐元素乘法示例 2：使用缩放因子示例 3：应用于图像3. 注意事项4. 与其他函数的比较总结 cv::Mat::mul() 是 OpenCV 中用于执行矩阵逐元素（逐项）乘法的函数。与传统的矩阵乘法不同，mul() 函数执行的是对应元素之间的乘法操作，常用于
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摘要：目录1. 函数概述cv::Mat::mul()cv::multiply()2. 详细比较2.1. 使用方式cv::Mat::mul()cv::multiply()2.2. 性能和内存管理cv::Mat::mul()cv::multiply()2.3. 数据类型和深度控制cv::Mat::mul()c
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摘要：目录1. 函数定义2. 功能说明3. 示例3.1 基础逐元素相乘3.2 带缩放因子的逐元素相乘3.3 处理不同数据类型4. 注意事项5. 高级用法5.1 使用掩码进行选择性相乘总结 cv::multiply() 是 OpenCV 库中用于对两个数组（通常是图像）的对应元素进行逐元素相乘的函数。 1.
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例2.1 计算灰度图像的平均值2.2 计算彩色图像的每个通道的平均值2.3 带掩码的平均值计算总结 cv::mean() 是 OpenCV 中用于计算图像的平均值的函数。它可以用于单通道图像、多通道图像（如彩色图像）、带掩码的图像等。 1. 函数定义 Scalar cv::
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摘要：目录1. 函数定义2. 原理3. 示例4. 参数作用详解4.1 alpha 的作用4.2 beta 的作用5. 应用场景6. cv::convertScaleAbs() 与 cv::normalize() 的区别总结 cv::convertScaleAbs() 是 OpenCV 中用于将图像像素值缩
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摘要：目录1. 函数定义2. 拉普拉斯算子的原理3. 代码示例4. 应用场景5. 计算示例5.1 5x5 图像矩阵5.2 拉普拉斯算子核5.3 计算过程5.3.1 边界处理5.3.2 卷积操作5.3.3 具体计算5.4 输出矩阵5.5 结果解释 cv::Laplacian() 是 OpenCV 中用于计算
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摘要：目录1. 高斯滤波（Gaussian Blur）2. 计算梯度强度和方向（Gradient Calculation）3. 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）3.1 示例1. 梯度强度矩阵（7x7）2. 每个像素的梯度方向（7x7）3. 非极大值抑制过程4. 非极大值抑制后
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摘要：目录1. 图像锐化2. 原理3. 示例 1. 图像锐化 图像锐化是一种图像增强技术，旨在通过增强图像的边缘信息，使图像看起来更加清晰和具有细节。图像锐化的核心思想是突出图像中的高频分量，这通常与图像中的边缘和快速变化的区域相关。 2. 原理 图像锐化的基本原理是通过增强图像中像素之间的灰度变化，使图
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