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摘要： 高斯金字塔 高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的。顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值。 这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像。所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一。 可以得到一个分辨率不断下降的图像金字塔 阅读全文

摘要： 形态学转换 腐蚀 膨胀 先进性腐蚀再进行膨胀就叫做开运算。就像我们上面介绍的那样，它被用来去除噪声。这里我们用到的函数是 cv2.morphologyEx()。 图像梯度 梯度简单来说就是求导，对于像素点的分布曲线求导，然后在像素变化较大的地方即为边缘，通过求导可以求出边缘的位置。 OpenCV 提 阅读全文

摘要： 2D卷积操作 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作， 图像模糊（图像平滑）使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以边界也会被模糊一点。（当然，也有一些模糊技术不会模糊掉边界）。OpenCV 提供了四种 阅读全文

摘要： 几何变换 缩放 旋转 仿射变换 仿射变换有旋转 (线性变换)，平移 (向量加)．缩放(线性变换)，错切，反转； 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，它保持了二维图形的“平直性”（直线经过变换之后依然是直线）和“平行性”（二维图形之间的相对位置关系保持不变，平行线依然是平行线，且直线上点的 阅读全文

摘要： 颜色空间转换 对图像进行颜色空间转换，比如从 BGR 到灰度图，或者从BGR 到 HSV 等 我们要用到的函数是：cv2.cvtColor(input_image ，flag)，其中 flag就是转换类型，常用的就几种转换的类型； 对于 BGR↔Gray 的转换，我们要使用的 flag 就是 cv2 阅读全文

摘要： 可以根据像素的行和列的坐标获取他的像素值。对 BGR 图像而言，返回值为 B，G，R 例如获取蓝色的像素值： img=cv2.imread('messi5.jpg')px=img[100,100]blue=img[100,100,0] 获取图像属性 图像的属性包括：行，列，通道，图像数据类型，像素数 阅读全文

摘要： 图像的基本操作 cv.imread() 读取图片 cv.imshow() 显示图片 cv2.imwrite() 保存图像 使用摄像头捕获实时图像 OpenCV 为这中应用提供了一个非常简单的接口 从文件中播放视频 只需要改变ViddeoCapture的参数为文件名字即可 阅读全文

摘要： 目标检测主流方法有两大类 two-stage,以rcnn系列为主，采用建议框的方式对目标进行预测，过程首先要经过网络生成候选框，分类背景前景与进行第一次回归，之后再进行一次精细回归。 优点是准确率高，但速度较one-stage慢 one-stage,以yolo 、sdd等为主，通过事先制定先验框（对 阅读全文

摘要： 找到目录下的setup.py文件 cd到工程目录下: 执行 python3 setup.py build_ext --inplace 阅读全文

摘要： SECURT CRT上传文件 使用secure crt连接到Linux上 通过alt+p打开sftp服务 使用put D:\视觉\代码\ch.10.zip 即可传输完成 进入linux直接在主目录下可以找到 两个linux服务器传文件 scp /home/huihua/NewDisk1/VOCtra 阅读全文