可能的原因是声明了单通道的矩阵，但是颜色是三通道的。
功能：模板匹配是通過在輸入圖像上滑動模板圖像塊對實際的圖像塊和輸入圖像進行匹配，並且可以利用函數cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工業應用中，可以鎖定圖像中零部件的位置，並根據具體的位置，進行具體的處理。匹配的過程中可以
png格式的圖片除了能展現出各種各樣的色彩外，還能表現出“透明”的特點，這是因爲這種格式的圖片除了含有我們常見的RGB三個顏色通道外，還有一個A通道來控制圖片的透明效果。使用openCV可以方便的查看各種格式圖片各個通道的
本文記錄在ubuntu18.04下，編譯配置openCV4.3.0的過程。 0: openCV前依賴的安裝 sudo apt-get install cmake build-essential libgtk2.0-dev lib
import cv2 import numpy as np import PIL def get_3rd_point(a, b): direct = a - b return b + np.array([-direc
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/warp_affine/warp_affine.html
剛接觸openCV，還是智能跟隨小車的項目。使用攝像頭加線狀激光發射器做人的位置檢測。 工具：850nm光波段，500mw線狀激光發射器，100度窄帶850或者廣譜加850攝像頭。 項目完成情況及功能：我做的部分是在框出人的前提下
功能：檢測圖像的哈里斯角點檢測，判斷出某一點是不是圖像的角點 函數形式： void cvCornerHarris( const CvArr* image, CvArr* harris_responce, int block_size,
1.腐蝕與膨脹 腐蝕 所謂腐蝕就是腐蝕圖像的邊緣,讓圖像往裏縮,腐蝕程度, 取決於卷積核的大小 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 圓
基於tornado實現web camera 最近在學習python，找了一個框架學習，我選擇的是tornado，因爲其不只是一個web開發框架，其還是一個服務器，異步事件庫，一舉多得。 我一直在完opencv，我想接合他們兩個
基於Voronoi分割的Delaunay Triangulation算法的openCV實現 Delaunay三角剖分是前蘇聯數學家 Delaunay在 1934年提出的:對於任意給定的平面點集 ,只存在着唯一的一種三角剖分方法 ,滿足
環境配置：opencv2.4.13 vs2015 Qt5.7.1 注意： 1、openCV自帶的磨皮、美白效果只能進行參考，性能不高，才採用快速雙邊濾波 2、示例中openCV只用來打開了攝像頭，可用系統自帶api替代； 3、需要先編譯j
學習記錄： openCV 圖像邊緣檢測 一. openCV 調用API Canny 實現邊緣檢測 ''' Canny邊緣檢測步驟 1. 獲取圖像信息 2. 圖像灰度處理 3. 高斯濾波 4. Canny邊緣檢測處理 ''' imp
一 圖像讀取 Python 實現： 讀取彩色圖像 import cv2 img = cv2.imread("1.jpg") cv2.imshow("pic_img", img) cv2.waitKey(0) cv2.destr
一 霍夫變換原理 注意： 進行霍夫變換的前提是首先完成了邊緣檢測任務 1. 霍夫變換概述 霍夫變換是一種特徵檢測(feature extraction)，被廣泛應用在圖像分析（image analysis）、計算機視覺(comp
1窗口我用中文時這樣 二，我用英文就正常顯示
