opencv

OpenCV：超分辨率、超采样及测试性能在虚拟机中测试的。1280x7202x23x3CUBIC2.143.83LANCZOS410.4220.89

C# 基于OpenCv的视觉工作流-章16-凸包C# 基于OpenCv的视觉工作流-章16-凸包本章目标：一、凸包；一、凸包；凸包是在取得轮廓的基础上，将轮廓转为示意图，取得大致图像。

【国产桌面操作系统】打包opencv的离线安装包现阶段大部分安装国产信创桌面操作系统（统信UOS系统、麒麟kylin系统）的终端，基本上都是在无法连接互联网的内网使用，如果需要安装依赖包，已经安装的终端只能通过离线安装包进行升级，本篇仅讲解统信UOS系统、麒麟kylin系统下通过opt下载opencv相关的离线安装包下载。

计算机视觉--Opencv（轮廓检测+轮廓特征+轮廓近似）轮廓是图像中连续且闭合的相同灰度值像素边界，是区别于边缘检测的关键概念边缘检测仅提取灰度突变的离散像素点，而轮廓强调闭合性与整体性，能完整描述物体的形状边界。

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5-图像加法运算在对图像进行操作的过程中，经常会遇到要将两张图像叠加或者混合、融合的情况。使用OpenCV提供的加号运算符**（+）和cv2.add()**函数实现对图像不同的叠加效果以及使用 **cv2.addWeighted()**函数对两张图像进行加权和操作。

C# 基于OpenCv的视觉工作流-章17-外接矩形C# 基于OpenCv的视觉工作流-章17-外接矩形本章目标：一、最小外接矩形；二、最大外接矩形；

Baumer相机金属表面油污检测：提升清洗工序监控能力的 7 个关键技术，附 OpenCV+Halcon 实战代码！在金属加工质检中，你是否常被这些问题困扰？油污检测 ≠ 简单反光分析它要求在复杂光照、金属反光条件下，精准识别油膜厚度、分布范围、污染程度——任何一处残留都可能导致后续工艺失效 Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。

【OpenCV】CMake 源码生成 VS2017 win32 静态库工程时，如何指定 /MT 和 /MD我在集成开源 OpenCV 的图像质量评估功能时碰到一个运行时库问题。win32平台开发需要：但在第2步生成DLL时链接报错：

OpenCV: DNN超采样，性能差，只能整数https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/dnn_superres

Baumer相机铁轨表面裂纹巡检：提升铁路安全监测能力的 7 个关键技术，附 OpenCV+Halcon 实战代码！在铁路安全监测中，你是否常被这些问题困扰？铁轨裂纹巡检 ≠ 简单边缘检测它要求在复杂光照、高速移动条件下，精准识别线状裂纹、网状裂纹、分层缺陷——任何一处裂纹都可能导致列车脱轨

OpenCV 学习：文档扫描与视频运动检测与跟踪通过摄像头实时捕捉图像，自动检测文档轮廓，并进行透视变换将其矫正为正面视角。整个过程包含以下步骤：参数说明：

opencv进阶——掩膜的应用等这是一柄扇子，我们将对它进行轮廓提取cv2.Canny(...)：对灰度图做 Canny 边缘检测，参数 100 是低阈值、150 是高阈值，算法会筛选出图像中明显的边缘（边缘处像素值为 255，非边缘为 0），返回的zl_canny是二值图（只有黑 / 白）。

OpenCV 学习：图像拼接与答题卡识别的实现图像拼接是将多张有重叠区域的图片合成一张全景图的过程，核心技术包括特征点检测、匹配和透视变换。功能分析：

测试人社区-浩辰

AI与区块链结合的测试验证方法人工智能（AI）与区块链作为两大颠覆性技术，正加速融合并应用于金融、供应链、医疗等关键领域。AI凭借其强大的模式识别与预测能力，能够优化区块链的智能合约执行、交易验证等流程；而区块链则以去中心化、不可篡改的特性，为AI模型训练和数据流转提供透明可信的环境。然而，这种融合也带来了前所未有的测试复杂度：传统测试方法难以覆盖智能算法的随机性、数据隐私合规要求以及分布式节点的容错场景。因此，面向AI与区块链系统的测试验证必须跨越功能验证的边界，构建兼顾智能性、安全性、可扩展性的多维质量保障体系。

一招定胜负

OpenCV实战：DNN风格迁移与CSRT物体追踪目录一、DNN风格迁移：原理与代码实现1. 核心原理2. 实战代码实现3. 关键函数解析二、CSRT物体追踪：原理与代码实现

opencv计算机视觉--图形透视(投影)变换&图形拼接透视变换是一种将图像从一个视角投影到另一个视角的几何变换，也称为投影变换或单应性变换。它模拟了真实世界中近大远小的透视效果。

Opencv 学习笔记：轮廓筛选 + 拟合（边界框 / 最小矩形 / 包围圆）在轮廓分析中，仅提取所有轮廓远远不够，需根据尺寸筛选目标轮廓，并通过边界框、最小面积矩形、最小包围圆等方式拟合轮廓，实现目标精准定位。本文整合完整流程，演示如何筛选 “合适轮廓” 并可视化拟合结果。

Opencv 学习笔记：轮廓发现（提取 + 绘制全流程）轮廓发现是图像目标分割、形状分析的核心技术，本文通过 “高斯滤波→二值化→轮廓提取→轮廓绘制” 的完整流程，演示 OpenCV 中轮廓的查找与可视化，新手可直接复用。

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3-用摄像头拍摄图像及视频在对图像进行操作的过程中，经常需要使用摄像头进行拍照和录制视频。使用 OpenCV 提供的 VideoCapture()函数、read()函数、imwrite()函数、VideoWriter()函数实现拍照和录制视频功能。

【视觉探索】OpenCV 全景导论：从数字图像基石到核心模块体系在进入 OpenCV 的编程世界之前，理解图像的构成是所有算法逻辑的起点。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是由 Intel 公司俄罗斯团队发起并维护的开源库。它集成了数千种计算机视觉算法，从简单的几何变换到复杂的神经网络推理，无所不包。