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終不似少年遊*

机器学习方法实现数独矩阵识别器目录导包工具函数构建说明1. 基础图像处理工具2. 图像预处理模块3. 数独轮廓检测与定位4. 网格划分与单元格提取

OpenCV CUDA模块图像变形------对图像进行尺寸缩放（Resize）操作函数resize()该函数用于对图像进行尺寸缩放（Resize）操作，是 GPU 加速版本的图像缩放函数。你可以通过指定目标尺寸 dsize 或者缩放因子 fx 和 fy 来控制输出图像大小，并选择插值方式以平衡速度与质量。

数字图像处理与OpenCV初探当今时代，数字图像无处不在。手机拍照、安防监控、医疗检查、地图导航、工业质检……我们每天都在接收、分析和处理大量图像信息。对于计算机而言，图像并不是一张“看得懂”的照片，而是由数值组成的矩阵。如何让机器也具备“看图”的能力，正是数字图像处理的核心目标。

OpenCV 多边形绘制与填充一、知识点 1、void polylines(InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts, bool isClosed, const Scalar & color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0 ); (1)、在图像上绘制多边形曲线。 (2)、参数说明: img: 输入、输出参数，要绘制多边形曲线的图像。 pts: 多边形曲线的顶点数组。 isClosed: 标志多边形曲线是否闭

使用 C/C++的OpenCV 将多张图片合成为视频将一系列静态图片合成为动态视频是一项常见的计算机视觉任务，广泛应用于延时摄影、动画制作和数据可视化等领域。其基本原理是将图片作为视频的每一“帧”，按照指定的帧率 (FPS) 依次写入视频文件。

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opencv opencv_contrib vs2020 源码安装我们将详细讲解如何在Windows 10/11上使用Visual Studio 2020 (VS2020) 编译安装OpenCV 4.11.0及opencv_contrib模块。

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OpenCV——图像金字塔有些情况下需要处理源自同一张图像的不同分辨率的图像集合。例如，在人脸检测时机器并不知道人脸的尺寸是多少，这时就需要建立不同分辨率的图像集合供机器在不同尺寸进行检测。这些不同分辨率的图像组成的集合称为图像金字塔。图像金字塔的底部是高分辨率图像，而顶部是低分辨率图像。层级越高，图像越小，分辨率越低，堆叠起来就像一个金字塔，如下图：

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OpenCV——图像基本操作（三）水平拼接：垂直拼接：有时原图非常大，而我们只对图像的一个区域感兴趣，此时可以通过子矩阵来处理。子矩阵是指矩阵的一个子区域，可以像矩阵一样进行处理，但是对子矩阵的任何修改都会同时影响原来的矩阵。

PolyU Palmprint Database掌纹识别数据集预处理（踩坑版）香港理工大学掌纹数据库官网为：datasets在Online Palmprint Identification论文中有描述其对于该数据集的预处理操作，最终是要获得手心的128*128的图像，感兴趣的可以去找这篇经典论文来学习。我根据论文和资料复现了一下这个算法（实现效果不算很完美还有很大进步空间），这篇文章记录一下我的踩坑历史，需要代码的我先放在这里，感兴趣看这份代码的改进踩坑史的可以继续看后面。

OpenCV CUDA模块图像变形------对图像进行任意形式的重映射（Remapping）操作函数remap()该函数根据给定的映射表 xmap 和 ymap 对图像进行任意形式的重映射（Remapping）操作，是 GPU 加速版本的图像几何变换工具。可用于仿射变换、透视变换、非线性变形等复杂图像变换。

基于OpenCV实现视频运动目标检测与跟踪运动目标检测是计算机视觉中的重要应用，广泛应用于安防监控、自动驾驶、人机交互等领域。本文将介绍如何使用OpenCV实现一个简单的视频运动目标检测系统，包括背景建模、形态学处理和轮廓检测等关键技术。

OpenCV CUDA模块图像变形------对图像进行上采样操作函数pyrUp()函数用于对图像进行上采样操作（升采样），是 GPU 加速版本的高斯金字塔向上采样（Gaussian Pyramid Upsample）。它首先将图像放大为原来的两倍尺寸，并在新插入的像素位置插入零，然后应用一个 5x5 的高斯核进行平滑处理，从而得到更自然的放大效果。

使用 C/C++ 和 OpenCV 提取图像的感兴趣区域 (ROI)在计算机视觉中，感兴趣区域 (Region of Interest, ROI) 是指从图像中选择的一个特定区域，我们希望对其进行进一步的处理或分析。例如，在人脸识别中，ROI 就是包含人脸的矩形框。OpenCV 提供了简单而高效的方法来提取 ROI。

[RDK X5] MJPG编解码开发实战：从官方API到OpenWanderary库的C++/Python实现业余时间一直在基于RDK X5搞一些小研究，需要基于高分辨率图像检测目标。实际落地时，在图像采集上遇到了个大坑。首先，考虑到可行性，我挑选了一个性价比最高的百元内摄像头，已确定可以在X5上使用，接下来就开始一系列的痛苦适配流程😭。

12-OPENCV ROCKX项目人脸拍照这个功能只需要用一个主线程就可以完成，首先要初始化 VI 模块、ROCKX 模块并启动 VI 模块采集摄像头数据。初始化完成之后，则开始获取每一帧的 VI 码流数据，并且用 rockx 框架对每一帧视频数据进行人脸检测，若检测出人脸则用Opencv 对人脸图像进行截取，并用 opencv 的 API 把 NV12 图像转换为 BGR 图像，最后把转换后的 BGR 图像保存起来。

使用 C++ 和 OpenCV 构建智能答题卡识别系统本文将引导你如何使用 C++ 和强大的计算机视觉库 OpenCV，从零开始创建一个可以自动批改选择题答题卡的程序。我们将涵盖从图像预处理、轮廓定位到最终答案判定的完整流程。

OPENCV形态学基础之一膨胀数学表达式：dst(x,y) = dilate(src(x,y)) = max(x,y)src(x+x,y+y)

OPenCV CUDA模块立体匹配------对立体匹配生成的视差图进行双边滤波处理类cv::cuda::DisparityBilateralFiltercv::cuda::DisparityBilateralFilter 是 OpenCV CUDA 模块中的一个类，用于对立体匹配生成的视差图进行双边滤波处理。这种滤波方法可以在保留边缘信息的同时平滑噪声，从而提高视差图的质量。

把下载的ippicv.tgz放入＜opencv_build_dir＞/3rdparty/ippicv/download/中cmake依然无法识别如果已经将 ippicv_2022.0.0_lnx_intel64_20240904_general.tgz 放入了：

RootSIFT的目标定位，opencvsharp。首先截取匹配模板，然后使用rootsift特征匹配，最后定位目标。对于微弱变化，还是能够识别定位的，对于传统算法来说已经不错了。