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OpenCV实战教程：从零开始的计算机视觉之旅

张正友相机标定算法（Zhang’s camera calibration method）原理和过程推导（附OpenCV代码示例）张正友方法通过平面靶标图像（如棋盘格）的多个视角图像，提取角点特征，求解从平面到图像的单应性矩阵，再从中估计相机内参、外参及畸变参数。

机器视觉开发-打开摄像头以下是使用Python和OpenCV打开摄像头的最简单实现：cv2.VideoCapture(0) - 打开默认摄像头（索引0）

没有余地 EliasJie

Ubuntu平台使用aarch64-Linux交叉编译opencv库并移植RK3588S边缘端英伟达的嵌入式板作为边缘端设备为算法模型的部署提供了便利，目前很多分类或好检测模型针对边缘端做了优化或量化，使得在边缘端也能达到实时稳定的识别和检测效果，常用的嵌入式设备有Nvidia系列的TX2，Xavier NX，Xavier AGX等。但嵌入式设备普遍的flash emmc不大，一般在32G左右，如果在嵌入式设备进行大量的编译操作很容易空间不足，最近由于部署需要，在Xavier AGX上编译opencv的时候提示No space on the device，从而导致编译失败，因此通过查阅官方文档大

OpenCV计算机视觉实战（2）——环境搭建与OpenCV简介OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理、机器视觉、人工智能等领域。本文将手把手教你从环境搭建到运行第一个 OpenCV 程序，包含图像的读取、显示、保存，以及使用摄像头实时捕获图像的基础操作。

＜c++＞使用detectMultiScale的时候出现opencv.dll冲突最近在试着弄一下opencv，看网上很多人都是的用的python，但是python跑起来没有c++快，生成的qt工程也大一些，想着试试c++看能不能生成opencv。然后就用到这个函数，detectMultiScale。出现一个问题，就是我的程序在调用detectMultiScale的时候，会出现opencl.dll冲突的问题。看网上的解释，要么是自己的电脑C盘里没有opencl.dll的，要么就是说这个函数的参数没用调好。然后我看到一个博主说可以用cv::ocl::setUseOpenCL(fal

OpenCV 图形API（75）图像与通道拼接函数-----将 4 个单通道图像矩阵 (GMat) 合并为一个 4 通道的多通道图像矩阵函数merge4()由4个单通道矩阵创建一个4通道矩阵。该函数将多个矩阵合并为一个单一的多通道矩阵。也就是说，输出矩阵的每一个元素都是输入矩阵对应位置元素的拼接组合，其中第i个输入矩阵的元素被视为具有 mv[i].channels() 个元素的向量。

OpenCV 图形API（66）图像结构分析和形状描述符------将一条直线拟合到三维点集上函数fitLine3D()拟合一条直线到3D点集。该函数通过最小化 ∑iρ(ri) 来将一条直线拟合到3D点集，其中 ri 是第 i 个点与直线之间的距离，ρ® 是距离函数，可以是以下之一：

第二章 OpenCV篇-图像阈值的综合操作-Python目录一.图像阈值二.图像平滑1.均值滤波2.方框滤波3.高斯滤波4.中值滤波5.双边滤波此章节主要讲解：图像阈值、图像平滑处理、均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波。

OpenCV 图形API（70）图像与通道拼接函数-----创建一个图像或矩阵（GMat）的副本的操作函数copy()制作输入图像的一个副本。请注意，这个副本可能不是实际存在的（没有实际复制数据）。使用此函数来维护图的契约，例如当图的输入需要直接传递到输出时，就像在流模式（Streaming mode）中那样。

OpenCV VC编译版本vc12 = Visual Studio 2013 vc14 = Visual Studio 2015 vc15 = Visual Studio 2017 vc16 = Visual Studio 2019 vc17 = Visual Studio 2022

使用 MediaPipe 和 OpenCV 快速生成人脸掩膜（Face Mask）在实际项目中，尤其是涉及人脸识别、换脸、图像修复等任务时，我们经常需要生成人脸区域的掩膜（mask）。这篇文章分享一个简单易用的小工具，利用 MediaPipe 和 OpenCV，快速提取人脸轮廓并生成二值掩膜图像。

OpenCV 图形API（74）图像与通道拼接函数-----合并三个单通道图像（GMat）为一个多通道图像的函数merge3()从3个单通道矩阵创建一个3通道矩阵。此函数将多个矩阵合并以生成一个单一的多通道矩阵。即，输出矩阵的每个元素将是输入矩阵元素的串联，其中第i个输入矩阵的元素被视为mv[i].channels()元素向量。输出矩阵必须是CV_8UC3类型。

OpenCV的grabCut算法分割图像使用grabCut算法可以用最小程度的用户交互来分解前景。从用户角度来看，grabCut算法是怎么工作的呢？首先画一个矩形方块把前景图圈起来，前景区域应该完全在矩形内；然后算法反复进行分割以达到最好的效果。但是，有些情况下分割得不是很好，比如把前景标成背景了，这种情况下用户需要再润色，就是在图像上有缺陷的地方画几笔。这几笔的意思是说“嘿，这个区域应该是前景，你把它标成背景了，下次迭代改过来”或者是反过来。那么下次迭代的结果会更好。比如图9-14所示的图像。

第五部分：进阶项目实战在前面的学习中，我们已经掌握了图像和视频的基础操作、增强滤波、特征提取以及一些基础的目标检测方法。现在，我们将综合运用这些知识来构建一些更复杂、更实用的应用项目。

OpenCV 图形API（76）图像与通道拼接函数-----对输入图像进行归一化操作函数normalize()对数组的范数或数值范围进行归一化。该函数通过对输入数组进行缩放和平移，使得： ∥ dst ∥ L p = alpha \| \texttt{dst} \| _{L_p}= \texttt{alpha} ∥dst∥Lp=alpha 当 norm_type 为 NORM_INF、NORM_L1 或 NORM_L2 时，输出数组的相应范数（Lp 范数）等于 alpha（其中 p 分别为无穷大、1 或 2）； min ⁡ I dst ( I ) = alpha , max ⁡ I dst ( I ) =

OpenCV 图像处理核心技术 (第二部分)欢迎来到 OpenCV 图像处理的第二部分！在第一部分，我们学习了如何加载、显示、保存图像以及访问像素等基础知识。现在，我们将深入探索如何利用 OpenCV 提供的强大工具来修改和分析图像。

OpenCV实验室工具的使用OpenCV实验室工具是一个调用OpenCV常见函数，让用户调整参数，快速得到试验结果的工具软件。软件界面中包含三列，第一列是功能菜单，第二列是实现某一功能时需要输入的参数，第三列是图像处理历史。

计算机视觉图像识别16.1-停车位识别的图像预处理本章节完成停车场监控视频中停车位实时情况的动态识别。首先，来做图像的预处理。下面的两张图片是从一段停车场监控中截取的视频截图：

蜡笔小电芯

【OpenCV】第一章——基础知识OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，它专注于实时图像处理与计算机视觉应用。OpenCV的目标是为开发者提供一整套视觉处理工具，使得图像和视频处理任务变得更加高效与便捷。它是由Intel于1999年发布的，后来逐步成为一个开源项目，广泛应用于学术研究与工业界。