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车道线检测，需要完成以下功能： 图像裁剪：通过设定图像ROI区域，拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换：用的是室外采集到的视频，没有对应的变换矩阵。所以建立二维坐标，通过四点映射的方法计算矩阵，
基于hsv颜色空间的实时背景替换： #include using namespace cv; Mat replace_and_b
在学习tensorflow的过程中，有一个问题，tensorflow在训练的过程中读取的是二进制图像数据库文件，而不是图像文件，因此 在进行训练、测试之前需要将图像文件转换为二进制格式。 下面是我在u
在matlab中，存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声。Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数，但是很容易使用相关的函数来实现。 代码： import numpy as np im
一、 需求分析 首先是需求： 1、利用 OpenCV 里面的仿射变换函 数实现对图像进行一些基本的变换，如平移、旋转、缩放 2、学习透视变换原理，对一个矩形进行透视变换，并将变换结果绘制
前言： 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物
如下所示： import cv2 import os import numpy as np root_path = "I:/Images/2017_08_03/" dir = root_p
一、环境 win10、Python3.6、OpenCV3.x；编译器：pycharm5.0.3 二、实现目标 根据需要追踪的物体颜色，设定阈值，在视频中框选出需要追踪的物体。 三、实现步骤 1）根据需
本文实例为大家分享了Python OpenCV图像像素点操作的具体代码，供大家参考，具体内容如下 0x01. 像素 有两种直接操作图片像素点的方法： 第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list，例
前面已经学习特征查找和对应匹配，接着下来在特征匹配之后，再使用findHomography函数来找出对应图像的投影矩阵。首先使用一个查询图片，然后在另外一张图片里找到目标对象，其实就是想在图片里查找所
