opencv

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第18天，点击查看活动详情 说到傅里叶变换，那需要先说一下傅里叶级数，这两个概念容易混淆，但是有区别。傅里叶级数用于周期性函数。傅

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第17天，点击查看活动详情 之前的博客里面已经说过了卷积的概念，很多时候，图像里面涉及的操作原理都与卷积类似，比如现在市面上有许多

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第15天，点击查看活动详情 首先，需要了解一下什么是图像的对比度，我们看一张图像时经常会觉得有的图像清晰一些，而有的图像不是很清晰

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第33天，点击查看活动详情 python在进行图像处理时利用lambda表达式几行代码就可以搞定fincontours函数中找到的轮

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 在处理的结果方面，总感觉使用c++的处理效果要略微好于使用python的处理效果，不知道是不是我的错觉。

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第27天， 轮廓检测常用于瑕疵检测的某些环节中，在图像处理中有着非常重要的作用。目前Opencv已经提供了瑕疵检测的一些函数，之前c

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第16天， 之前一直使用QtCreator，在设计界面时非常方便，python早就集成了Qt模块，在python中以pyQt的包存在

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第14天， 所谓的图像压缩，实际上就是将原图像中的部分像素点去掉，从而在一定程度上实现对图像的降采样过程，常说的图像金字塔便是对图像

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第13天， 在做瑕疵检测时，往往需要对拍摄后的图像进行增强，从而提高感兴趣区域的可区分性，为了提高目标区域的可区分性，提高图像的对比

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第12天， 最近一直跟Opencv打交道，少不了围着轮廓转圈圈，未来几天会针对轮廓的拟合，面积计算、线性拟合等方法记录一系列的实验过

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第11天， 最近因为工作需求，在处理瑕疵图像时对于图像背景、图像前景、图像连通域等许多概念接触较多，使用也较为频繁，在图像分割过程中

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第9天， 由于工作中一个小需求，需要对轮廓进行查找、标记、轮廓中的周长、面积、像素数进行统计，最开始使用的是cv2.findCont

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第5天， 对于某些需要进行图像拼接的场所，使用OpenCV中的hconcat与vconcat函数就非常方便，这两个函数功能相同，都是

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第4天， 有些时候我们需要调用本地的摄像头采集一些视频文件，例如实时监控，可以在本地获取视频文件后通过rtsp或者rtmp推流的方式