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包含OpenCV图像处理编程示例的PDF文档、配套代码以及相关数据。

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简介:
《OpenCV图像处理编程实例》依托于OpenCV开放源代码库,系统性地阐述了图像处理领域众多通用算法的实现,并融合了当前图像处理领域最具前瞻性的技术,对一系列具有代表性的工程案例进行了详尽的讲解和实际操作指导。本书内容涵盖了从基础到高级的全面体系,每个技术点均配有详细的代码示例,旨在帮助读者迅速掌握技能并深入理解。该书共分为三个部分,其中前两章专注于基础知识的介绍,旨在让读者熟悉图像处理开发环境以及基本的操作流程;后三章则深入探讨图像处理技术,包括灰度变换、平滑、边缘检测以及形态学等关键技术;此外,本书的最后部分主要聚焦于图像应用技术,涵盖了图像分割、特征分析和复杂视频处理等高级主题。为了加深读者对知识点的理解并促进实际应用能力的提升,每章末尾都提供了与该章节内容紧密相关的应用实例。

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客服
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  • Opencvpdf++
    优质
    本书为《Opencv图像处理编程实例》,内容涵盖丰富的PDF教程、配套源代码及实用数据集,旨在通过实践案例帮助读者掌握OpenCV图像处理技术。 《OpenCV图像处理编程实例》一书基于OpenCV开源库实现了一系列通用的图像处理算法,并结合了当前领域的前沿技术,对多个典型工程案例进行了详细的讲解与演示。该书籍内容全面且结构清晰,从基础到进阶逐步深入,每个知识点都配有详尽的代码示例以帮助读者快速掌握并深化学习。 全书分为三个部分:第一部分为基础篇(第1~2章),主要介绍OpenCV开发的基本知识和简单的图像处理操作;第二部分为进阶篇(第3~6章),涵盖了灰度变换、平滑技术、边缘检测及形态学等高级图像处理技巧;第三部分则为高级应用篇(第7~9章),专注于更复杂的主题,如图像分割方法、特征分析以及视频的复杂处理。 每一章节的最后一节都包含了一个与该章节内容相关的实际案例研究,旨在帮助读者更好地理解理论知识,并将其应用于实践中。
  • OpenCV
    优质
    《OpenCV图像处理编程实例》一书通过大量实践案例教授读者如何使用OpenCV库进行高效的图像和视频处理,适合希望深入学习计算机视觉技术的开发者阅读。 OpenCV图像处理实例编程涉及使用OpenCV库来编写具体的图像处理程序。这类项目通常包括读取、显示和保存图片的基本操作,以及更复杂的任务如边缘检测、特征匹配等高级功能的实现。通过实践这些示例代码,开发者可以更好地理解和掌握OpenCV的各种特性及其在实际问题中的应用价值。
  • 贾志刚OpenCV-课.7z
    优质
    这段资料是贾志刚为他的《OpenCV图像处理教程》课程提供的配套源代码压缩文件。内含丰富的示例程序和实践案例,帮助学习者深入理解和应用OpenCV库进行图像处理编程。 贾志刚的《OpenCV图像处理教程》课程配套源代码。
  • OpenCV
    优质
    《OpenCV图像处理示例》是一本专注于使用OpenCV库进行图像处理和分析的技术书籍或教程。通过丰富的代码实例,帮助读者掌握从基础到高级的各种图像处理技术。 OpenCV图像处理实例全书源码,使用C++编写;包含源代码、数据和图像文件;每个章节对应一个独立的文件夹。
  • OpenCV入门教基础版(PDF资源)
    优质
    本教程为初学者提供OpenCV编程基础教学,包含详实的PDF文档、实用源代码和丰富图像数据资源,助力快速上手计算机视觉项目。 本人将网上的入门教程18讲进行了编辑整理,感觉是入门的极好教程,并且修正了其中的一些错误,在使用OpenCV3.4.0-64位版本于Windows 7-64位环境下调试通过。
  • OpenCV基础实战项目(详尽
    优质
    本书深入浅出地介绍了OpenCV库在图像处理中的应用,通过丰富的实战案例与详尽的代码解析,帮助读者快速掌握图像处理技术。 本段落详细介绍了如何使用OpenCV这一强大的图像处理与计算机视觉库来执行一系列操作,从基础理论到实际案例都有覆盖。内容包括但不限于:加载显示图片、灰度转换、平滑处理以及边缘检测等基本的图像处理技巧。通过按照项目步骤进行学习,读者不仅能掌握上述任务的具体方法,还能深入理解相关概念,并熟悉OpenCV的关键特性。 本段落适合希望快速入门计算机视觉与图像处理技术的操作员、程序员和初学者使用。文章的目标是帮助读者理解和操作OpenCV中的基础图像处理技术(如色彩空间转换),并能够运用不同的算法对图片进行增强以及特征提取等常见应用。此外,文中提供了全面的教学资源及详细步骤指导,使学习者能够在实践中巩固所学知识,并鼓励探索更深层次的主题,比如特征识别和机器学习等领域,从而进一步拓展他们的专业技能。
  • 2023年天津大学设计:基于OpenCV和Qt库软件(、论PDF
    优质
    本项目为天津大学2023年图像工程课程设计作品,采用OpenCV与Qt开发图像处理软件,提供详尽源代码、技术文档及学术论文。 资源内容包括天津大学图像工程课程设计项目,该项目基于OpenCV和Qt库实现了一个图像处理软件,并提供了源代码、文档说明及论文(PDF格式)。此项目的代码特点是内嵌了运行结果演示,支持参数化编程且易于调整参数设置;代码结构清晰并附有详细注释,所有代码均经过测试确保功能正常。 适用对象主要为计算机科学、电子信息工程和数学专业的大学生,适用于课程设计、期末作业或毕业设计项目。该项目的作者是一位资深算法工程师,在大厂工作十年以上,专注于Matlab、Python、C/C++及Java等编程语言的应用,并在YOLO目标检测模型仿真方面有丰富经验;擅长领域包括计算机视觉技术开发、智能优化算法研究和信号处理等多个方向。 一、项目简介 二、项目要求 三、项目源码 四、交流学习 图像工程课程设计的软件工具详情说明如下。
  • IDL
    优质
    本项目提供一系列基于IDL(Interactive Data Language)的图像处理示例代码,涵盖图像读取、显示、滤波及几何变换等基础功能。适合初学者快速上手和参考学习。 65个简单的IDL图像处理范例代码,通过这些示例可以了解从简单图形到复杂图像处理中的IDL精髓。
  • 机器视觉_Matlab与VC++
    优质
    本书深入浅出地介绍了利用Matlab和VC++进行数学图像处理及机器视觉编程的方法和技术,提供了丰富的配套源码实例。适合相关领域的学习者和开发者参考使用。 《数学图像处理与机器视觉:Matlab与VC++实现》是一本高清版本的书籍,适合准备学习计算机视觉的同学作为入门读物。建议读者在阅读代码前先推导书中的公式,这样会有更大的收获。这本书也是我个人曾经使用过的入门书籍之一。
  • 完整
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    本资源提供一系列关于数字图像处理的基础算法和高级技术的Python代码实现。内容涵盖图像读取、变换、滤波及边缘检测等,适合初学者学习与实践。 在数字图像处理领域,代码是将理论转化为实际应用的关键。“数字图像处理代码(内含完整的代码)”很可能包含了一系列用于处理图像的算法实现,这对于我们理解和实践图像处理技术至关重要。 以下是根据标题、描述推测的一些可能的知识点: 1. **颜色空间转换**:文件名“2_Color2gray”暗示了代码可能涉及到颜色图像到灰度图像的转换。在图像处理中,这种转换通常用于简化图像,减少计算复杂性,或者在分析时突出特定特征。 2. **数字图像基础知识**:理解像素和颜色空间是进行任何图像处理的基础。数字图像是由像素矩阵构成的,每个像素包含一个或多个颜色分量(如RGB)。 3. **算法实现**:源代码可能包括常见的图像处理算法,例如直方图均衡化、滤波(如高斯滤波、中值滤波)、边缘检测(如Canny算法、Sobel算子)等。 4. **灰度图像处理**:灰度图像不包含颜色信息,只有亮度级别。处理这类图像的算法可能涉及亮度调整、对比度增强及噪声去除等操作。 5. **编程语言**:代码可能是用Python、C++或Java等编程语言实现的,在科学计算和图像处理领域非常常见。掌握这些语言的基本语法和数据结构对于理解代码至关重要。 6. **OpenCV库使用**:作为最常用的图像处理库之一,OpenCV可能被用于实现各种算法。学习如何使用它能极大地提升工作效率和效果。 7. **图像操作函数**:代码中可能会包括读取、写入及显示图像的函数以及对图像进行基本操作(如缩放、旋转或裁剪)的功能。 8. **复杂分析技术的应用**:除了基础转换与处理,这些代码可能还涉及特征提取(例如角点检测和纹理分析)、分类、目标识别等更为复杂的任务。 9. **软件工程实践**:良好的代码组织、注释及文档对于复用和维护至关重要。理解软件工程原则有助于更好地利用资源并改进现有技术。 10. **实验与调试的重要性**:实际运行代码观察结果是学习的重要步骤。通过调试可以了解不同参数如何影响处理效果,从而优化算法性能。 这个压缩包提供了一个深入了解数字图像处理的好机会,无论是对于初学者还是经验丰富的开发者来说都极具价值。通过实践和修改代码能够加深对原理的理解,并提升解决问题的能力。