读取一张图片，在该图片上截取一个ROI区域，将截取的图片在一个新的窗口内展示，并将该图片保持到工程目录下。
首先，我们创建一个鼠标回调函数，当鼠标事件发生时执行。鼠标事件可以是任何与鼠标有关的事件，如左键向下、左键向上、左键双击等。它给我们每个鼠标事件的坐标（x,y）。有了这个事件和位置，我们就可以做我们想做的事情。要列出所有可用的事件，在Python终端运行以下代码。
补充知识：python opencv查看图片中任一点的像素 BGR值 灰度值 HSV值
OpenCV中，我们需要创建一个鼠标的回调函数来获取鼠标当前的位置、当前的事件如左键按下/左键释放或是右键单击等等，然后执行相应的功能。
计算机视觉是人工智能最热门的应用领域之一。人工智能技术推动了汽车自动驾驶、机器人以及各种照片处理类软件的巨大发展。目标检测技术也在稳步推进。生成对抗网络（GANs）同样也是人们最近比较关注的一个问题。这些都在向我们展示未来计算机视觉领域的发展前景是多么的不可限量。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
上一节我们简单的使用opencv的图形绘制方法，用鼠标绘制了一些内容。上一节所响应的是简单的双击事件EVENT_LBUTTONDBLCLK，在OpenCV的鼠标事件中还有很多。以下将列举出来：
现在说的机器视觉（Machine Vision）一般指计算机视觉（Computer Vision），简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
其实查找相似的东西用机器学习训练的方式处理应该是最好的，今天做的这个小练习主要是针对OpenCV的matchShapes函数的练习，正好把OpenCV的几个函数综合运用一下。
分水岭概念是以对图像进行三维可视化处理为基础的：其中两个是坐标，另一个是灰度级。基于“地形学”的这种解释，我们考虑三类点：
putText方法接收图像，文字内容， 坐标 ，字体，大小，颜色，字体厚度这几个参数，我们用中文的函数原型说明如下：
主要有cv2.line()//画线， cv2.circle()//画圆， cv2.rectangle()//长方形，cv2.ellipse()//椭圆， cv2.putText()//文字绘制
1. 学习目标 学习如何在OpenCV中处理鼠标事件； 学习鼠标事件与回调； 学习鼠标事件回调函数的基本流程。 2. Callback 基本流程 📷 3. 鼠标事件 cv.setMouseCallback 函数说明 3.1 cv.setMouseCallback() 函数使用 cv.setMouseCallback(winname,onMouse,userdata) 3.2 参数说明 参数 说明 winname 表示监听鼠标事件的窗口。 onMouse 表示响应函数，即当鼠标事件触发时调用的函数。 user
在OpenCV中也存在鼠标的操作，今天我们先介绍一下鼠标中的操作事件，用于为之后的GrabCut分割来做个前提。
之前在公众号中写过一篇文章——图像处理的仿射变换与透视变换,这篇文章是对透视变换做了进一步深入研究。
OpenCV是一个C++库，用于实时处理计算机视觉方面的问题，涵盖了很多计算机视觉领域的模块。
本期将介绍并演示OpenCV中使用textureFlattening实现图像中指定区域纹理平滑的效果。
Matplotlib是一个用于Python的绘图库，它提供了多种绘图方法。在这里，将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片，保存图片等。
应用场景：挖取a图小块放在b图中，美图秀秀呀，抠图软件制作等 视觉效果： 📷 代码实现： #include "opencv2/photo.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/core.hpp" #include <iostream> // we're NOT "using namespace std;" he
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？
# coding=gbk import cv2 clicked=False def onMouse(event,x,y,flags,param): global clicked if event ==cv2.EVENT_LBUTTONUP: clicked = True cp=cv2.VideoCapture(0)#cp为cameraCapture缩写 # VideoCapture是opencv内置函数，参数为零代表第一个摄像头，一般也就是笔记本内置摄像头 cv2.namedWindow('mywindow') cv2.setMouseCallback('mywidow',onMouse) print ('Showing camera feed. Click window or press any key to stop.') success, frame = cp.read()//不懂点击
上面公式得出的H ，对于图一中的所有点都是正确的，换句话说，可以用H将第一个图中的点映射到第二张图。
应用： 利用鼠标进行画板的特殊区域选择，可用于教学，标注工作等 代码： #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat src, img1, mask, final; Point point; vector<Point> pts;
数字华容道，记得以前《最强大脑》上一个初赛题目，正好最近家里买了个数字华容道的玩具，玩着还挺有意思，于是就想干脆自己做个华容道的游戏，本来说做这样的小游戏用Unity3D我觉得更好，无奈最近在自学Pytorch深度学习框架，装了Anaconda全家桶，硬盘空间告急，于是就把Unity3D给删了。想想不如用OpenCV做这个得了，正好算是针对OpenCV做了个综合实战。
代码为转载，出处找不到了，不贴了 📷 工具条进度条： // ConvertColor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma com
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。 所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
以前文章《C++ OpenCV检测并提取数字华容道棋盘》中有部分是用到了透视变换，不过因为在自己适应边缘检测中，有些图片干扰项太多，导致想要的东西提取不出来，于是这篇就是做了一个手动载取位置来做透视变换的小练习。
做UI界面时，常常会遇到配色的问题，有专业美工还好，没有的话，你想要什么颜色，需要自己进行提取，如果没有PS，那我们就用OpenCV做个简单的颜色提取功能。
应用场景：跟踪摄像头中的目标物体，目标物体由鼠标选出，跟踪搜索框的大小和方向搜跟踪物体的变化而变换，目前仅支持单一物体跟踪。
上一篇文章《学习|OpenCV图片修复函数inpaint》我们试验了OpenCV的图像修复函数，这篇我们结合鼠标事件使用修复做到想修复哪就修复哪的效果。
！！！本博客，是对图像的背景颜色的修改的基础讲解~！！！ 还包括一个练习——是对背景色修改的一点应用尝试！！！——始终相信学习多一点探索，脚步会更坚定一些~
在计算机视觉领域，OpenCV是一款广泛使用的开源库，用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时，了解如何创建和显示窗口，以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作，帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
警告： 就算图像的路径是错的， OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命 令print img时得到的结果是None。
计算机视觉现在很流行，世界各地的人们都在从事某种形式的基于深度学习的计算机视觉项目。但在深度学习出现之前，图像处理技术已被用来处理和转换图像，以获得有助于我们完成任务的见解。今天，让我们看看如何实现一种简单而有用的技术，即透视投影来扭曲图像。
【1】通过track.py滑动条动态设置HSV范围，保证较好的提取去包装箱的轮廓mask,效果如下：
#include <iostream> // for standard I/O #include <string> // for strings #include <iomanip> // for controlling float print precision #include <sstream> // string to number conversion #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // Gaussian Blur #inclu
seamlessClone是OpenCV3后添加的函数，使用此函数可以轻松将一幅图像中的指定目标复制后粘贴到另一幅图像中，并自然的融合。函数说明：
本项目旨在让大家理解远控软件的原理，通过远控桌面可以实现远程控制我们的电脑，更好更方便的管理电脑。文末将给出初始版的完整代码，需要使用到的其他工具也会有所说明。最终实现的效果就是只要用户点击了客户端的程序运行，我们就可以在服务端对其进行控制。效果如下：左边是客服端程序运行了，然后我们就可以在左边的另一台电脑上打开服务端程序进行控制，可以看到左边的屏幕图像也已经显示在了右边的电脑上。完整代码见文末！
1.对图像进行分割，分割成m*n个子图 2.打乱子图的顺序 3.将子图重新组成一幅新的图片并显示 4.添加鼠标点击响应动作，交换鼠标依次点击的两张图的位置 5.每次交换后，判断是否与原图是否一致
在这篇文章中，我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时，我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。
链接：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_photo/py_inpainting/py_inpainting.html#inpainting
大家好，今天给大家分享，一个非常实用的技巧。通过鼠标点击获取图像的坐标值，当然也可以进一步通过坐标获取 RGB 值。
本文主要介绍基于OpenCV+YOLOv5实现车辆跟踪与计数的应用，并给出源码。
现在我们来创建一个简单的程序：通过调节滑动条来设定画板颜色。我们 要创建一个窗口来显示显色，还有三个滑动条来设置B，G，R 的颜色。当我们 滑动滚动条是窗口的颜色也会发生相应改变。默认情况下窗口的起始颜色为黑。 cv2.getTrackbarPos() 函数的一个参数是滑动条的名字，第二个参数 是滑动条被放置窗口的名字，第三个参数是滑动条的默认位置。第四个参数是 滑动条的最大值，第五个函数是回调函数，每次滑动条的滑动都会调用回调函 数。回调函数通常都会含有一个默认参数，就是滑动条的位置。在本例中这个 函数不用做任何事情，我们只需要pass 就可以了。 滑动条的另外一个重要应用就是用作转换按钮。默认情况下OpenCV 本 身不带有按钮函数。所以我们使用滑动条来代替。在我们的程序中，我们要创 建一个转换按钮，只有当装换按钮指向ON 时，滑动条的滑动才有用，否则窗 户口都是黑的。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12111102.html
CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。
疫情期间，我们在GitHub上搜索TensorFlow预训练模型，发现了一个包含25个物体检测预训练模型的库，并且这些预训练模型中包含其性能和速度指标。结合一定的计算机视觉知识，使用其中的模型来构建社交距离程序会很有趣。
鼠标的滑轮事件实现图像的缩放很方便，具体在回调函数中如下写： 其中scale可以在外部定义为全局变量，通过响应CV_EVENT_MOUSEWHEEL滑轮事件获取Scale的具体值。 获取Scale值需要关注两个问题，滑轮滑动的方向和滑动量的大小。滑动方向通过getMouseWheelDelta（flags）获取，当返回值＞0时，表示向前滑动；当返回值＜0时，表示向后滑动。滑动量根据滑动方向自行设置相应的滑动步长即可。 void onMouse(int event, int x, int y, int fla
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
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