基于opencv的彩色图变灰度图代码，用c++编写的

https://blog.csdn.net/weixin_46291251/article/details/117996591 文章对应的代码以及所需要的依赖文件

论文对比分析了人脸识别预处理过程中图像增强的处理算法，中值滤波和直方图均衡化。分析了OpenCV机器视觉库的优点和使用方法，在VC++6.0和Matlab开发环境下实现了所分析的算法，并在ORL人脸库上进行实验。实验结果表明文中所采用的算法处理人脸样本效果明显，具有较强的针对性，适合用于对人脸图像进行预处理，且OpenCV机器视觉库可以作为人脸识别系统的开发工具。

彩色模型   数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。 HSV模型 HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 (1)色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，

利用opencv进行三维重建的简便方法通过六个步骤,特别是摄像机标定和立体匹配中极线约束 方法 的使用，给出了基于OpenCV的三维重建算法

主要介绍了Python基于opencv的图像压缩算法,结合实例形式分析了使用opencv进行图像压缩的常用操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

主要介绍了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能,结合实例形式分析了Python下载与安装OpenCV库及相关人脸识别操作实现技巧,需要的朋友可以参考下

基于opencv的视频帧提取及组合

简述 生活中经常要用到各种要求的证件照电子版，红底，蓝底，白底等，大部分情况我们只有其中一种，所以通过技术手段进行合成，用ps处理证件照，由于技术不到位，有瑕疵，所以想用python&openCV通过代码的方式实现背景颜色替换，加强一下对于openCV的学习，锻炼一下编码水平。 软件环境： python3.5 opencv2 windows 10 图像载入 导入opencv库，使用imread函数读取图片 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('zjz.jpg') 由于证件照太大，不方便显示，故进行缩放 #缩放 rows,co

使用C++的基于opencv的图像处理源代码，可以进行图像放大