opencv-3.4.6_source源码，适用于linux、windows环境下自己编码源码编译来构建opencv头和库，以用于基于opencv的图像处理工程

opencv-4.5.2_source源码，适用于linux、windows环境下自己编码源码编译来构建opencv头和库，以用于基于opencv的图像处理工程

opencv4.5.2 适用于 win10 & win11，用于计算机视觉图像处理 使用方法： (1) 解压 opencv4.5.2.zip; (2) 双击 opencv4.5.2.exe，生成opencv的头和库； (3) 以三方库形式引入，以构建图像处理工程； 备注：内含完整的debeg和release库

opencv3.4.6 适用于 win10 & win11，用于计算机视觉图像处理 使用方法： (1) 解压 opencv3.4.6.zip; (2) 双击 opencv3.4.6.exe，生成opencv的头和库； (3) 以三方库形式引入，以构建图像处理工程； 备注：内含完整的debeg和release库

目录1.图像加法运算1.1 运用numpy库1.2 调用OpenCV1.3 两种方法的运行代码和结果2.图像融合2.1 运用openCV中的addWeighter()函数2.2 运用PIL库中的Image.blend()函数 1.图像加法运算 1.1 运用numpy库 运用numpy库进行图像加法运算的方法为：取模运算 总像素值 = 图像1 + 图像2 1)当总像素值<=255时，像素值保持不变. 。如：56+124=180，即加法运算后的像素值为180 2)当总像素值>255时，像素值取(总像素值 – 255)。如：（250+46）- 255 = 41，即加法运算后的像素值为41 1.2

C++：基于opencv实现图像分类器SVM

C++调用OpenCV(4.6.0)实现图像反色处理源代码 包括RGB彩色图像反色转换 GRAY灰度图像反色转换 RGB彩色图像转换成GRAY灰度图像 详细的介绍可以到博客中看一看，谢谢 https://chexl.blog.csdn.net/article/details/127228417?spm=1001.2014.3001.5502

简介：图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 普通图像二值化 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIA

正样本集为包含“识别物体”的灰度图，一般大于等于2000张，尺寸不能太大，尺寸太大会导致训练时间过长。负样本集为不含“识别物体”的任何图片，一般大于等于5000张，尺寸比正样本集稍大。一般为正样品集的3倍。在当前文件夹下新建五个文件夹，pos和neg放处理后的图片，ini_pos和ini_neg放原来的图像，xml放以后自定义生成的分类器将下载的正负样本集分别放入ini_pos和ini_neg文件夹。我百度图片上下载了船的图片到ini_pos,鱼的图片到ini_neg。

主要介绍了利用OpenCV中对图像数据进行64F和8U转换的方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧