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

原理概述 首先利用opencv获取到图片中特定像素点的颜色 根据颜色所处的范围选择不同的字符 再在控制台的特定位置打印即可 重点就是获取像素点的颜色 获取图像中某像素点的颜色图片载入变量 opencv中可使用Mat类型来储存图片 Mat img; img = imread("图片路径"); 将图片转化为灰度图 为什么要把图片转为灰度图呢? 主要是为了使图片颜色单一 减少后面条件判断的工作量 不过也可以不去做这一步的处理 Mat gimg; //img转化为灰度图后输出到gimg中 cvtColor(img, gimg, CV_BGR2GRAY); 获取图片某像素点的颜色 需要一个新的变量类

基于OpenCV实现图像骨架提取算法，配置环境VS2019+OpenCV4.5.1

用opencv实现人脸检测，以及眼睛、鼻、嘴的检测和角点检测，包括源代码，参考文献和一个说明文档。 用opencv实现人脸检测，以及眼睛、鼻、嘴的检测和角点检测，包括源代码，参考文献和一个说明文档。

使用python+opencv获取鼠标左键点击位置的图像的HSV或者RGB值。有问题可以联系。

OpenCv —— 人脸识别（附完整源码）。具体查看csdn文章: https://blog.csdn.net/automoblie0/article/details/125212452?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125212452%22%2C%22source%22%3A%22automoblie0%22%7D&ctrtid=P77pz

封装在Opencv的Mat图像中绘制中文文字功能！解决Opencv中默认绘制中文字体出现乱码的情况！

#模板匹配 import cv2 as cv import numpy as np def template_demo(): dog = cv.imread("E:/opencv/picture/dog.jpg") dog_nose = cv.imread("E:/opencv/picture/nose.jpg") cv.imshow("dog",dog) result = cv.matchTemplate(dog,dog_nose,cv.TM_CCORR_NORMED) h,w =dog_nose.shape[:2] min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv.minMaxLoc(result) pt1 = max_loc pt2 = (pt1[0]+w,pt1[1]+h) cv.rectangle(dog,pt1,pt2,(0,255,0),2) cv.imshow("match",dog) print(result) #src = cv.imread("E:/opencv/picture/dog.jpg") #cv.imshow("inital_window",src) template_demo() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 分析： 模板匹配通常用于目标检测。本文我们检测狗图片的鼻子。 • 我们需要两个主要组件： 1. 源图像（I）：我们期望找到与模板图像匹配的图像 2. 模板图像（T）：将与模板图像进行比较的补丁图像 1. result = cv.matchTemplate(dog,dog_nose,cv.TM_CCORR_NORMED) void cv::matchTemplate( cv::InputArray image, // 待匹配图像W*H cv::InputArray templ, // 模板图像，和image类型相同， 大小 w*h cv::OutputArray result, // 匹配结果图像, 类型 32F, 大小 (W-w+1)*(H-h+1) int method // 用于比较的方法 ); 其中method有： TM_SQDIFF_NORMED匹配数值越低表示匹配效果越好 TM_CCORR_NORMED，TM_CCOEFF_NORMED匹配数值越大表示匹配效果越好 result参数:（保存各个点匹配结果的参数） 模板匹配函数cvMatchTemplate依次计算模板与待测图片的重叠区域的相似度，并将结果存入映射图像result当中，也就是说result图像中的每一个点的值代表了一次相似度比较结果 模板在待测图像上每次在横向或是纵向上移动一个像素，并作一次比较计算 我们可以通过cv.minMaxLoc函数来确定结果矩阵的最大值和最小值的位置。 2. cv.minMaxLoc（result） 返回result数值中最小值以及最小值所在的位置和最大值以及最大值所在的位置。 3. 当知道哪个点匹配度最高时这个时候我们需要用矩阵把模板给标出来 C++: void rectangle(Mat& img, Point pt1,Point pt2,const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0) 第一个参数：要在哪个图像上画？ 第二个参数：矩阵的左上角点坐标 第三个参数：矩阵的右下角点坐标 第四个参数：颜色

利用opencv把视频转换成字符串视频