include "cv.h" #include "highgui.h" #include #include int main( int argc, char** argv ) {

车道和车辆检测系统 OpenCV图像处理管道，用于自动驾驶汽车的车道和车辆检测 图像处理管道 添加自动调整（自动亮度和对比度）以消除颜色不规则 转换为灰度并隔离黄色和白色 运行Canny边缘检测器 创建感兴趣的区域以减少周围的噪音 运行概率霍夫线变换 平均左车道线和右车道线成1条凝聚力车道 自动调整 为了使图像清晰，我们可以使用对比度优化和直方图裁剪自动调整亮度。 然后，该算法将根据削波百分比自动生成α和β（可以通过增加百分比来增加目标亮度）。 蓝色（调整前）橙色（调整后） 与以前的混合方式相比，车道线现在更为普遍。 这将使以后的边缘检测更容易识别线条。 隔离黄色和白色 从RGB转换为HSV使得黄色和白色阴影更易于检测。 通过这样做，我们可以简单地将黄色和白色道路标记与图像的其余部分隔离开（任何覆盖浅色和深色阴影的颜色范围都应该起作用）。 现在，我们将原始帧转换为灰度，并将其与新的

VS2010与QT插件做界面，用OPENCV模块进行图像处理，适合初学图像处理。包括打开图像、二值化图像、图像开闭操作、模版匹配、保存图像等

双目立体标定 opencv 图像处理拼接 基于vs2013+opencv2.4.9进行开发。可以实时跑通，具有一定的参考价值 双目立体标定

将opencv各种图像处理算法集成到一个软件界面里，有时候我们需要快速知道opencv各种算法处理后的结果是什么样子，如果编写代码或许毕竟麻烦，这个工具的目的是，让你快速通过操作界面，得到各种算法的处理结果。

利用opencv自带函数，读取一个图像的通道数，之前一直出错，原来是自己设置错了

python opencv图像处理系统有界面训练各种opencv处理图像操作，参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/117225235?spm=1001.2014.3001.5502

Opencv图像处理经典例图。可以作为参考。

基于图像处理，vc++平台的水果识别。通过亮度调整，梯度处理，边缘图像，边界跟踪，计算颜色形状等，计算出结果

一、功能 这里的需求是，判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡—->判断黑色颜色的范围。 二、使用OpenCV的Mat格式图片遍历图片 下面代码里，传入的图片的尺寸是640*480，判断黑色范围。 /* 在图片里查找指定颜色的比例 */ int Widget::Mat_color_Find(QImage qimage) { Mat image = QImage2cvMat(qimage);//将图片加载进来 int num = 0;//记录颜色的像素点 float rate;//要计算的百分率 //遍历图片的每一个像素点 for(int i = 0; i < im