人脸检测是指在图像中完成人脸定位的过程。人脸识别是在人脸检测的基础上进一步判断人的身份。1、基于Haar的人脸检测OpenCV中提供了多个训练好的分类器，其中Haar级联分类器用来进行人脸检测。分类器文件在OpenCV源代码的“..Python3.8Libsite-packagescv2data”文件夹中。该文件夹中有以下常用的分类器文件：haarcasc
视频是由一系列图像构成，这一系列图像被称为帧，帧是以固定的时间间隔从视频中获取的。播放的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧/秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数。如果从视频中提出独立的帧，就可以使用图像处理的方法对其进行处理，达到处理视频的目的。OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种
图像梯度计算是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值变化也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值变化也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。OpenCV中提供Sobel、Scharr和Laplcaian算子实现图像梯度计算。1、Sobel算子Sobel算子是一种离散的微分算
形态学，即数学形态学，是图像处理过程中一个非常重要的研究方向。形态学主要从图像内提取分量信息，该分量信息通常对于表达形态学操作主要包含：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、礼帽运算、黑帽运算等。1、腐蚀操作腐蚀能够消除图像的边界点，使得图像沿着边界向内收敛，也可以将小于指定结构元素的部分去除。
1、图像加法1.1 Numpy的加法图像对象可以直接使用“+”号为图像的每个通道加上指定的值。如下示例，为每个通道中的每个值加10。# 使用“+”号进行数值计算import cv2img = cv2.imread("E:/tmp/img/cat.png")# 原始数值# img[:5, :8, 0] 表示读取前5行（h），前8列（w），B通道的值，方便结果验证print(img[:5, :8
1、ROI简介ROI既是提取感兴趣的区域。在图像处理中，我们常常要对某个区域进行选择、提取，然后对这个区域进行单独分析、处理、显示，这个的区域我们称为ROI区域，英文全称为Region of interest，中文名为“感兴趣区域”。1.1 截取感兴趣区域newImg = img[0: 100, 0: 100]获取指定区域的图像，将结果生成新的newImg图像对象
1.模块传参基础在Linux内核中，可以使用模块传参的方式向内核模块传递参数。这些参数可以在模块加载时动态地传递给模块，以便模块根据这些参数进行相应的配置或行为。模块传参是通过在模块加载时从命令行传递参数给内核来实现的。这些参数可以在模块的源代码中被读取和解析，以决定模块的行为或配置。要使用模块传参，需要在
1、图像处理在OpenCV中使用vc2.imread()函数读取图像，cv2.imread()有两个参数，第一个参数filename是图片路径，第二个参数flags表示图片读取模式，常用有两种。cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，可以直接写1。cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。在OpenCV开发过程中，经常用将RGB图像
1.模块示例首先，创建一个名为xuedaon.c的C源文件，内容如下：#include <linux/module.h>#include <linux/kernel.h>static int __init xuedaon_init(void){ printk(KERN_INFO "modules init! "); &nbs
OpenCV是开源计算机视觉库，它是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，用于为计算机视觉专业人员提供灵活、功能强大的开发接口。OpenCV由C语言和C++实现，提供C++、Python、Java等多种编程语言接口，并支持Windows、Linux、MacOS、Android和IOS等平台。1、Python环境安装1.1 Python简介Python由荷兰数学和计算机科学研究学会
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