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  1. python编写的opencv示例代码可直接运行OpenCVForPython.py

  2. 需要安装python2.7，如果使用的python3版本，相应代码需要进行适当修改 需要安装numpy包、opencv包以及matplotlib包 示例代码包含以下模块： 1.读入和显示图像,save image 2.放大缩小图像 3.画线、矩形、园、椭圆、多边形、文字 4.鼠标的每次左键点击操作在图中画圆 5.通过调节拖动条改变背景颜色 6.读取并修改image 7.将image拆分成BGR三个通道的图像，再将BGR三通道的图像融合成一个image 8.两张图像按像素直接相加 9.两张图像根

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-01-11
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：liluo0815481

  1. opencv的全部基础操作，很实用，我从github上下载的，例子都调试过。anaconda3，python3.7，opencv4调试通过。

  2. code_001 | [图片读取与显示](python/code_001/opencv_001.py) | ✔️ code_002 | [图片灰度化](python/code_002/opencv_002.py) | ✔️ code_003 | [图像创建与赋值](python/code_003/opencv_003.py) | ✔️ code_004 | [图像像素读写](python/code_004/opencv_004.py) | ✔️ code_005 | [图像像素算术操作(加减乘

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：neu1835

  1. OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

  2. 数字图像处理（第三版）冈萨雷斯，北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qq_28005905

  1. OpenCV官方教程中文版（For Python）.pdf

  2. OpenCV for python的官方文档，对于入门者来说可以有很好的指导作用，文章中包含了一些基本的图像处理方法，例如：canny，拉普拉斯变换等。

  3. 所属分类：机器学习

  1. Laplace变换基础

  2. 变换定义  f(x)f\left( x \right)f(x)在t≥0t\ge 0t≥0有定义，且积分 ∫0+∞f(t)e−stdt  (s为复数)\int_0^{+\infty}{f\left( t \right) e^{-st}}dt\ \ \left( s\text{为复数} \right)∫0+∞​f(t)e−stdt  (s为复数)  在s的某一区域内收敛，则称 F(s)=∫0+∞f(t)e−stdtF\left( s \right) =\int_0^{+\infty}{f\left(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38641339

  1. 图片识别-源码

  2. 图片识别 该python程序主要功能为按模糊，清晰，损坏三个纬度识别海量图片，并放置在不同的文件夹中。 原理 在通常情况下，图片是否清晰是个感性认识，同一个图，有可能你觉得还过得去，而别人会觉得不清晰，缺乏一个统一的标准。有章可循。 如果之前了解过信号处理，就会知道最直接的方法是计算图片的快速傅里叶变换，然后查看高体积分布。然而，区分高频量多少的具体阈值却是十分困难的，不恰当的阈值将会导致极差的结果。 Pech-Pacheco在2000年模式识别国际会议提出将图片中的通道（一般用灰度值）通过拉普

  3. 所属分类：其它

  1. deft-源码

  2. DEFT：具有傅立叶变换的数据 DEFT是一个C ++库，为三维网格上的数据提供基于傅里叶变换的工具，包括 在晶格上重复的函数之和； 使用傅立叶变换进行插值和滤波； 用傅立叶变换计算的各种导数（梯度，拉普拉斯算子等）。 DEFT包含一个python包装器。有关示例应用程序，请参见 示例： ； 示例： ； 示例： 。 DEFT （当前）具有几个依赖项： ，“西方最快的傅立叶变换”。 DEFT正在进行中。 安装说明 编译： cmake -H. -Bbuild cd build make

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：157kb
    • 提供者：weixin_42173205