基于OpenCV新版本3.2 讲述，详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用，基于OpenCV相关API演示每种图像分割方法，通过证件照背景融合替换与视频背景融合替换两个真实案例，讲述了图像分割在实际应用场景中的实现与演示。

本文实例为大家分享了OpenCV图像几何变换之透视变换的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1. 基本原理   透视变换（Perspective Transformation）的本质是将图像投影到一个新的视平面，其通用变换公式为： （u，v）为原始图像像素坐标，（x=x’/w’，y=y’/w’）为变换之后的图像像素坐标。透视变换矩阵图解如下： 仿射变换（Affine Transformation）可以理解为透视变换的特殊形式。透视变换的数学表达式为： 所以，给定透视变换对应的四对像素点坐标，即可求得透视变换矩阵；反之，给定透视变换矩阵，即可对图像或像素点坐标完成透视变换，如下图所示：

基于OpenCV图像采集的人脸识别网络推流及浏览器控制系统（将图像在URL地址上输出，可做成网络摄像头，带识别框） 原文： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124041957

主要为大家详细介绍了OpenCV实现图像直线检测的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

基于python编程下opencv库实现多张多方向图片的自动识别拼接，可应用于大幅纸质地图扫描成多个文件后自动拼接恢复电子版原图。

由于工作需要，自己亲手用c++builder（代码跟vc++通用）的opencv图像处理程序，附上源代码，其中程序实体代码在unit1.cpp中，可用记事本查看。实现了二值图像（0，255）搜索不同形状(黑色为种子)的区域，并记录了不同区域的边缘、大小等数据，采用的是递归算法，执行速度超快。 另包含对灰度图像进行canny处理的代码和对偏暗图像进行对比度增强的代码，阈值可用滑动杆调，对边缘扫描阈值确定和调试opencv的canny检测效果很有帮助。。。另关于opencv的在c++builder中的调试方法，我已以pdf的形式发布————

实现了图片的多种处理，包括平滑，膨胀，腐蚀，旋转放大缩小，二值化，边缘检测，轮廓检测等，全面，易懂。运用opencv实现，代码为c++。

23.1 傅里叶变换 目标 本小节我们将要学习： • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT（快速傅里叶变换）函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有：cv2.dft()，cv2.idft() 等 原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离 散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性。实现 DFT 的一个快速算法被称为 快速傅里叶变换（FFT）。关于傅里叶变换的细节知识可以在任意一本图像处 理或信号处理的书中找到。请查看本小节中更多资源部分。 对于一个正弦信号：x (t) = A sin (2πft), 它的频率为 f，如果把这个信号 转到它的频域表示，我们会在频率 f 中看到一个峰值。如果我们的信号是由采 样产生的离散信号好组成，我们会得到类似的频谱图，只不过前面是连续的， 现在是离散。你可以把图像想象成沿着两个方向采集的信号。所以对图像同时 进行 X 方向和 Y 方向的傅里叶变换，我们就会得到这幅图像的频域表示（频谱 图）。 更直观一点，对于一个正弦信号，如果它的幅度变化非常快，我们可以说 他是高频信号，如果变化非常慢，我们称之为低频信号。你可以把这种想法应 用到图像中，图像那里的幅度变化非常大呢？边界点或者噪声。所以我们说边 界和噪声是图像中的高频分量（注意这里的高频是指变化非常快，而非出现的 次数多）。如果没有如此大的幅度变化我们称之为低频分量。 现在我们看看怎样进行傅里叶变换。 23.1.1 Numpy 中的傅里叶变换 首先我们看看如何使用 Numpy 进行傅里叶变换。Numpy 中的 FFT 包 可以帮助我们实现快速傅里叶变换。函数 np.fft.fft2() 可以对信号进行频率转 换，输出结果是一个复杂的数组。本函数的第一个参数是输入图像，要求是灰 度格式。第二个参数是可选的, 决定输出数组的大小。输出数组的大小和输入图 像大小一样。如果输出结果比输入图像大，输入图像就需要在进行 FFT 前补 0。如果输出结果比输入图像小的话，输入图像就会被切割。 146 www.linuxidc.com

本文对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析，并在此基础上，设计 并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块：手势图像 捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像 头捕获手势图像，再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像，针对这两幅图像 对手势进行特征提取，最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处 理以及特征提取两个模块中，本文加入了 OpenCV（微软开源视觉库）函数库，在运行的 效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了 模板库，并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本 进行了识别，平均识别率为 92.80%，达到了很好的识别效果。同时，符合高识别率以及实 时处理的设计准则。

基于OpenCV最新版本3.1.0详细讲述OpenCV图像处理部分内容，包括Mat对象使用、HIGHGUI使用、基于常用核心API讲述基本原理、使用方法、参数、代码演示、图像处理思路与流程讲授。涵盖OpenCV中图像处理部分的全部主要内容。穿插了应用开发中常见问题与分析，是学习图像知识与应用开发最佳实践教程