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

OpenCV下图像RGB转HSI代码，代码运行成功，可以用于开发者使用。

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

利用指针处理图像数据，获取图像降采样结果，其比高斯金字塔降采样快约4倍.

适合学习C++、Opencv、图像处理、机器视觉等相关专业人群

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。

图像针 写这个库主要是因为自己在做图像拼接项目时，深感在使用opencv实现图像拼接时资料欠缺，很多资料不够全面或者不能够很好地针对opencv。该库主要包括以下几个部分源代码的重构：第一部分代码：特征点检测第二部分代码：特征点匹配第三部分代码：计算单应性矩阵第四部分代码：恢复相机内部参数第五部分代码：圆柱面投影变换第六部分代码：动态规划法寻找最佳掺杂线第七部分代码：图像融合一些参考链接： 《图像局部特征检测和描述基于OpenCV源码分析的算法与实现》赵春江_北京：人民邮电出版社_2018.07_286_14414755 图像拼接项目值得看的论文： 一些Opencv库配置经验： 1.安装opencv库opencv有两种安装方式：一是直接从官网上安装，从而不能使用SIFT等一些受到保护的算法；二是从github上下载opencv和对应的contrib版本，使用CMake编译。在使用CMak

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