1、OpenCV的特点 [编辑] （1） 总体描述 OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库 其代码都经过优化，可用于实时处理图像 具有良好的可移植性 可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作 具有低级和高级的应用程序接口（API） 提供了面向Intel IPP高效多媒体函数库的接口，可针对你使用的Intel CPU优化代码，提高程序性能（译注：OpenCV 2.0版的代码已显着优化，无需IPP来提升性能，故2.0版不再提供IPP接口） [编辑] （2） 功能 图像数据操作

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

#include #include #define MATCHMETHOD TM_SQDIFF_NORMED//宏定义匹配模式 using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread(几何.jpg); Mat src_gray, binary; Mat Triangle = src.clone(), Rect = src.clone(), Circlar = s

轮廓概述 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。  为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。  查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。  在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体,要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。 轮廓检测的作用： 1.可以检测图图像或者