使用积分图的自适应二值化算法

视频处理视频处理VideoCapture类类函数介绍捕获摄像头视频播放视频文件VideoWriter类类函数介绍保存视频视频操作基础视频处理视频是由一系列图像构成的，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。获取（播放）帧的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧/秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数，对应的英文是FPS（Frames Per Second）。如果从视频中提取出独立的帧，就

vs2019单元测试概念步骤创建单元测试项目关联待测试的项目编写测试代码单元测试测试结果概念单元测试（unit testing），是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。编写单元测试是用来验证这段代码的行为是否与我们期望的一致。步骤开发环境： vs2019测试例子： 一个简单的两数相加 int add_Two(int a,int b)main.cpp:test.h:创建单元测试项目右键解决方案

遇到wait语句时，会判断wait语句条件是否成立。Verilog的wait语句是阻塞语句。

图像平滑处理图像平滑处理均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波双边滤波2D卷积图像平滑处理在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点进行处理，将其值调整为周围像素点像素值的近似值。图像平滑处理的基本原理是，将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值。取近似值的方式很

图像处理基础图像处理基础numpy 访问图像item()和itemset()感兴趣区域通道操作通道拆分通道合并获取图像属性例子图像处理基础numpy 访问图像Numpy.array库是Python处理图像的基础。在OpenCV中，通道的顺序是B→G→R在OpenCV中，最小的数据类型是无符号的8位数可以使用image[0,0]访问图像image第0行第0列位置上的像素点先行后列: img[行,列]

阈值处理阈值处理threshold函数二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY）反二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY_INV）截断阈值化处理（cv2.THRESH_TRUNC）超阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO_INV）低阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO）自适应阈值处理Otsu处理阈值处理剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。cv2

opencv入门opencv入门安装基本使用读取图像显示图像保存图像OpenCV贡献库例子opencv入门安装在https://pypi.org/project/opencv-python/上面下载最新的基于Python的OpenCV库完成下载后，在Anaconda Prompt内使用pip install完整路径文件名完成安装。pip install D:\anaconda\Lib\opencv

遇到wait语句时，会判断wait语句条件是否成立。Verilog的wait语句是阻塞语句。

Opencv提供了方便的绘图功能，使用其中的绘图函数可以绘制直线、矩形、圆、椭圆等多种几何图形，还能在图像中的指定位置添加文字说明。OpenCV提供了鼠标事件，使用户可以通过鼠标与图像交互。鼠标事件能够识别常用的鼠标操作，例如：针对不同按键的单击、双击，鼠标的滑动、拖曳等。OpenCV还提供了滚动条用于实现交互功能。用户可以拖动滚动条在某一个范围内设置特定的值，并将该值应用于后续的图像处理中。而且