1.OpenCVSharp特点
2.OpenCV:Mat源码解读
3.OpenCV:吊打高斯模糊的源码StackBlur加入
4.使用 Opencv 创建类似 Instagram 的滤镜！
5.OpenCV实现ResNet18推理---深度学习七
6.什么是简化OpenCV

OpenCVSharp特点

       OpenCVSharp作为一个库，具有显著的源码简化特性。首先，简化它直接封装了OpenCV的源码多种功能，使得学习过程更为直观，简化webapp源码分享减少了初学者需要掌握的源码复杂性，降低了学习门槛。简化

       其次，源码OpenCVSharp在设计上考虑到了用户的简化使用便捷性。大部分类都实现了IDisposable接口，源码这意味着用户可以方便地使用using语句块来管理资源，简化避免了资源泄露的源码问题，提高了代码的简化整洁性和效率。

       与传统的源码面向对象编程模式不同，OpenCVSharp允许直接调用OpenCV的方法，不需要繁琐的类和对象操作，这对于那些倾向于直接操作底层功能的开发者来说，无疑是一个优势。

       在图像处理方面，OpenCVSharp提供了灵活的转换功能。它能够直接将IplImage类型的数据转换为.NET的Bitmap（用于GDI+）或者WriteableBitmap（适用于WPF环境），这种特性使得在不同图形库之间切换变得更加简单。

       最后，OpenCVSharp还支持跨平台，特别是针对Mono环境，这意味着开发者可以使用相同的代码库在Windows和Linux等不同操作系统上运行，极大地扩展了其应用范围。

OpenCV:Mat源码解读

       OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文，你将对Mat的基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的策略。

       Mat类的实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的收费网盘源码下载内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。

       UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，Mat的基本构造就有了基础概念。

       Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。

       通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。

       最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。

OpenCV:吊打高斯模糊的StackBlur加入

       简化版 StackBlur API介绍

       StackBlur 最近才加入到OpenCV中，将在下一个Release版本（4.7）中出现。C++用户可以尝试从源码编译OpenCV体验一下。Python 用户可以尝试用pip安装rolling版本的OpenCV：pip install opencv-python-rolling==4.6.0.。StackBlur是高斯模糊的近似，同样支持水平和垂直不对称的滤波。

       为什么StackBlur的API中s小写？OpenCV中对API有严格控制，以作者名称开头的个人理财通项目源码API可以大写（如Sobel、GaussianBlur），除此之外都小写字母开头。

       StackBlur的使用建议和最后的实验结果如下：

       建议当kernel size > 时，用stackBlur替换高斯模糊；当kernel size特别大时，OpenCV的所有模糊滤波器中只推荐stackBlur。

       实验结果如下：测试环境为Mac M1，8核，image size [ x ]，数据类型：CV_8U3C。测试方法为跑一千次，选取最小作为耗时，测试脚本在这里。结论为stackBlur不会随着kernel size增加而增加耗时。

       StackBlur算法的坑是由老瓦在年初挖的。当时他给了我一个任务，尝试增加一个新滤波器stackblur。最后在OpenCV上调通并产生正确模糊结果，但卡在了速度优化上。最近在优化OpenCV的DNN模块，学会了一些并行加速的技巧，终于填上了这个坑。

       本文主要介绍新加入OpenCV的模糊算法Stackblur，Stackblur是一种高斯模糊的快速近似，由Mario Klingemann发明。其计算耗时不会随着kernel size增大而增加，专为大kernel size的模糊滤波场景量身定制。本文从新加入OpenCV的cv::stackBlur API开始介绍，通过对比BoxBlur和高斯模糊，阐述Stackblur的优势。接着，详细介绍了Stackblur算法的原始论文及其计算过程，解释了Stack、StackOut和StackIn的运作方式。最后，总结了Stackblur的加速优化策略和实验结果，表明Stackblur在大kernel size下的速度优势。

       StackBlur算法采用Queue和Stack计算方式，与传统滤波算法不同，其计算耗时不会随着kernel size的增大而增加，这得益于其独特的计算机制。Stackblur算法在2维图像上的实现，通过先在水平方向进行1维stackblur算法，火焰纹章java源码然后在垂直方向进行1维stackblur算法，实现整体的模糊效果。同时，通过多线程并行加速、SIMD指令优化等策略，Stackblur算法在性能上实现了显著提升，甚至在某些情况下比BoxBlur更快。

       StackBlur的计算优化包括使用乘法代替除法运算，以减少计算量。同时，针对不同数据格式和通道数，提供了一系列优化策略，以提高性能。实验结果显示，StackBlur在kernel size <= 5的情况下，速度接近高斯模糊，而在大kernel size下（如kernel size=），StackBlur的速度远超高斯模糊。

       如果你对StackBlur的加速优化和性能测试感兴趣，欢迎在评论区留言讨论，分享建议和反馈。

使用 Opencv 创建类似 Instagram 的滤镜！

       图像滤镜是一种技术，它能够改变图像的颜色、阴影、色调、饱和度、纹理等特性，以满足商业、艺术或审美需求。如今，这些滤镜在社交媒体平台如Instagram、Facebook和Picsart等编辑应用中非常普遍，为增添新视觉效果。

       OpenCV是一个用于计算机视觉任务的免费Python库，包含多种功能和方法。通过应用一些图像转换技术，我们可以利用OpenCV创建所需的滤镜效果。下面，我们将通过一系列示例来展示如何使用OpenCV实现不同类型的滤镜效果。

       灰度滤镜

       灰度滤镜旨在将彩色图像转换为黑白效果，移除图像中的打印机固件源码颜色成分。使用`cv2.cvtColor()`函数可以轻松实现这一功能。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像已成功转换为灰度效果。

       亮度调节滤镜

       亮度调节滤镜可以增加或降低图像亮度。这通过`cv2.convertScaleAbs()`函数实现，通过调整Beta值可以得到所需的亮度变化效果。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像亮度已成功调整。

       锐利效果滤镜

       锐利效果滤镜用于增强图像细节，通过`filter2D`方法调整图像内核实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像细节显著增强。

       棕褐色滤镜

       棕褐色滤镜为照片增添温暖的棕色效果，适用于复古、平静和怀旧风格。使用`cv2.transform()`函数实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像呈现温暖的棕褐色效果。

       铅笔素描效果滤镜

       铅笔素描效果滤镜通过灰度处理实现粗略的素描效果，OpenCV提供了内置函数简化实现过程。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像呈现灰度铅笔素描效果。

       彩色铅笔素描效果滤镜

       彩色铅笔素描效果滤镜进一步添加颜色，通过调整色调与饱和度实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       彩色铅笔素描效果成功实现。

       HDR效果滤镜

       HDR滤镜增加图像细节层次，使用`cv2.detailEnhance()`函数实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像细节层次显著增强。

       反转滤镜

       反转滤镜通过调整像素值实现黑白反转效果，利用`cv2.bitwise_not()`函数简化实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       实现反转滤镜效果。

       季节性效果滤镜

       季节性效果滤镜包括夏季和冬季滤镜，分别调整图像的色调以模拟不同季节的氛围。使用查找表或SciPy函数实现。

       夏季效果滤镜

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       实现夏季效果滤镜，图像呈现温暖色调。

       冬季效果滤镜

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       实现冬季效果滤镜，图像呈现冷色调。

       完整代码和图像文件可在以下链接中找到：[链接](github.com/prateekmaj...)

OpenCV实现ResNet推理---深度学习七

       借助OpenCV实现ResNet推理，本文旨在简化实际工程部署的推理流程。首先，准备好OpenCV源码编译与安装，同时确保具备其他所需环境。接下来，介绍OpenCV如何进行ResNet推理的实现过程，分为模型转换、数据预处理与模型推理三大部分。

       模型转换：借助`torch.onnx.export()`接口，将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式。加载训练权重，生成随机数进行转换验证。通过`ONNX Simplifier`库对模型进行优化，简化模型结构，减小模型大小。

       数据预处理：从Python测试脚本中提取数据预处理步骤，包括通道格式转换、缩放与数据格式转换。利用OpenCV库读取并实现通道格式转换，注意调整通道为RGB格式。缩放至指定大小，将转换为torch张量类型，并调整像素值范围至[0, 1]。进行数据标准化处理，最终完成预处理过程。

       模型推理：将预处理完成的数据转换为模型可接受的输入格式，通过OpenCV的DNN模块执行推理操作。使用`blobFromImage()`接口对输入数据进行进一步预处理，执行`forward()`后获得模型输出结果。找出输出结果中最大值对应的索引，以此确定推理结果的类别。

       以上步骤详细介绍了如何借助OpenCV实现ResNet推理，从模型转换、数据预处理到模型推理，简化了工程部署中的关键流程，为实际应用提供了一种有效途径。

什么是OpenCV

       OpenCV是一个基于开源许可的跨平台计算机视觉库。该库最初由Intel公司开发，现由非营利组织OpenCV.org维护。它提供了大量图像和视频处理函数，使计算机视觉研究与应用更便捷高效。

       功能与特点方面，OpenCV库包含图像处理与分析、目标检测与识别、三维重建与立体视觉、视频处理与分析等各类功能。其跨平台性支持多种操作系统与编程语言，如Windows、Linux、Mac OS及C++、Python、Java等，便于项目集成与语言间无缝交互。

       在应用场景方面，OpenCV广泛应用于物体检测与跟踪、人脸识别、图像分割与分析、图像增强与修复、三维重建与立体视觉等场景。Python中使用OpenCV，需先安装库，利用cv2模块封装简化函数，如读取、显示图像，进行图像缩放、旋转、颜色空间转换等。

       使用OpenCV进行图像处理时，需注意数据类型、通道顺序、内存管理等问题，并选择合适的优化函数与算法以提升性能与效果。除图像处理外，OpenCV还应用于视频处理、深度学习、机器人视觉等领域，广泛应用于工业自动化、医疗诊断、安全监控等。

       未来，随着人工智能与计算机视觉的迅速发展，OpenCV将在更多领域发挥重要作用，持续推动科技与应用的创新。

年最新在树莓派安装openCV的方法

       年，树莓派（Raspberry Pi）与开源计算机视觉库openCV的结合变得更加简单。这款基于ARM的迷你计算机因其开源、低成本和丰富的扩展性，被广泛应用于教育和嵌入式系统。而openCV，作为强大的计算机视觉工具，提供图像处理、机器学习等功能，尤其适合与树莓派协同工作。

       在安装openCV的过程中，传统的繁琐步骤已被简化。首先，为避免国外软件源可能带来的下载问题，建议将树莓派的默认软件源切换至国内镜像站，如清华大学的镜像站。通过编辑「/etc/apt/sources.list」和「/etc/apt/sources.list.d/raspi.list」文件，将源地址替换为国内镜像，并更新软件源，以提升使用体验。

       一旦软件源切换成功，安装openCV只需一行命令。在官方第版bullseye系统中，通过命令安装openCV，然后验证安装是否成功。在树莓派上导入Python并检查openCV版本，如果能正常显示版本信息，安装即告完成。

       为了直观体验openCV，可以使用USB摄像头与树莓派连接。通过Python IDE编写简单代码，树莓派能顺利读取摄像头画面，展示openCV在实际应用中的初步效果。

       总的来说，年的树莓派安装openCV不再复杂，只需简单几步就能开启计算机视觉的探索之旅。希望这个过程能激发更多创新应用的诞生。

OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的系统镜像

       本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先，选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，并建议更换源至清华源，以确保下载过程顺利，避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。对于远程操作需求，外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。

       安装系统镜像，完成OpenCV安装后，生成的镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。

       正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。

       采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。

       编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。

       演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。

opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码

       OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离，其应用广泛，例如在无人驾驶中，用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算：L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时，采用[]中的并行算法，借助TBB库。其他情况下，会使用[]算法。

       简单来说，[]算法在年发表，而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df，它是输入函数f的欧氏距离变换，即对于每个点p，找到最近的q点，其距离加上f(q)值。

       公式[公式]描述了经典的距离变换方法，它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中，如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ，有一维和二维情况的处理方法。一维时，欧氏距离平方变换为[公式]，二维则通过两次一维变换简化计算过程。

       如果你对OpenCV的距离变换感兴趣，欢迎查看我的专栏并投稿，共同探讨OpenCV背后的原理和知识，共同进步。