☞░ 前往老猿Python博文目录 ░一、引言在《PyQt转换显示PythonOpenCV图像实现图形化界面的视频播放》介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能。其中的关键函数如下：defcvImgtoQtImg(cvImg):定义opencv图像转PyQt图像的函数QtImgBufcv2.

一、引言在PythonOpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口，有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上，这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合。但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同，这就需要进行转换。二、背景知识1.PythonOpenCV的图像是BGR格式的，而PyQt图像格式是RGB格式的，二者需要转换；

如果有一副大图像和该大图像中截取的部分小图像，用人眼很容易找到小图像在大图像中的位置，但如果想通过电脑自动查找怎么解决呢？有2种方法，一种是直接通过图像矩阵的数据内容匹配进行查找，在一个大矩阵中查找对应小矩阵，这是精确匹配，要求小矩阵的所有元素与大矩阵中某部分的所有元素完全一致；另外一种就是OpenCVPython的HMT（hitandmisstransf

原文地址：https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910本文概述图像检索是图像研究领域中一个重要的话题，广泛应用于医学，电子商务，搜索，皮革等。本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计。图像检索概述图像检索按照描述图像不同方式可以分为两

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边缘检测什么是图像的边缘？图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘（或边沿）是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度突变、颜色突变、纹理结构

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图像分类是人工智能领域的一个热门话题，通俗来讲，就是根据各自在图像信息中反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，代替人的视觉判读。在实际生活中，我们也会遇到图像分类的应用场景，例如我们常用的通过拍照花朵来识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常，图像识别或分

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