0卡尔曼OPENCV预测鼠标位置卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差（即噪声），只要对它们的统计性质作某些适当的假定，通过对含有噪声的观测信号进行处理，就能在平均的意义上，求得误差为最小的真实信号的估计值。因此，自从卡尔曼滤波理论问世以来，

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

    今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例，原图如下，我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点，并进行标注显示。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/ae374a72c5404b00b0e976e499eedf36.png)    第一步：阈值处理分割出地图轮廓!(ht

一、图像阈值化简介!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/e50ea0fff6ce3d63514ff995f349e60f6aa.png)二、固定阈值!(https://images2015.cnblogs.com/blog/1199089/201707/11990892

学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为3879字，预计阅读9分钟前言以前的文章《COpenCV之透视变换(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp

编译过程:gstdc112.cpp$LD_LIBRARY_PATH/libbgslibrary_core.sopkgconfigcflagslibsopencv 错误：undefinedreferenceto\bgslibrary::algorithms::FrameDifference:

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图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是

OpenCV如何去除图片中的阴影一、前言如果你自己打印过东西，应该有过这种经历。如果用自己拍的图片，在手机上看感觉还是清晰可见，但是一打印出来就是漆黑一片。比如下面这两张图片：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/6cd13276f9b449df82d8f4