opencv/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp at 2.4 · opencv/opencv samples\cpp\generic_descriptor_match.cpp 多种描述符匹配算法,提取图像特征点 #include "opencv2/opencv_modules.hpp" #include <cstdio> // 检查是否包含OpenCV的非自由模块，如果没有则输出错误信息 #ifndef HAVE_OPENCV_NONFREE int main(int, char​**​) { printf("The sample r…

图像处理与边缘检测学习报告(较为概括) 项目简介 这份代码是我学习计算机视觉（CV）的第一个实验，用 Python 和 OpenCV 实现了一些基本的图像处理功能。我通过这个项目学会了如何读取图片、显示图片，还尝试了三种找边缘的方法，最后还研究了噪声和参数对边缘检测的影响。 环境准备 编程语言: Python 需要的库: OpenCV (cv2)：处理图像。 NumPy (np)：计算数字。 Matplotlib (plt)：画图展示。 安装方法: conda create --name cv python=3.12 conda activate cv pip install opencv-p…

学习框架 1. 基础知识准备 在学习计算机视觉之前，需要打好数学和编程的理论基础，这些是后续学习的核心支撑。 数学基础： 线性代数：掌握矩阵、向量、特征值和特征向量等概念，这些在图像变换和特征提取中非常重要。 微积分：理解梯度、偏导数和优化方法，用于模型训练和图像处理。 概率论与统计学：熟悉条件概率、贝叶斯定理和随机变量的基本知识，帮助理解机器学习模型。 编程技能： 建议熟练掌握Python，因为它在计算机视觉领域有广泛的库支持（如OpenCV、TensorFlow、PyTorch）。C++也是一个可选语言，尤其在性能优化时有用。 2. 图像处理基础 理解图像的表示和基本处理技术是CV的入门步…