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C++とOpenCVを使えば、画像に署名やロゴを簡単に追加できる機能を実現できます。 画像読み込み後、putText関数で位置、フォント、サイズ、色を自在に調整できるため、用途に合わせた署名処理が可能です。 初心者でも扱いやすく、画像編集の

C++ OpenCV 画像回転では、90度刻みならcv::rotateで高速に時計回り・反時計回り・180度を切替えられます。 任意角度ならcv::getRotationMatrix2Dで中心と角度を行列に変換し、cv::warpAffin

C++とOpenCVを用いると、cv::imreadやcv::imshowなどの関数で画像の読み込み、表示、保存が手軽に行えます。 回転、リサイズ、エッジ検出、トリミングなどの画像処理機能を組み合わせることで、シンプルなアプリから高度な解析

C++とOpenCVなら、cv::imencodeでメモリ上にJPEGやPNGへ再エンコードし、品質パラメータでファイルサイズと画質を調整できます。 生成されたバイト列をstd::vector<uchar>に収めofstream

C++とOpenCVなら、cvtColorでグレースケール化しGaussianBlurでノイズを抑えた後、CannyやSobelを呼ぶだけで輪郭抽出が完了します。 パラメータを適切に調整すれば薄い線も強調でき、ハフ変換で直線抽出へ滑らかに接

C++とOpenCVなら魚眼画像を短いコードで補正できます。 チェスボードを写した複数枚の画像からcv::fisheye::calibrateでカメラ行列Kと歪係数Dを取得し、取得後はcv::fisheye::undistortImageに

C++でOpenCVを利用すると、JPEG、PNG、WebP、AVIFなどの画像圧縮形式が選択可能です。 JPEGは非可逆で高い品質調整ができ、PNGは可逆圧縮で劣化なく保存できます。 WebPとAVIFは圧縮性能が高く、用途に合わせた画像

C++とOpenCVを使った画像フィルタリングは、ノイズ除去やエッジ強調など実践的な処理が可能であり、ぼかし、ガウシアン、メディアン、バイラテラルなど多彩な手法で調整できます。 各フィルタは入力画像に対して最も適した処理を選択できるため、用

画像の平坦化はC++のOpenCVを利用して画像内の輝度分布を均一化し、コントラスト調整を実現する手法です。 グレースケール画像ではequalizeHist関数で平坦化が可能で、カラー画像の場合には各チャネルの個別処理やCLAHEによる適応

C++とOpenCVでは、画像同士の対応点を探すために特徴点を検出し、記述子を生成し、距離計算で最良ペアを選ぶ流れが主軸です。 軽量ならORBとHamming距離をBFMatcherで組み合わせ、高精度ならSIFTやFLANNを選択します。

C++でOpenCVを利用すれば、cv::imreadで指定した画像ファイルを簡単に読み込めます。 得られた画像はcv::imshowで表示したり、cv::imwriteで保存でき、ファイルパスやエラー管理がしっかりできるため、画像処理アプ

C++とOpenCVを利用したマスク処理は、対象画像から任意の領域のみを抽出できる便利な技法です。 画像とマスク画像を読み込み、例えばcv::bitwise_andでマスク領域だけを処理対象にする方式です。 白色部分が処理対象、黒色部分が無

C++とOpenCVを用いるフォトメトリック技術は、画像から立体情報を抽出する手法です。 カメラキャリブレーションで内部パラメータを確定し、特徴点検出やエッセンシャルマトリックス推定、三角測量を通じて対応点から3D座標を導きます。 数式\(

C++でOpenCVのVideoWriterクラスを利用することで、動画ファイルの書き出しが手軽に実現できます。 適切なコーデックやフレームレート、解像度の設定により、安定した高品質の動画を生成できるため、リアルタイム処理や各種アプリケーシ

C++とOpenCVで映像ストリーミングを行うことで、リアルタイム映像処理が簡単に実現できます。 VideoWriterとGStreamerの連携により、映像の変換やエンコードがスムーズになり、ネットワーク経由で映像を配信する仕組みを自由に

C++とOpenCVを利用したヒストグラム平坦化は、グレースケール画像の輝度分布を均一化しコントラストを向上させる方法です。 cv::equalizeHist関数により手軽に実行でき、画像全体の細部が際立つ効果が得られるため、視覚的に分かり

wC++でOpenCVを利用すると画像の画素値分布をヒストグラムとして算出できるため、グレースケールやカラー画像の各チャネルごとにデータを視覚化可能です。 ピクセルの頻度分析を活かしてコントラスト調整や前処理が行え、画像解析の精度向上に寄与

C++とOpenCVを利用することで、グレースケール画像に対して簡単にヒートマップが作成できることが分かりました。 applyColorMap関数を使い、画像の強度に応じた色変換が可能です。 シンプルな実装で画像解析や視覚化の効果が得られる

C++とOpenCVで画像を回転、平行移動、スケーリング、反転、色調変換など多様に拡張すると、少量データでも汎化性能を高めやすいです。 cv::warpAffineやcv::resizeといった標準APIのみで実装でき、追加ライブラリは不要