物联网(TheInternetofthings)的定义于1999年明确提出，其界定非常简单，全部物件都根据射频识别技术等信息内容感测器设备与网络联接，进而完成智能识别和管理方法。就是指各种各样信息内容感知机器设备，如射频识别技术(RFID)机器设备，红外线传感器，卫星导航系统，激光扫描仪等设施与网络融合产生的极大互联网。在其中最重要的工艺之一是射频识别

Marker检测采用小觅相机，可以实时检测Marker的位置和姿态，效果如下：!(https://img2018.cnblogs.com/common/1855613/202001/185561320200113105408876821532083.gif)　　参考代码如下：1include"pch.h"

!(https://img2018.cnblogs.com/blog/1478095/201907/147809520190721214904529541403882.png)!(https://img2018.cnblogs.com/blog/1478095/201907/14780952019072121492985112220649

LBP（LocalBinaryPattern），即局部二进制模式，对一个像素点以半径r画一个圈，在圈上取K个点（一般为8），这K个点的值（像素值大于中心点为1，否则为0）组成K位二进制数。此即局部二进制模式，实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图。在旧版的Opencv里，使用CvHaarClassifierCascade函数，只支持Har

均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）∑f（x，y）/mm为该模板中

_一、core_ 模块1、Mat基本图像容器     Mat 是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。        创建Mat对象方法：1.1Mat()构造函数:

(TheInternetofthings)的定义于1999年明确提出，其界定非常简单，全部物件都根据射频识别技术等信息内容感测器设备与网络联接，进而完成智能识别和管理方法。物联网就是指各种各样信息内容感知机器设备，如射频识别技术(RFID)机器设备，红外线传感器，卫星导航系统，激光扫描仪等设施与网络融合产生的极大互联网。在其中最重要的工艺之一是射频识别

三种方法迭代器创建一个Mat::Iterator对象it，通过itMat::begin()来的到迭代首地址，递增迭代器知道itMat::end()结束迭代；while(it!Scr.end<Vec3b()){//(it)00;//蓝色通道置零；

include "cv.h"include "highgui.h"include "math.h"// clockwise 为true则顺时针旋转，否则为逆时针旋转IplImage rotateImage(IplImage src, int angle, boo

椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。椒盐噪声是指两种噪声：盐噪