一.模板匹配概念 二.单模板匹配 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat temp=imread("E://mu.jpg"); Mat src=imread("E://lena.jpg"); Mat dst=src.clone(); imshow("…

一.点与轮廓的距离及位置关系 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { //计算点到轮廓的距离与位置关系 Mat srcImg = imread("E://00.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clon…

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp…

一.简介 二.opencv中的SURF算法接口 三.特征点匹配方法 四.代码 1.特征点提取 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp> #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg1 = imrea…

一.特征匹配简介 二.暴力匹配 1.nth_element筛选 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>//SIFT #include <opencv2/legacy/legacy.hpp>//BFMatch暴力匹配 #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using…

这几天学习SURF特征检测,直接看的视频和书本有点吃不消,现在是基本看懂了,如果写博客记录没有必要,因为网上都差不多,笔记都在书上了,以下是个人认为比较浅显易懂的文章,当然海有很多好文章我没看到. 看第一篇入门就可以,后面讲的不是很好: http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7621681 harris:    http://www.cnblogs.com/ronny/p/4009425.html Harr:  http://blog.csd…

一.鼠标事件 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat img(,,CV_8UC3,Scalar(,,));//定义成全局变量 void OnMouse(int event,int x,int y,int flags,void* param){ if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN){//如果鼠标左键按下 cout&…

本节内容: 访问像素值 用指针扫描图像 用迭代器扫描图像 编写高效的图像扫描循环 扫描图像并访问相邻像素 实现简单的图像运算 图像重映射 访问像素值 准备工作: 创建一个简单函数,用它在图像中加入椒盐噪声. 实现如下: void salt(cv::Mat image, int n){ int i, j; ; k < n; k ++){ i = std::rand()%image.cols; j = std::rand()%image.rows; if(image.type() == CV_8UC…

这里要感谢这篇博主的文章 部分内容转载自此 opencv在2.3版本之前 都是用的c语言实现的 而在2.3以后的版本 做了很多重大的改变 其中最主要的是用c++重写大部分结构 然后文件的结构和2.0之前的也有很多不同 然后对库的结构进行了合理的规划拆分 core——定义了基本数据结构,包括最重要的Mat和一些其他的模块 imgproc——该模块包括了线性和非线性的图像滤波,图像的几何变换,颜色空间转换,直方图处理等等 video——该模块包括运动估计,背景分离,对象跟踪 calib3d——基本的…

在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资料都可以查到,简单来说,就是将图像分成一个cell,通过对每个cell的像素进行梯度处理,进而根据梯度方向和梯度幅度来得到cell的图像特征.随后,将每个cell的图像特征连接起来,得到一个BLock的特征,进而得到一张图片的特征.Opencv当中自带HOG算法,可以直接调用,进行图像的特征提取.但…