opencv---JPEG图像质量检测代码】的更多相关文章

参考:http://blog.csdn.net/trent1985/article/details/50904173 根据国外一篇大牛的文章:No-Reference Perceptual Quality Assessment of JPEG Compressed Images 在无参考图像的质量评价中,图像的清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标,它能够较好的与人的主观感受相对应,图像的清晰度不高表现出图像的模糊.本文针对无参考图像质量评价应用,对目前几种较为常用的.具有代表性清晰度算法进行讨论分…
OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个…
原文地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/9849973 有一种方式不需要自己配置所有的Sun JDK, Android SDK以及NDK,Eclipse等设置,使用已经配置好的开发套件就可以进行直接的开发,由NVIDIA开发的开发套件Tegra Android Development Pack能够直接设置好所有的开发环境,而且最新的版本还包含了OPENCV,不想自己配置的朋友可以直接下载这个套件.但是我本人没有尝试过使用这个套件,…
opencv车道线检测 完成的功能 图像裁剪:通过设定图像ROI区域,拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换:用的是老师给的视频,没有对应的变换矩阵.所以建立二维坐标,通过四点映射的方法计算矩阵,进行反透视变化.后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值像素得到的透视图效果不理想,故没应用. 二值化:先变化为灰度图,然后设定阈值直接变成二值化图像. 形态学滤波:对二值化图像进行腐蚀,去除噪点:然后对图像进行膨胀,弥补对车道线的腐蚀. 边缘检测:canny变化.sobel变化和laplacian变…
必备知识 Haar-like opencv api 读取图片 灰度转换 画图 显示图像 获取人脸识别训练数据 探测人脸 处理人脸探测的结果 实例 图片素材 人脸检测代码 人脸检测结果 总结 下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征…
我们来看下效果 原图: 效果: 原理其实很简单: 采用一张圣诞帽的png图像作为素材, 利用png图像背景是透明的,贴在背景图片上就是戴帽子的效果了. 人脸检测的目的主要是为了确定贴帽子的位置,类似ps中自由变换的功能,检测到人脸中间的位置,resize圣诞帽子和人脸大小匹配,确定位置,贴上去,ok! 代码:非常简洁,根据参考博客给出的代码,由OpenCV自带的人脸检测代码经过简单修改即可. // getheader.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdaf…
之前配置cuda跟opencv 的混合编程,发现只要使用的东西多半还要用opencv的代码编译一次,加上cuda的编译太浪费时间了,我看了几个博客,觉的opencl这个可能会比较好整,就把opencv里面的opencl代码的部分编译了一下,这个比较少,用的时候也能直接检测出来i7 自带的集成显卡: Device name:Intel(R) HD Graphics 4600 后面调试程序时候发现,2.4.4版本好像还没有直接能用的dll,2.4.10的build文件夹中就有可以直接调用的现成dll…
全文转载自CSDN的博客(不知道怎么将CSDN的博客转到博客园,应该没这功能吧,所以直接复制全文了),转载地址如下 http://blog.csdn.net/lsq2902101015/article/details/47057081 本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测.本文不具体讲解人脸检测的原理,直接使用OpenCV实现. OpenCV版本:2.4.10:VS开发版本:VS2012. 一.OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能,首先要进行人脸检测,判断出图片中人脸的位置,才…
上一篇博文中讲到如何用OpenCV实现物体分类,但是接下来这篇博文将会告诉你图片中物体的位置具体在哪里. 我们将会知道如何使用OpenCV‘s的dnn模块去加载一个预训练的物体检测网络,它能使得我们将输入图像通过网络并且获得每个物体在图像中的输出位置. 最后我们将使用MobileNet Single Shot Detector在示例的输入图像中查看结果.下面给出具体的教程: 一 结合MobileNets and Single Shot Detectors实现更快更有效的基于物体检测的深度学习 我…
# OpenCV学习系列(一) Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现 [-= 博客目录 =-] 1-学习目标 1.1-本章介绍 1.2-实践内容 1.3-相关说明 2-学习过程 2.1-环境配置 2.2-解决Undefined symbols for architecture x86_64问题 2.3-测试代码 3-资料 1-学习目标 1.1-本章介绍 如题,实现简单人脸检测,及Undefined symbols for architecture x86_64问题相关解决方案. 1.…