光说不练假把式,来看一个简单的例子,了解了解OpenCV.这个小demo没有几行代码,作用是显示项目目录下面的一张图片. #include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> int main() { IplImage *src; src = cvLoadImage("logo.jpg",-1); cvNamedWindow("logo.jpg",0); cvShowImage("log

转载:如何用OpenCV跟踪鼠标操作 http://blog.skyoung.org/2014/05/01/how-to-track-mouse/ 在视频第一帧手动标记出目标的位置是在线视觉跟踪中最基本的一个操作,实现这个操作需要检测鼠标的移动和点击事件.OpenCV提供了setMouseCallback这个函数来响应鼠标的动作,并返回鼠标在绑定窗口上的坐标位置.下面就这个函数的使用做一个简单的介绍. 首先,setMouseCallback的C++函数声明如下: void onMouse(int

如何用OpenCV处理视频 读取视频文件,显示视频,保存视频文件 从摄像头获取并显示视频 1.用摄像头捕获视频 为了获取视频,需要创建一个VideoCapature对象.其参数可以是设备的索引号,也可以是一个视频文件.设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0.之后就可以一帧一帧的捕获视频,但是一定要记得停止捕获视频 # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as npimport cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)#cap仅仅是摄像头的一个对象w

参考博文: 1.http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/39227189 2.http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html 3.http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8197889 使用的经验总结: 1 正负样本比例问题:1:4或者1:5训练出来的分类器要优于1:1或者1:10 正负样本比例接近

转载请标明是引用于 http://blog.csdn.net/chenyujing1234 欢迎大家提出意见,一起讨论! 一.OpenCV介绍: OpenCV是由Intel性能基元(IPP)团队主持,而且几个主要开发者都与IPP团队保持良好的关系,所以OpenCV利用了IPP高度手工优化的代码来实现加速. 使用IPP获得提速是很显著的. OpenCV使用了优化了的C和C++代码实现,它对IPP不存在任何依赖.但如果安装了IPP,那么OpenCV将会通过自动载入IPP动态链接库获取IPP的优势.

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 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简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

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简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而

作者:牛阿链接:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 2017年06月05日更新,最近重写了一遍代码,Flappy Bird Q-learning.你可以在这里试着训练一下,加到最大帧数,在一两分钟内就可以达到10+的分数. 原答案: 最近看到了一个回答.答主用汇编语言写了一个flappy bird并在其之上加了一个Q-learning的算法让

https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/418341940

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

介绍   凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念,它的严格的数学定义为:在一个向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包.   在图像处理过程中,我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包.凸包跟多边形逼近很像,只不过它是包围物体最外层的一个凸集,这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集.如下图所示: 在上图中,绿色线条所包围的凸集即为白色图形的凸包.   在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

在ubuntu16.04下安装OpenCV 2.4.11的简单记录 1. 安装cmake,执行$apt-get install cmake即可,cmake -version验证 2. 下载OpenCV tar包    地址 3. 解压tar包到~/dev/opencv-2.4.11 4. 进入该目录,执行$cmake .   如果报错缺少依赖库则安装之 5. 执行$make,过程略慢 6. 执行$make install 7. 创建文件/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

这道题是利用OpenCV例子程序里自带的人脸检测程序,做点图像的复制操作以及alpha融合. 说明:人脸检测的程序我参照了网上现有的例子程序,没有用我用的OpenCV版本(2.4.5)的facedetect.c,人脸检测部分是一个月前写的程序,这次做了点改动,以前的部分注释了起来. 代码: #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <opencv_libs.h> #include <st

年会签到,拍自己的大头照,有的人可能会拍成横向的,需要旋转,用人脸检测并修正它(图片). 1. 无脑检测步骤为: 1. opencv 读取图片,灰度转换 2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器 3. detectMultiScale()检测人脸 训练数据集下最基本的人脸haarcascade_frontalface_default.xml 2. 开始检测 1) 斜脸检测失败 用了一张逃避可耻但有用剧照,不知是gakki脸斜还是不清晰的缘故,face_cascade

YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

  在我们的日常生活中,所碰到的图像往往都有一定的倾斜.那么,如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢?   我们以下面的图片为例,简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度.   可以看到,该图像存在着许多噪声,且是彩色图片,因此,需要对图像做预处理. 预处理   图像的预处理包括去除边缘,去除噪声(两条灰色线),滤波,二值化等,具体处理的Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 imagepath = 'F://CHN_Char/4.p

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

1.功能简介 OpenCV是基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 本示例程序实现了PIESDK调用OpenCV函数功能(Canny函数),生成一幅图的边缘图,从而使PIE SDK可以与OpenCV紧密结合. 注意:本文的OpenCV的例子Op