参加OpenCV的OpenCL模块(以下称OCL)移植工作已经有2个月了.这里我说移植而不是开发,是因为大部分OCL模块的函数都是从已经很成熟的GPU模块移植过来的.于是目前阶段OCL模块所支持的函数接口只是GPU模块的一个子集. OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面(见https://github.com/itseez/opencv),最新的trunk的master分支正式加入了OCL模块.今天逛OpenCV的开发者社区,我发现有人提问在OpenCV库中如何进行使用OCL模块的函数

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

opencv笔记1:opencv的基本模块,以及环境搭建 安装系统 使用fedora22-workstation-x86_64 安装opencv sudo dnf install opencv-devel 安装cmake sudo dnf install cmake 查看opencv的基本模块 cd /usr/include/opencv2/ vim opencv_modules.hpp 内容如下: #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

前言 我们都知道 OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,那么里面到底有哪些东西?本文将为你解答这个问题. 模块一:CV 这个模块是 OpenCV 的核心,它包含了基本的图像处理函数和高级的计算机视觉算法. 模块二:HighGUI 这个模块包含了图像和视频的基本 GUI 输入输出函数. 模块三:MILL 这个模块是计算机学习库,包含一些基于统计的分类和聚类工具. 模块四:CXCORE 这个模块包含了基本数据结构和一些最基本的函数.上面四个模块都要调用此模块. 下图可形象表述OpenCV的四大模块

CUDA IT168的文章系列: Cuda的初始化:http://tech.it168.com/a2011/0715/1218/000001218458.shtml OpenCV: OpenCV中GPU模块使用 CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

opencv非常庞大,有很多模块,但大部分情况我们可能只会用到三四个模块,此时如果还是直接cmake . & make,将会非常费时,尤其是部署时很麻烦. 所以需要去除掉一些不需要的模块,可参考如下编译脚本,build_opencv.sh : #!/bin/sh cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D BUILD_opencv_gpu=OFF \ -D BUILD_DOCS=OFF \ -D BUILD_PERF_TESTS=OFF \ -D BUILD_T

It currently develop and test on GPU devices only. This includes both discrete GPUs(NVidia,AMD), as well as integrated chips(AMD APU and intel HD devices). The ocl module can be found under the “modules”directory. In “modules/ocl/src” you can find th

opencv 提供了全景图像拼接的所有实现,包括: 1)stitching 模块提供了图像拼接过程中所需要的基本元素,该模块主要依赖于 features2d 模块: 2)提供了 stitching_detailed.cpp,本示例给出了如何运用 stitching 模块的详细说明: 同时,opencv 也提供了一个更高层次的封装类 cv::Stitcher,但为了详细理解图像拼接具体实现,这里不讨论该封装类. 1 特征点提取与匹配 Ptr<FeaturesFinder> finder;if (

如何使用opencv的gpu库呢?我这两天一直在搞这个事情,环境的配置见上文(转载),这里我先举个简单的例子,实现这样的功能:host读入一幅图像,加载到GPU上,在GPU上复制一份然后下传到host上,显示出来即可. // gpu_opencv.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <op

OpenCV Android SDK中提供的静态.动态库是不支持OpenCL加速的,如果在程序中调用OpenCL相关函数,编译时不会报错,但运行时logcat会输出如下信息,提示OpenCL函数不可用 08-11 11:43:07.140: E/cv::error()(18198): OpenCV Error: Unknown error code -6 (OpenCL function is not available: [clGetPlatformIDs]) in void* opencl_

在使用中遇到的问题是,Spyder的代码完成功能不支持某些编译模块(.pyd后缀),如OpenCV的Python模块cv/cv2,在编写脚本文件时,在已存在import cv&import cv2的前提下,输入cv. 无法弹出显示相关成员函数列表&代码完成提示.同样的操作在Spyder的Console窗口和IPython console窗口都能正常工作,如图一所示,在Spyder 的 Console窗口中cv2模块的代码完成提示.(事实上,大多数支持Python的编辑器都存在类似问题,这是

一.下载安装cmake 想要在Windows平台下生成OpenCV的解决方案,我们需要一个名为cmake的开源软件,可以在camke的官网:http://www.cmake.org/上下载到 或者点击此链接进行下载http://www.cmake.org/files/v2.8/cmake-2.8.12.2-win32-x86.exe 下载完成直接运行安装就行. 二.使用cmake生成OpenCV源代码工程的解决方案 在进行opencv_contrib模块添加时,一定要保证opencv和openc

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边

目录 1.OpenCV安装 (1)安装依赖 (2)下载OpenCV源码 (3)安装pip (4)安装Python虚拟机 (5)编译OpenCV (6)验证安装 2.使用OpenCV和Python控制摄像头模块 (1)picamera模块安装 (2)使用Python代码控制摄像头 3.人脸识别 1.OpenCV安装 说到OpenCV的安装,我想做人脸识别,网上找了很多教程,都涉及到OpenCV,而很多教程是基于Adrian Rosebrock的这篇教材Raspbian Stretch: Insta

转自:http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

转自: http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.