#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

作者:咕唧咕唧liukun321 来自:http://blog.csdn.net/liukun321 本质上说一张图像就是由数值组成的矩阵.Opencv 2.x由 cv::Mat 这个数据结构来表示一张图像.矩阵的每个元素代表了一个像素.对于彩色图像而言矩阵的元素是一个三元数. 对图像有了这个新的认识,以下能够试着借助opencv处理图像了. 先来看一下今天要处理的图像: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGl1a3VuMzIx/font

如果没有把dll扔到jdk会报错 Exception in thread "AWT-EventQueue-0" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java401 in java.library.path at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:) at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:) at java.lang.

此环境搭建是OpenCV的python(一下简称py)开发环境搭建,建立在py3的环境和语法上实现的. windows系统搭建 系统环境:windows 10 + python 3.6 + OpenCV 3.4.1 一.安装python python的安装之前在python自学笔记的项目中描述了,在这不做重复说明,有需要的朋友,点击查看:python环境安装 二.安装numpy模块 根据上文提示,现在我们已经正确安装了python和pip(安装和管理python包的工具),在正式安装OpenCV

排查过程 1. 项目属性C++目录中,包含库include 和 lib 目录了吗? 去自己的opencv安装目录中找到include 和 lib(一般在x64下有两个vc14/vc15, 我的是4.0.1版本,我选用了vc15下的lib目录) 2. 引入 lib 文件了吗?(注意版本,我的是4.0.1) #pragma comment(lib,"opencv_world401.lib")#pragma comment(lib,"opencv_world401d.lib&quo

源文件imageBasics.cpp #include <iostream> #include <chrono> using namespace std; #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main ( int argc, char** argv ) { // 读取argv[1]指定的图像 cv::Mat image; image = cv:

OpenCV初体验,给图片打码 提到OpenCV,相信大多数人都听说过,应用领域非常广泛,使用C++开发,天生具有跨平台的优势,我们学习一次,就可以在各个平台使用,这个还是很具有诱惑力的.本文主要记录我第一次使用OpenCV,在iOS开发平台上面搭建开发环境,并且实现一个简单的马赛克功能开发环境:Swift4.XCode 9.0 1.什么是OpenCV?* 由英特尔公司于1999年发起并参与开发,至今已有18年历史
* OpenCV的全称是Open Source Computer Vision

opencv版本的问题(由于我安装了两个版本opencv-2.4.9 and opencv-3.1.0),搜了相关问题,可以通过修改了CMakeList.txt解决此问题. 参考了这个博客:http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/5555523.html CMake下指定Opencv版本 关键文件:OpenCVConfig.cmake.在opencv编译好后,所在目录中一般会有一个叫OpenCVConfig.cmake的文件,这个文件中指定了CMake要去哪里找Open

如图,这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度,所以需要对图像做过滤,只留下红色部分. 一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去. 在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦. IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); opencv 的H范围是0~1

背景: 最近,在Nvidia的GPU嵌入式开发板Jetson TX1(简称TX1)上移植深度学习目标检测算法YOLO.在TX1上安装了官方提供的opencv版本——OpenCV4Tegra(OpenCV-2.4.12),但是使用该版本opencv VideoCapture在读取摄像头数据时出错,显示错误: Unable to stop the stream.: Device or resource busy Unable to stop the stream.: Bad file descrip

图像旋转:本质上是对旋转后的图片中的每个像素计算在原图的位置. 在opencv包里有自带的旋转函数,当你知道倾斜角度theta时: 用getRotationMatrix2D可得2X3的旋转变换矩阵 M,在用warpaffine函数可得倾斜后的图像dst. 很方便啊,为什么还要自己实现底层的图像旋转呢?因为有些地方你用这两个函数就会出现问题,比如说: 当原图的size是MXN,且图像是完全填充的(因为如果有留白可能还不能将问题完全反映出来),现在你需要将它90°变换(为了形象说明),可是用前面两个

http://blog.csdn.net/sbsujjbcy/article/details/49520791 其实最早接触OpenCV是很久很久之前的事了,大概在2013年的5,6月份,当时还是个菜逼(虽然现在也是个菜逼),在那一段时间,学了一段时间的Android(并不算学,一个月都不到),之后再也没接触android,而是一直在接触Javaweb.那次接触OpenCV是因为一个学长的毕业设计,这次接触OpenCV是因为自己的毕业设计.2013年那年技术太菜,ndk环境都搭不好,当初还是ec

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #均值模糊 中值模糊 自定义模糊(卷积) #卷积原理 #均值模糊 def blur(img): #去燥 基于卷积 dst = cv.blur(img , (5 ,5)) #卷积核大小(1*3) cv.imshow("Show", dst) def mean(img): #去椒盐噪声 基于卷积 dst = cv.medianBlur(img , 5) cv.i

给源图像增加边界 cv2.copyMakeBorder(src,top, bottom, left, right ,borderType,value) src:源图像 top,bottem,left,right: 分别表示四个方向上边界的长度 borderType: 边界的类型 有以下几种: BORDER_REFLICATE # 直接用边界的颜色填充, aaaaaa | abcdefg | gggg BORDER_REFLECT # 倒映,abcdefg | gfedcbamn | nmabcd

(1):详解QT多媒体框架:给予视频播放器 原文链接:http://mobile.51cto.com/symbian-271123.htm 对于使用主框架的QT程序,实现Qimage的转换可借鉴下面程序段: void MainWindow::on_openButton_clicked() { //第3个参数表示查找文件时从哪个目录开始,如果为"."的话,表示从该工程目录开始查找,最后那个参数的过滤器的名字之间 //要用空格,否则识别不出来 QString img_name = QFil

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

一直很懒去配opencv,这几周忍不了终于抽空来配了一下环境... 用的是旧版opencv2.4系列,最新到3.0了,之后再看看教程不知道有什么特别大的区别. (FF14国服没有4.0 // 8.19上海 FanFes啊x) 一.下载opencv 地址:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/?source=typ_redirect 之前一直在官网下载source的包,一直没找到所谓的lib和bin,原来要下载win pack的exe...下

开始之前 这几天由于自己的原因没有写, 一个是因为自己懒了, 一个是感觉这里遇到点问题不想往下写了, 我们先努力结束这个章节吧, 之前介绍了比较常用而且比较好理解的均值和中值滤波, 但是呢,在例程Smoothing Images, 还有给出的其他的滤波方式, 主要是高斯滤波和双边滤波, 我们这一次完结掉滤波与平滑的这个部分, 写的有点多了,反而不想再写了, 加油 目录 目录 开始之前 目录 本文目标 正文 高斯滤波(Gaussian Filter) 高斯滤波原理 C++ 实现 opencv 高斯

QQ:231469242 pip install opencv 如果找不到版本,去非官方下载opencv第三方包http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载好文件放入C:/Anaconda3/Scripts 文件夹, 然后 用pip install opencv安装 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 24 10:42:10 2016 @author: daxiong &q

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主