彩色相机内部有三个CCD电子耦合元件,分别用来感受红绿蓝三中颜色的光线,默认情况下,三个颜色的感光电路信号的放大比例是1:1:1的.在理想的拍摄环境下,纯白色的RGB分量按照1:1:1的比例放大之后,得到的是没有偏色的白色,当在非理想的环境光条件下,白色成像出来的效果会偏向环境光的颜色,而不是纯白色. 相机的自动白平衡就是要通过改变RGB感光电路信号的放大比例,让受环境光影响的白色还原成纯白色,保证在各种光线条件下,成像色彩跟物体真实的色彩保持一致. 常用的一种自动白平衡算法是灰度世界法,它假设

在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; ////该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIm

今年8月份, OpenCV 2.3.1发布了. 虽然从2.2开始, OpenCV就号称支持Android平台, 但真正能让OpenCV在Android上运行起来还是在2.3.1版本上. 在这个版本上, 我们可以使用Android的Camera,也可以使用OpenCV自带的VideoCapture. 大部分重要的API已经封装成了JAVA接口,可以在Android中直接调用. 比如imread, VideoCapture, Mat等. 废话少说, 来看看怎么在Android中使用OpenCV. 1

本笔记重点记录OpenCV中的颜色转换和利用色彩空间的特性进行皮肤检测 颜色转换 实现原理 之所以要引入色调/饱和度/亮度的色彩空间概念,是因为人们喜欢凭直觉分辨各种颜色,而它与这种方式吻合.实际上,人类更喜欢用色彩.彩度.亮度等直观的属性来描述颜色,而大多 数直觉色彩空间正是基于这三个属性. 色调(hue)表示主色,我们使用的颜色名称(例如绿色. 黄色和红色)就对应了不同的色调值: 饱和度(saturation)表示颜色的鲜艳程度,柔和的颜色饱 和度较低,而彩虹的颜色饱和度就很高 亮度(bri

Opencv中VideoCapture是专门用来处理视频文件或者摄像头视频流的类,详细的说明和用法可以参考Opencv2.4.13的说明文档:点击打开链接 使用VideoCapture打开内置摄像头的例子: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> using namespace cv; in

环境:Windows 8 64bit + VS2012 X64 + OpenCV 2.4.7 摄像头的捕捉使用VideoCapture类 Class VideoCapture    [OpenCV文档的链接点这里] 这个类专门用来从视频文件或者摄像头中获取视频流 具体的构造和相关方法,参考上面的官方文档 示例代码如下: 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 3 using namespace cv; 4 5 int main(int, char**) 6

OpenCV读写视频文件解析(二) VideoCapture::set 设置视频捕获中的属性. C++:bool VideoCapture::set(int propId, double value) Python:cv2.VideoCapture.set(propId, value) → retval C:int cvSetCaptureProperty(CvCapture* capture, int property_id, double value) Python:cv.SetCaptur

import time import cv2 import numpy as np from os import path import pickle ''' 关于camera id 此处需要稍微说几句.一般我们测试时,可能会通过USB使用多个摄像头,也可能是笔记本自带摄像头.这个时候,通过id号来读摄像头的图像或者视频, 就要关于摄像头的id号到底对应哪个摄像头.在ubuntu下,我们知道打开笔记本自带摄像头是用茄子命令,即cheese,而查看摄像头的的id号,一般可以通过 ls /dev/v

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法CV_TM_CCORR 归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF 归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NO

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

前提: 1.安装Android Studio(过程略) 2.官网下载OpenCV for Android 网址:http:opencv.org/downloads.html 我下载的是下图的版本 3.将下载好的OpenCV for Android解压到固定文件夹 4.新建一个android项目(就新建一个就好,以后用到) 以上的步骤基本没有什么问题(除了打开网页的时候网速很慢...) Android Studio导入OpenCV: 1.点击File-new-import Module如图: 2.

Mac-OSX的Python3.5虚拟环境下安装Opencv 1   关键词 关键词:Mac,OSX,Python3.5,Virtualenv,Opencv 2   概述 本文是一篇 环境搭建 的基础文. 为了这个东西让自己折腾了接近2天的时间,各种筛选资料,各种尝试,最后终于找到了相应的资料,然后成功安装. 在整理本文的时候,特别感谢这个作者,他提供了两篇安装opencv的方法,分别是 python2.x [1] 和 python3.x [2] . 笔者按照 3.x 的步骤和线索,再解决掉一些