http://blog.csdn.net/marvinhong/article/details/6800450 图像显示在控件loadPictureBox上 方法一 //读取图像001.jpg IntPtr img = CvInvoke.cvLoadImage("001.jpg", Emgu.CV.CvEnum.LOAD_IMAGE_TYPE.CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //IntPtr转换为Image,详细见IntPtr2Image方法 loadPictureBox.

原文:AForge,Emgu.CV抓拍图像大小 2017年,忙忙碌碌地过去了,象往年一样,依然没有时间上CSDN,博客园. 这一年是打工以来最辛苦的一年. 这一年用了不少自己没有接触过的东西.如人脸识别,小程序,android开发等. 从.net到java,开发当中有很多坑,有些是通过baidu,bing搜到国内外辛苦贡献的开发人员的答案而解决的. 而我根本没有时间把这些解决方法贡献到社区,因为象一台机器要不停地运转,产出-- 在做人脸识别项目时使用了:AForge,Emgu.CV.用它们来显示

using System; using System.Drawing; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; namespace ZNLGIS { public class ImageClass { //图片裁剪 public static Image<Bgr, Byte> Cut(Image<Bgr,Byte> image ,Rectangle rectangle) { System.Drawi

using Emgu.CV; using System; using System.Drawing; using System.Threading; using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsApplication1 { public partial class Form1 : Form { Emgu.CV.Capture cap; public Form1() { InitializeComponent(); //cap = new E

GCHandle handle = GCHandle.Alloc(yuvs, GCHandleType.Pinned); Emgu.CV.Image<Bgr, Byte> image = , ); , ( >> ) * , , handle.AddrOfPinnedObject())) { CvInvoke.CvtColor(yuv420p, image, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Yuv420P2Bgr); //image now contai

轮廓检测 对于查找轮廓我们一般要对图像Canny检测.但是对于很特殊的场合其实我们还可以直接对二值化的图像进行轮廓的提取. 关键函数 1. cvFindContours Retrieves contours from the binary image and returns the number of retrieved contours. The pointer firstContour is filled by the function. It will contain pointer to

Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较. 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法. Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了,有兴趣的读者可以查阅专业书籍. 一.概述(若果不想看,可以略过.转自:<C

重点介绍了全局二值化原理及数学实现,并利用emgucv方法编程实现. 一.理论概述(转载,如果懂图像处理,可以略过,仅用作科普,或者写文章凑字数)  1.概述 图像二值化是图像处理中的一项基本技术,也是很多图像处理技术的预处理过程. 图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理,包括彩色图像灰化和增强.由于选取阈值需要参照直方图,因此在图像进行处理后,我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值.整个流程如下所示: 读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理 2.数学原理(转载,基本可

本文简要描述了均衡化原理及数学实现等理论问题,最终利用emgucv实现图像的灰度均衡. 直方图的均衡化,这是图像增强的常用方法. 一.均衡化原理及数学实现(转载) 均衡化原理及数学实现可重点参看——<直方图均衡化>和<图像处理(3)_灰度分布均衡化> 灰度分布均衡化又称直方图均衡化. 1.概述 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候.通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布.这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图

本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出Emgu CV实现的代码. 一.灰度化原理及数学实现(转载自——<图像灰度化方法总结及其VC实现> 该篇文章使用opencv实现,后面附有代码,可以好好学习一下,比我写的好\(^o^)/~) 图像处理时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是因为黑白照片数据量小,相比彩照更易实现实时算法,另一方面黑白照片是由未处理的光线所形成的照片,因此从图像处理学角度来看,这种未经特殊滤光处理的图片所涵盖的信息更有价值. 目前,在图像

Emgu CV 简介         众所周知,Emgu CV是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装,也就是.NET版的OpenCV.开发者可以很方便的通过C#,VB等语言调用OpenCV函数来实现相应的图像处理功能. 其下载地址为:http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page.安装过程极其简单,网上教程很多,这里也就不详述了. 手势识别 在计算机科学中,手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题.手势识别可以来自人的身体各部位的运动,但一

小实例 class Program { static void Main(string[] args) { #region Emgu.Cv string imgPath = @"D:\timg.jpg"; //从文件中读取图像 var image = CvInvoke.Imread(imgPath, LoadImageType.Color); //创建一个显示窗口 CvInvoke.NamedWindow("AJpg", NamedWindowType.Normal

由于这块的知识不少,会分好几期写完 什么是OpenCV? OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows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.OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中.高层 API.它不依赖于其它的外部库--尽管也可以使用某些外部库. 什么是Emgu.CV? Emgu

背景 目前AI 处于风口浪尖,作为 公司的CTO,也作为自己的技术专研,开始了AI之旅,在朋友圈中也咨询 一些大牛对于AI 机器学习框架的看法,目前自己的研究方向主要开源的 AI 库,如:Emgu CV.TensorFlow.CNTK 等等,针对 四大平台 百度AI.阿里ET.腾讯AI.科大讯飞AI 做结合. PS:笔者的主打语言是C#,目前项目主导系统都是基于Net 系列下开发而成的.主要负责公司软件系统架构设计, 鉴于朋友圈中各位技术大牛无私分享,也是鉴于自己再专研时候遇到不少坑,希望把相关

using Emgu.CV; using System; using System.Drawing; using System.Threading; using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsApplication1 { public partial class Form1 : Form { Emgu.CV.Capture cap; public Form1() { InitializeComponent(); //cap = new E

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/46045689 楼主读研阶段研究图像处理,想用C#实现PTAM/PTAMM算法并用UNITY创建相关应用.对于PTAM(Parallel Tracking and Mapping)算法,使用了大量的第三方库,实现语言是C/C++.之所以选择C#,是因为楼主想要使用Unity将PTAM算法用于AR系统.那么问题来了,C/C++处理图像使用Open CV,C#就只能使用Open CV的兄弟Emgu

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

Emgu cv人脸检测识别 1.开发平台:WIN10 X64    VS2012    Emgucv版本:3.1 2.先给大家分享一个官网给的示例源代码: https://ncu.dl.sourceforge.net/project/emgufacerecog/Face%20Recognition%202.4.9.zip 3.部分代码展示: [打开摄像头:] using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; us

项目需求:某市级组织考试,在考试前需审核考生采集表中的考生照片是否合格,由于要审核的考生信息采集表有很多,原先进行的是手动人工审核,比较费时费力,审核的要求也很简单,并不判断考生是否是图片本人(身份验证有另外一套程序来进行),只是看考生采集表中考生头像是否是人脸(是否存在辨识不清楚,不是人脸).因此提出需求,看是否能用程序来检测考生信息采集表中的照片,只需找出来疑似不是人脸的考生所在文档位置(pdf文档)即可,存疑的考生再由人工进行审核. PDF文档中有很多页,每一页都是如图中的结构. 经过百度