OpenCV的颜色空间转换函数:   C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )   参数dstCn原来一直沿用CV_BGR2GRAY, CV_RGB2GRAY, CV_GRAY2BGR, CV_GRAY2RGB等格式,但最新几个版本的OpenCV已改为COLOR_BGR2GRAY类似形式,今天才看源代码imgproc.hpp才发现,但官方文档还没修改,如下图,如果程序中使用较新的版本Op

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.

参考:http://www.cnblogs.com/tail/p/4618476.html 工具: 1,Android Studio(AS)1.4 2,Opencv 2.4.11 步骤: 1,解压下载后的Opencv 2.4.11 2,进入AS,File->New->Import Moudle 上图中的路径就是解压后 /sdk/java文件夹下的文件夹路径. 3,更新build.gradle信息 这个是比较重要的一步配置,在Android Studio中的左上角选择Project视图,在oep

cv::Mat leftMat,rightMat,depthMapMat; UIImageToMat(leftImage, leftMat); UIImageToMat(rightImage, rightMat); ) { cv::cvtColor(leftMat,leftMat,cv::COLOR_RGB2GRAY); } ) { cv::cvtColor(rightMat,rightMat,cv::COLOR_RGB2GRAY); } //int numDisparities = 0, in

要先变为二值图像:cvThreshold 提取轮廓:cvFindContours #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <math.h> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; static void help() { cout

上一篇 <OpenCV 之 图像平滑> 中,提到的图像平滑,从信号处理的角度来看,实际上是一种“低通滤波器”. 本篇中,数字图像的边缘,因为通常都是像素值变化剧烈的区域 (“高频”),故可将边缘检测视为一种 “高通滤波器”. 现实图像中,对应于像素值变化剧烈的情况如下: 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2) 表面方向的不连续 (例如,正方体的不同的两个面) 3) 物体材料不同 (光的反射系数也不同) 4) 场景中光照不同 (例如,有树荫的路面)   OpenCV 中,边缘检测常

WINDOWS系统Eclipse+NDK+Android + OpenCv 参考文档博客 1 NDK环境搭建 http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee22d908799eadeec9f.html 2 官方文档 Android.mk与Application.mk如何编写,OpenCV库如何调用 http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/android_binary_package/dev_

较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 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应地变小.不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值.常用的局部自适应阈值有:1)局部邻域块的均值:2)局部邻域块的高斯加权和. /**

转载声明,本文转自CSDN:http://blog.csdn.net/qq_22033759/article/details/51156121 ps:本来在贴吧上有人问,想自己写的,但时间有限,当初自己也是学习了这个CSDN博文后配置的,一为了收藏,二为了让更多朋友搜索到,就转载一下... 以下为转载原文: 我所使用的opencv版本为3.1,Android Studio版本为2.0 先从opencv官网下载对应的版本的安卓的opencv的sdk 解压出来路径不要有中文 然后在Android S

图像载入.显示.保存函数: 1         图像载入函数:imread()   Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径(绝对路径和相对路径) flags是int类型的变量,flags>0,返回一个3通道的彩色图像: flags = 0,返回灰度图像: flags < 0,返回包含Alpha通道的加载图像. flags默认值为1,可以省略对其赋值. 例如

转自:  http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/16917961 开发环境:windows+ADT Bundle+CDT+OpenCV-2.4.4-android-sdk 一.OpenCV2.4简介 OpenCV近年来发展迅猛,随着Android智能终端的发展,越来越多的传统科研平台都转向Android移动终端.记得2010年人们还不大知道Android,当时第一次用OpenCV还是用的1.0.2版本在VC6.0上.早期的OpenCV

注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) OpenCV目前最新版是3.0.0 rc1,官方给出了编译好的Python2可以直接使用的cv2.pyd,可我想在Python3下用啊!只能硬着头皮自己编译了,Mingw编译到最后一步失败了,最终使用visual studio 2012编译成功,过程分享如下: (注①:本步骤适用于WIN7 64位操作系统,Python版本为3.4.3 64bit,OpenCV版本为 3.0.0 rc1

Android Studio配置及使用OpenCV 前言:最近在做项目移植,项目较大,在Eclipse中配置的Jni及OpenCV环境没任何问题,但是迁移到Studio中就问题一大堆,网上也找了一些资料参考及学习,很感谢前人留下的总结及经验.关于在AS中使用jni及配置OpenCV也研究了一   Android Studio配置及使用OpenCV 前言:最近在做项目移植,项目较大,在Eclipse中配置的Jni及OpenCV环境没任何问题,但是迁移到Studio中就问题一大堆,网上也找了一些资料

Imgproc.cvtColor(sshotmat, sshotmatgray,  Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); 更多参数看 public class Imgproc { private static final int IPL_BORDER_CONSTANT = 0, IPL_BORDER_REPLICATE = 1, IPL_BORDER_REFLECT = 2, IPL_BORDER_WRAP = 3, IPL_BORDER_REFLECT_101 = 4, IPL_B

边缘检测的一般步骤: 滤波--消除噪声 增强--使边界轮廓更加明显 检测--选出边缘点 Canny算法 Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法,所以我们第一个就介绍他. opencv中提供了Canny函数. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; //边缘检测 int main() {

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算

在opencv的编程中,遍历访问图像元素是经常遇到的操作,掌握其方法非常重要,无论是Mat类的像素访问,还是IplImage结构体的访问的方法,都必须扎实掌握,毕竟,图像处理本质上就是对像素的各种操作,访问元素就是各种图像处理算法的第一步. 首先先看看图像的是怎么存储的. 单通道图像 多通道图像 Mat访问图像元素方法汇总 1.用指针访问元素 在大多数图像处理任务中, 执行计算时你都需要对图像的所有像素进 行扫描. 当需要访问的像素数量非常庞大, 你必须采用高效的方式 来执行这个任务来提高效率.

0.引言 介绍利用Dlib官方给的人脸识别预测器"shape_predictor_68_face_landmarks.dat"进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号. 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, PIL, numpy 需要调用的库: import dlib #人脸识别的库dlib import numpy as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv

0.引言 利用python开发,借助Dlib库捕获摄像头中的人脸,进行实时特征点标定: 图1 工程效果示例(gif) 图2 工程效果示例(静态图片) (实现比较简单,代码量也比较少,适合入门或者兴趣学习.) 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 OpenCv, numpy import dlib # 人脸识别的库dlib import numpy as np # 数据处理的库numpy import cv2 # 图像处理的库OpenCv 2.源码介绍 其实实现很简单,主

OpenCV是一个基于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,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了和计算机视觉方面的很多通用算法百度百科 词条:opencv 目前公司项目的新功能用到图片识别功能,在了解到过程中知道了OpenCV这个神器,因此学习了基础,特地来记录,防止以后忘记.后期将进一步完善其学习记录.更多内容欢迎访问我的个

任务: 一共要完成两项任务: 1. 在所提供的公路图片上检测出车道线并标记 2. 在所提供的公路视频上检测出车道线并标记 方案: 要检测出当前车道,就是要检测出左右两条车道直线.由于无人车一直保持在当前车道,那么无人车上的相机拍摄视频中,车道线的位置应该基本固定在某一个范围内: 如果我们手动把这部分ROI区域抠出来,就会排除大部分干扰.接下来检测直线肯定用霍夫变换,但ROI区域内的边缘直线信息还是很多,考虑到只有左右两条车道,一条斜率为正.一条斜率为负,可将所有的线分为两组,每组再通过均值或最小