#include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat src = imread("E:\\智能检测与图像处理\\3.jpg"); Rect rect(, , , );//左上坐标(X,Y)和长宽 Mat result, bg, fg; grabCut(src, result, rect, bg, fg, , GC_INIT_WITH_RECT); imshow("grab&q

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr

转自 zouxy09 GrabCut 原理参考这里,以下为 GrabCut 源码: ——看别人写的好的代码也很享受,干净利落,有些处理的细节也学习一下. /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // // By d

2018-03-0421:22:46 (1)cv.InRange函数 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像const CvArr* lower,//阈值下限 const CvArr* upper,//阈值上限 CvArr* dst//结果图像 ) 历程:# 取出摄像头中,绿色的区域 import cv2 as cv import numpy as np def video_demo(): capture = cv.Video

opencv中封装了一个专门用于求解cv::Mat均值的函数,即cv::mean(&cv::Mat),该函数会得到Mat中各个通道的均值,若要获取指定通道的均值,做进一步解析即可. 具体使用方法如下: 示例代码: cv::Mat inImage; cv::Scalar neam=cv::mean(inImage); ];//.val[0]表示第一个通道的均值 cout<<"MyMat中的所有元素的平均值为:"<<MyMeanValue<<en

rect 函数用来在一张图上添加矩形,只需要指定左下角和右上角的坐标的位置,就可以画出一个矩形 基本用法: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") rect(xleft = 1, ybottom = 1, xright = 5, ytop = 5) 效果图如下: xleft, ybottom, xright, ytop 支持一次设置多个值,同时创建多个矩形,用法如下: plot(1:5, 1:5, xlim =

本文介绍Oracle 的内置函数. 常用!  一. 字符函数 ASCII 码与字符的转化函数 chr(n)   例如 select chr(65) || chr(66) || chr(67) , chr(54678) from dual; ascii(char) 作用于chr相反 例如 select ascii('徐'), ascii('asd') from dual; 其他常用字符函数: (1) 大小写控制函数(UPPER.LOWER和INITCAP); initcap (char) 表示首字

一.字符串的常用函数. --一.oracle 字符串常用函数 --1. concat 连接字符串的函数,只能连接[两个]字符串. 字符写在括号中,并用逗号隔开! --2."||"符号可以连接多个字符串 直接用||将多个字符链接即可. --3. dual? dual是一个虚拟表,用来构成select的语法规则,oracle保证dual里面永远只有一条记录. select concat('lo','ve')from dual; select concat('o','k')from dual

1. 字符函数 --upper(str), lower(str):将str转换成大,小写 select upper('hello') as x1, lower('HELlo') as x2 from dual; --initcap(str):将str中的每个单词的首字母大写,其他字母小写 select initcap('hELlo world!') as x from dual; --concat(str1, str2)或(str1 || str2):将str1和str2两个字符串连接成一个字符

命令行解析类CommandLineParser 该类的作用主要用于命令行的解析,也就是分解命令行的作用.以前版本没这个类时,如果要运行带参数的.exe,必须在命令行中输入文件路径以及各种参数,并且输入的参数格式要与代码中的if语句判断内容格式一样,很不方便.另外如果想要更改输入格式的话在主函数文件中要相应更改很多地方.现在有了这个类,只需要改keys里面的内容就可以了 . 在OpenCV源码中,其声明位于头文件 utility中.因此在使用前,一般需要进行头文件包含. #include <ope

ABS(x) [功能]返回x的绝对值 [参数]x,数字型表达式 [返回]数字 [示例] select abs(100),abs(-100) from dual; sign(x) [功能]返回x的正负值 [参数]x,数字型表达式 [返回]数字,若为正值返回1,负值返回-1,0返回0 [示例] select sign(100),sign(-100),sign(0) from dual; ceil(x) [功能]返回大于等于x的最小整数值 [参数]x,数字型表达式 [返回]数字 [示例] select

# 图像平移image1='C:\\Users\\10107472\\Desktop\\myfile\\tensorflow-yolov\\read.jpg'img = cv.imread(image1,0)rows,cols = img.shapeprint('image_original=',img.shape)M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) # 平移矩阵dst = cv.warpAffine(img,M,(300,420)) # img为需要变换的

        cv::dft  相差15.9倍         cpu版本  单次调用  0.029448 毫秒         opencl版本  单次调用  0.468688  毫秒   差别仅仅只是参数的Mat类型和UMat类型的,其中还不包括 mat.copyTo(umat) 的时间. ======= 手机类型小米mix 2s, 高通 845  

void cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 ); 第一个参数img:要划的线所在的图像; 第二个参数pt1:直线起点 第二个参数pt2:直线终点 第三个参数color:直线的颜色 e.g:Scalor(0,0,255) 第四个参数thickness=1:线条粗细 第五个参数line_type=8, 8 (or 0)

think different

最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能, 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀,对于灰度图,速度基本和CV的一致,但是 CV没有针对二值图做特殊处理,因此,这个函数对二值图的速度和灰度是一样的,但是这个函数,如果使用的话,估计大部分还是针对二值图像,因此,我对二值图做了特别优化,速度可以做到是CV这个函数的4倍左右. MorphologyEx的主要功能是对灰度图进行相关形态学的处理,比如腐蚀.膨胀.开闭等计算,其代码可以在github上找到:https://gi

http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3330390.html OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好.算法的原理参见papaer:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图,我们只要选定一个四边形框,把框中的图像作为gra

在上次用 CUDA实现导向滤波 后,想着导向滤波能以很小的mask还原高分辨率下的边缘,能不能搞点事情出来,当时正好在研究Darknet框架,然后又看到grabcut算法,用opencv试了下,感觉效果有点意思,后面想了下,这几个可以连在一起,先读取高分辨率的图像,然后用降低分辨率先通过yolov3算出人物框(非常稳定,不跳,几乎不会出现有人而找不到的情况),再用grabcut算出低mask,然后用这个mask结合原图用导向滤波得到高分辨率下清晰边缘的分割图,最后再把CUDA算出的结果直接丢给U

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

#include<opencv2/opencv.hpp> bool selectObject = false; cv::Point origin; cv::Rect selection; cv::Mat src; cv::Mat srcMarks; cv::Mat result; cv::Mat foreground; void GrabCutSegment(); void onMouse(int event, int x, int y, int, void*) { if (selectObj