AKAZE是KAZE的加速版 特征点查找和绘制:把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; using namespace std; int main(int argc, char**

AkAZE是KAZE的加速版 与SIFT,SUFR比较: 1.更加稳定 2.非线性尺度空间 3.AKAZE速度更加快 4.比较新的算法,只有Opencv新的版本才可以用 AKAZE局部匹配介绍 1.AOS构造尺度空间 2.Hessian矩阵特征点 3.方向指定基于一阶微分图像 4.描述子生成 特征点查找和绘制:把surf中的surf改成KAZE或AKAZE即可 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp&g

http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/04/20/3031862.html [学习opencv]高斯.中值.均值.双边滤波 四种经典滤波算法,在opencv文档中都能找到的,熟悉一下调用规范. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(

opencv的项目以来配置和环境变量的配置都很简单,对于我这个没有c++基础的来说,复杂的是opencv的api和一些大部分来自国外没有翻译的资料,以及一些常见的编码问题. 资料 opencv 中文api 博客园tornadomeet的opencv学习笔记 opencv安装目录详解 opencv安装完成后并配置好vc++项目后,先不要急着去按照书本上的例子打代码,这里 我们介绍一下opencv的安装目录,目录中有很详尽的功能解决方案,可以让我们在快速学习或项目时可以很方便找到相应功能的大体实现思

/* 功能:实现对眼睛.脸部的跟踪. 版本号:1.0 时间:2014-4-27 */ #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <iostream> #include

我门要对某个目录下所有图像文件进行统一处理,如果图像的数量过多,那么手动地一张张处理就会显得有些麻烦.本文使用OpenCV和bash来完成我们指定的任务. 任务 将目录A下的所有统一格式的jpg图像变成统一尺寸的图像,输出到目录B中.A目录下图像的宽度和高度需要去掉最后一列.最后一行,并且使得输出图像的高度小于宽度. 技术 OpenCV读取图像:访问图像中的元素:OpenCV写图像到磁盘. BASH扫描每个输入图像:确定输出图像名称. OpenCV对图像进行处理 源代码如下: #include

由于最近需要使用OpenCV,本人需要在自己的PC上使用OpenCV,因此最近一直在研究如何使用Visual Studio编译OpenCV源代码并搭建开发环境,折腾了很长时间,查阅了很多相关资料,终于成功.本文记录一下安装的过程以及遇到的问题,仅供参考.开篇吐槽一下博客园的博文[自动保存和恢复]功能,说白了就是可以自动保存,但是几乎不能自动恢复,不要问我为什么这么说,呵呵. 本PC环境的详细配置:Windows 10 16299.192 64-bit,Visual Studio Enterpri

OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage. 一.Mat类型:矩阵类型,Matrix. 在openCV中,Mat是一个多维的密集数据数组.可以用来处理向量和矩阵.图像.直方图等等常见的多维数据. Mat有3个重要的方法: 1.Mat mat = imread(const String* filename);            读取图像 2.imshow(const string frameName, InputArray mat);      显示图像

我门要对某个文件夹下全部图像文件进行统一处理,假设图像的数量过多.那么手动地一张张处理就会显得有些麻烦.本文使用OpenCV和bash来完毕我们指定的任务. 任务 将文件夹A下的全部统一格式的jpg图像变成统一尺寸的图像,输出到文件夹B中.A文件夹下图像的宽度和高度须要去掉最后一列.最后一行,而且使得输出图像的高度小于宽度. 技术 OpenCV读取图像:訪问图像中的元素.OpenCV写图像到磁盘. BASH扫描每一个输入图像:确定输出图像名称. OpenCV对图像进行处理 源码例如以下: #in

前言 因工作需要,需要定位图片中的二维码:我遂查阅了相关资料,也学习了opencv开源库.通过一番努力,终于很好的实现了二维码定位.本文将讲解如何使用opencv定位二维码. 定位二维码不仅仅是为了识别二维码:还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位.定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起. 1 二维码特性 二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的. 二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显.中间的一个点位

直方图概述 简单来说,直方图就是对数据进行统计的一种方法,这些数据可以是梯度.方向.色彩或任何其他特征.它的表现形式是一种二维统计表,横纵坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量. 计算直方图:calcHist 函数 calcHist 函数用于计算一个或多个阵列的直方图. void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims

寻找包裹轮廓的最小圆:minEnclosingCircle 函数 返回圆应满足:① 轮廓上的点均在圆形空间内.② 没有面积更小的满足条件的圆. void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius); points,输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. center,圆的输出圆心. radius,圆的输出半径. 代码示例: #include<opencv.hpp>

寻找包裹轮廓的最小正矩形:boundingRect 函数 返回矩阵应满足:① 轮廓上的点均在矩阵空间内.② 矩阵是正矩阵(矩形的边界与图像边界平行). Rect boundingRect(InputArray points); 唯一一个参数是输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. 代码示例: #include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int ma

轮廓图像与 Canny 图像的区别 一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.轮廓图像和 Canny 图像乍看起来表现几乎是一致的,但其实组成两者的数据结构差别很大: Canny 边缘图像是一个点的集合,点与点之间没有联系. 轮廓图像是一个点集的集合,每个点集(即轮廓)内的点都是相邻的,点集与点集之间也存在前后.父内等关系. 寻找轮廓:findContours 函数 findContours 函数用于在二值图像中寻找轮廓. void findContours(InputArray im

霍夫线变换的原理 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示,有以下两种情况: ① 在笛卡尔坐标系中:可由参数斜率和截距(k,b)表示. ② 在极坐标系中:可由参数极经和极角(r,θ)表示. 对于霍夫线变换,我们将采用第二种方式极坐标系来表示直线,因此直线的表达式可为: 化简便可得到: 对于(x0,y0),我们可以将通过这一点的所有直线统一定义为: 这就意味着每一对  代表一条通过点  的直线. 对于一个给定点   ,我们可以在直角坐标系中,绘出所有通过它的直线(θ 为 x 轴,r 为 y 轴).最

阈值化 在对图像进行处理操作的过程中,我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策,直接剔除一些低于或高于一定值的像素. 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法.比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异,可以利用阈值分割出我们需要的物体.这种分割是像素级的分割,为了从一幅图像中提取我们需要的部分,应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较,并作出取舍判断. 注意,阈值的选取依赖于具体问题,物体在不同的图片中可能会有不同的灰度值.一旦找到了需要分割的物体的像素点,可以对这些像素点设定一些特定的值

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

加载图像:imread 函数 Mat imread(const string& filename, int flags = 1): filename:需要载入的图像的路径名. flags:加载图像的颜色类型,默认值为 1.flags = 1(IMREAD_COLOR):返回一个 BGR 类型的三通道彩色图像:flags = 0(IMREAD_GRAYSCALE):返回灰度图像:flags = -1(IMREAD_UNCHANGED):返回包含 Alpha 通道的加载图像. Mat src_1 =

绘制线段:line 函数 void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0); img: 要绘制线段的图像. pt1: 线段的起点. pt2: 线段的终点. color: 线段的颜色,通过一个 Scalar 对象定义. thickness: 线条的宽度,默认值为 1. lineType: 线段的类型.可以取值 8,4,和 LI

/*=========================================================================*/ // openCV中的函数 /*=========================================================================*/ HighGUI:便携式图形工具包 OpenCV函数允许我们进行交互与经营系统,文件系统和硬件(如摄像头) 主要位于名为HighGUI的模块中(代表"高级图形用户