stereo_calib是OpenCV官方代码中提供的最正统的双目demo,无论数据集还是代码都有很好实现. 一.代码效果: 相关的内容包括28张图片,1个xml和stereo_calib.cpp的代码 直接引入的代码不能给正常运行,我们需要进行一些修改. 报了4个错误,主要是定义和引入问题,都可以解决. 包括定义: #define  INTER_LINEAR_EXACT 1 以及 主要目的,就是确保输入的参数正确,图片能够被读到. 由于原始代码很贴心地将参数都设置正确了(可以参考下图,长为9.

前段时间看的OpenCV,其实有很多的例子程序,参考代码值得我们学习,对图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征有一定了解后. 对本文中的例子程序刚开始没有调通,今晚上调通了,试了试效果还可以,还需要深入理解.值得大家动手试试,还是很有成就感的,虽然是现成的例子....... 环境:OpenCV3.1+VS2013+WIN10 复制代码/*! * \file Capture.cpp * * \author ranjiewen * \date 十一月 2016 * * http:

#!/usr/bin/env python ''' Video capture sample. Sample shows how VideoCapture class can be used to acquire video frames from a camera of a movie file. Also the sample provides an example of procedural video generation by an object, mimicking the Vide

#!/usr/bin/env python ''' This module contais some common routines used by other samples. ''' import numpy as np import cv2 import os from contextlib import contextmanager import itertools as it image_extensions = ['.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.png', '.

源码在这 #!/usr/bin/env python ''' Camshift tracker ================ This is a demo that shows mean-shift based tracking You select a color objects such as your face and it tracks it. This reads from video camera (0 by default, or the camera number the u

采集图片显示视频: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main () { CvCapture *cap = cvCaptureFromCAM(); //CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("infile.avi"); IplImage* img; cvNamedWind

opencv sample文件夹例程 No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检测,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--目前还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,根据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运

学习opencv中文版教程——第二章 所有案例,跑起来~~~然而并没有都跑起来...我只把我能跑的都尽量跑了,毕竟看书还是很生硬,能运行能出结果,才比较好. 越着急,心越慌,越是着急,越要慢,越是陌生,越不能盲进.否则更容易走错路. 看了一些东西发现都挺坑的,然后看了看书,发现书上写的也...所以就把看书笔记,和跑动例程都来做一个整理. 关于如何配置,是重中之重 所以配置写在了这里:http://www.cnblogs.com/letben/p/5278595.html 然后是看书又看回到了这本

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

PS. 因为csdn博客文章长度有限制,本文有部分内容被截掉了.在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好.而且是完整的版本号,欢迎浏览. OpenCV Wiki :<OpenCV 编程简单介绍(矩阵/图像/视频的基本读写操作)> Introduction to programming with OpenCV OpenCV编程简单介绍 Gady Agam Department of Computer Science January 27, 2006 Illinois Institute o

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做

这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理. 示例代码地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html(安装openCV时可框选)   目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码   简介 本文记录了对OpenCV示例contours2.cpp的分析. 资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/contours2_8cpp-example

OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点. 以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例,主要分析其中的这两种角点检测源代码.角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 http://www.cnblogs.com/riddick/p/7645904.html,分析的很详细,不再赘述.本文主要分析其源代码: 1. Har

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计

目标定位 一.开始全面支持 Tensorflow OpenCV3.4 新功能 当前最新进展OpenCV 3.4 dev:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn Ref:3.4.0-dev link 二.安装 卸载 OpenCV 3.3.0 进入build文件夹执行 make uninstall #以下是optionscd .. sudo rm -r build sudo rm -r /usr/local/include/o

转载自 亦轩Dhc http://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5492729.html 学习笔记:使用opencv做双目测距(相机标定+立体匹配+测距).   最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来.

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作,看的眼花手脚抽筋.也是醉了!!!!实在看不下去,来点干货.我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库,这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作.但实际用起来的时候还不是那么简单.下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析,并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍. OPENCV下SIFT特征点提取与匹配的大致流程如下: 读取图片->特征点检测(位置,角度,层)->特征点描述的提取

如前面说到的,OpenCV VS提供了6组算法的接口,分别是:前景检测.新目标检测.目标跟踪.轨迹生成.跟踪后处理.轨迹分析,除了轨迹生成用于轨迹数据的保存以外,其他5个部分都是标准的视频监控算法体系中不可或缺的部分. OpenCV在Blob_Tracking_Modules.doc文档中,提供了算法的关系图,如下. 图中唯独缺少了轨迹分析部分,可能是因为在该文档形成的时候轨迹分析部分还没有完成.重新整理后如下. 下面针对VS算法体系中的各个算法接口进行介绍,并给出算法的参考文献. 1 算法流程

开发配置 OpenCV的例程中已经带有了人脸检测的例程,位置在:OpenCV\samples\facedetect.cpp文件,OpenCV的安装与这个例子的测试可以参考我之前的博文Linux 下编译安装OpenCV. 网上能够找到关于OpenCV人脸检测的例子也比较多,大多也都是基于这个例程来更改,只是多数使用的是OpenCV 1.0的版本,而OpenCV2.0以后由于模块结构的更改,很多人并没有将例程运行起来.如果是新版的OpenCV跑旧的例程,编译运行出错的话,需要确保: #include