原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 想实现人脸识别,车辆识别,车牌识别.一般我们可不是读硬盘里面的视频文件的,都是直接从摄像头读取视频流然后直接识别的.所以读取摄像头的视频流这是基础...OpenCV对读取摄像头的视频流提供了一个相当简单的函数,又着实让我惊喜了一把.哈.. cvCreateCameraCapture,这个函数就是用来打开视频流的,一看和学习2里面的cvCreateFileCapture非常像,对,用法也一样..同样返回的是CvCapture*指针,后面的就和学习2播放视频一样了

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

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

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

摄像机有6个外参数(3个旋转,3个平移),5个内参数(fx,fy,cx,cy,θ),摄像机的内参数在不同的视场,分辨率中是一样的,但是不同的视角下6个外参数是变化的,一个平面物体可以固定8个参数,(为了表明平面投影视场中的所有目标只需要4个点,无论在一个平面中我们检测到多少个角点,只有4个有用的角点,每个角点有X,Y两个坐标,一共有8个方程) 摄像头标定其实就是把三维坐标的点首先经过平移,旋转将世界坐标系变到摄像机坐标系,然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系,最后根据像素和公制单位的比率得到图

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

参考:[OpenCV] -- 简单摄像头操作 - 代码人生 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8670882 1.打开Qt Creator,新建一个Qt Gui工程 2.打开ui文件,设计成下图(注意:图像显示是一个QLabel,用于显示摄像头拍到的照片,将其拖大点,不然太小拍到的照片显示部分过小) 3.大致思路是:点击打开摄像头按钮,则开启摄像头,并设置一个定时器,每隔一段时间捕获摄像头摄取

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <pthread.h>#include <iostream>#include <unistd.h>#include <signal.h>#include <sys/types.h>#include <sys/wait.h>#include <semaphore.h&

PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())" 输出为false 经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题. 索性回头运行命令:pip uninstall opencv-python,卸载op

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture Capture(); //打开默认摄像头0 // VideoCapture Capture("xxx.mp4"); // 读取视频的路径 ) { Mat frame; Capture >> frame; // 获取每一帧 imshow("显示",frame); // 显示每一帧 waitKey()

在Mac下面使用默认的OpenCV读取摄像头程序会报错 int main(int, char**) { VideoCapture cap(0); // open the default camera if(!cap.isOpened()) // check if we succeeded return -1; Mat edges; namedWindow("edges",1); for(;;) { Mat frame; cap >> frame; // get a new

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() {         Mat input_image;         VideoCapture cam(0);         if (!cam.isOpened()) exit(0);         Size s(320, 240);         VideoWriter w

VideoCapture capture(0);/*设置摄像头参数 不要随意修改capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080);//宽度 capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 960);//高度capture.set(CV_CAP_PROP_FPS, 30);//帧数capture.set(CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS, 1);//亮度 1capture.set(CV_CAP_PROP_CONTRAST,

# 摄像头捕获图像或视频import numpy as np import cv2 # 创建相机的对象 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 读取相机所拍到的图片 ret, frame = cap.read() # 给这个frame添加自适应的颜色 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将这个 # cv2.imshow('frame',gray) # 将这个frame显示出来 cv2.im

1.ord()函数:它以一个字符(长度为1的字符串)作为参数,返回对应的 ASCII 数值,或者 Unicode 数值,如果所给的 Unicode 字符超出了你的 Python 定义范围,则会引发一个 TypeError 的异常. 2.cap.read()返回一个布尔值,如果帧读取的是正确的,就是True,可以通过检查返回值来看视频文件是否已经到了结尾 3.cap.isOpened()可以用来检查是否成功初始化,如果返回值是true那就没有问题 否则就要使用cap.open() 4.可以使用函数

VideoCapture cap(); if(!cap.isOpened()) ; Mat frame, edges; namedWindow(); for(;;) { cap >> frame; cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY); GaussianBlur(edges, edges, Size(,), 1.5, 1.5); Canny(edges, edges, , , ); imshow("edges", edges); ) >

#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" #include "cmath" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat im

Canny算法介绍 五步 in cv::Canny 高斯模糊 - GaussianBlur 灰度转换 - cvtColor 计算梯度 – Sobel/Scharr 非最大信号抑制 高低阈值输出二值图像 Canny算法介绍-高低阈值输出二值图像 T1, T2为阈值, 凡是高于T2的都保留, 凡是小于T1都丢弃, 从高于T2的像素出发,凡是大于T1而且相互连接的,都保留. 最终得到一个输出二值图像. 推荐的高低阈值比值为 T2: T1 = :/:1其中T2为高阈值,T1为低阈值 Canny( Inp

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> using namespace cv; /// 全局变量 Mat src, src_gray; Mat dst, detected_edges; ; int lowThreshold; ; ; ; char* w