1.异常AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 原因:**3.X以后OpenCv只包含部分内容,需要神经网络或者其他的函数需要导入opencv_contrib 解决方法: pip3 install opencv-contrib-python 注意:如果已经安装OpenCv2(opencv-python),则需要先卸载pip3 uninstall opencv-python再安装 2.异常 cv2.error:

一.概述 二.canny边缘检测 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //Canny边缘检测 Mat srcImg = imread(); //0表示以灰度图读入,彩色图和灰度图进行边缘检测时略有不同,建议使用灰度图 //medianBlur(srcImg, srcImg,5);//中值滤波 imshow("src", srcImg); Mat dstImg; Canny(s

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

OpenCV中Mat的列向量归一化 http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/8287528 OpenCV中Mat的列向量归一化 标签: OpenCV Mat 列向量 归一化 2012-12-12 17:32 4907人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  VC++(13)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. OpenCV 中虽然有normalize这个函数,但是却没

openCV/OpenCV-android-sdk/samples/tutorial-2-mixedprocessing 工程 - ::): Trying to get library list - ::): OpenCV error: Cannot load info library for OpenCV - ::): Library list: "" - ::): First attempt to load libs - ::): Trying to init OpenCV lib

compv Insanely fast computer vision library for ARM and x86 devices (Up to #50 times faster than OpenCV)    C++ 152GPL-3.0 Updated 17 hours ago data data    Shell Updated 3 days ago ultimateAdas-SDK   AGPL-3.0 Updated 12 days ago ultimateBlind-SDK  

读书笔记之:C++ Primer (第4版)及习题(ch12-ch18) [++++] 第12章 类 1. 类的声明与定义:前向声明,不完全类型 2. 从const函数返回*this 3. 可变数据成员mutable 4. 用于const对象的构造函数:构造函数不能声明为const 5. 构造函数初始化式 构造函数的执行分为两个阶段:初始化阶段和普通的计算阶段 6. 构造函数初始化列表 7. 默认实参与构造函数 8. 类通常定义一个默认构造函数,不然的话使用起来会很麻烦. 9. 使用默认构造函数

推荐博客:http://www.cnblogs.com/xkfz007/archive/2012/08/15/2639381.html 第2章 数据和基本类型 1. 整型 2. 习题:左值和右值 3. C++关键字/保留字和操作符替代值 4. 声明,定义, 初始化和赋值是不同的概念. 声明是说明一个变量的存在,不会为变量进行内存空间的分配. 定义是说明一个变量的存在,同时为这个变量分配对应的内存空间. 初始化就是在进行变量定义的时候在所分配的内存空间中同时填入有意义的值.如果不进行初始化的话,变

参考链接: http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505 http://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996369 写在前面:安装caffe的过程中一定要把caffe+cuda+cudnn+opencv以及linum的版本对应好,或者完全按照一个好用的教程操作,否则很容易出问题,博客里内容基本与http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/detail

1.matlab中的imread相当于OpenCV中的cvLoadImage(imageName,  CV_LOAD_IAMGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR):读出的图像信息保持了原有图像的信息(包括通道信息和位深信息): rgb2gray相当于cvLoadImage(imageName, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE):单通道灰度图: 或用cvCreateImage.cvCvtColor两函数实现图像的灰度化. 2.matlab中的ze

本文主要针对Ubuntu 17.04版本下,opencv进行源码编译安装.开发环境主要针对python 对 openCV库的调用. 安装 gcc cmake 编译环境 sudo apt-get install build-essential pkg-config cmake cmake-gui 本文提供两种源码编译方式,一种是cmake命令,另一种是通过图形界面的cmake-gui进行编译 该版本系统ubuntu已经自带python 2.7 和 python 3.5 ,需安装 pip 对pyth

目录 1 彩色图像着色 1.1 定义着色问题 1.2 CNN彩色化结构 1.3 从 中恢复彩色图像 1.4 具有颜色再平衡的多项式损失函数 1.5 着色结果 2 OpenCV中实现着色 2.1 模型下载 2.2 加载量化信息 2.3 将图像转换为CIE Lab颜色空间 3 代码 3.1 图像着色代码 3.2 视频着色代码 4 参考 技术有时会提高艺术,但有时也会破坏艺术.着色黑白电影是一个可以追溯到1902年的古老想法.几十年来,许多电影创作者反对将黑白电影着色的想法,并将其视为对艺术的破坏.但

一种聚类方式,代码解析 #!/usr/bin/env python ''' Floodfill sample. Usage: floodfill.py [<image>] Click on the image to set seed point Keys: f - toggle floating range c - toggle 4/8 connectivity ESC - exit ''' # Python 2/3 compatibility from __future__ import p

本章我们看下Pavlidis细化算法,参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.html Computer VisiAlgorithms in Image Algebra,second edition 该算法最初是做前景轮廓跟踪的. 假设使用下面的8邻域,且前景像素值为1,背景像素值为0. 下面是该算

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image import pytesseract #pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-ORC/tesseract' def recognize_text( img ): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能,最典型莫如现在很好的EPF滤波器:GuideFilter.因此其优化的档次和程度是非常重要的,网络上有很多相关的代码和博客对该算法进行讲解和优化,提出了不少O(1)算法,但所谓的0(1)算法也有优劣之分,0(1)只是表示执行时间和某个参数无关,但本身的耗时还是有区别

最近学习人脸识别相关的东西,在MFC下使用OpenCV做了一个简单的应用.训练需要较多的数据,windows应用程序终究还是不方便,于是想着做成CS模式:检测识别都放在服务器端,视频获取和显示都放在网页端. 在网上找了一些资料,实现了简单的人脸检测.人脸识别只要在这个框架上加点代码就行.主要参考了下面这篇文章: http://www.open-open.com/home/space-361-do-blog-id-8960.html jetty版本:jetty-9.2.17.v20160517 j

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

“工欲善其事,必先利其器”,下面介绍在 Win7 32位系统下,用 cmake 编译 OpenCV 的过程. 1  开发环境 1.1  Win7 Windows 7 家庭普通版,Service Pack 1, 32 位 注:安装 VS 2015 时,要求操作系统 Win7 Service Pack 1 以上 1.2  VS or Qt 选择一: Visual Studio 2015,社区版,下载链接  https://www.visualstudio.com/zh-cn/dn469161 选择二

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open