彩色相机内部有三个CCD电子耦合元件,分别用来感受红绿蓝三中颜色的光线,默认情况下,三个颜色的感光电路信号的放大比例是1:1:1的.在理想的拍摄环境下,纯白色的RGB分量按照1:1:1的比例放大之后,得到的是没有偏色的白色,当在非理想的环境光条件下,白色成像出来的效果会偏向环境光的颜色,而不是纯白色. 相机的自动白平衡就是要通过改变RGB感光电路信号的放大比例,让受环境光影响的白色还原成纯白色,保证在各种光线条件下,成像色彩跟物体真实的色彩保持一致. 常用的一种自动白平衡算法是灰度世界法,它假设

在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma

本文原创,未经同意,谢绝转载!(转载请告知本人并且经过本人同意--By Pacific-hong) 本人小硕一枚,因为专业方向图像相关,所以用到opencv,然后网上MAC下Xcode配置opencv的教程比较少,要不然就是过时了.所以在一番倒腾之后,成功配置了OpenCV.写下本文供他人参考,少走弯路. 一.版本介绍 首先介绍macOS,Xcode,OpenCV版本: macOS: macOS Sierra 10.12.4 Xcode:  Xcode 8.3(8E162) OpenCV:ope

本文原创,未经同意,谢绝转载!(转载请告知本人并且经过本人同意--By Pacific-hong) 本人小硕一枚,因为专业方向图像相关,所以用到opencv,然后网上MAC下Xcode配置opencv的教程比较少,要不然就是过时了.所以在一番倒腾之后,成功配置了OpenCV.写下本文供他人参考,少走弯路. 一.版本介绍 首先介绍macOS,Xcode,OpenCV版本: macOS: macOS Sierra 10.12.4 Xcode:  Xcode 8.3(8E162) OpenCV:ope

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; ////该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIm

安装pillow 库 python -m pip install pillow 出自:http://blog.csdn.net/Riverhope/article/details/78766969 安装opencv  安装了anaconda的可以直接打开Anaconda Prompt输入 pip install opencv_python

几年没发文了,重新拿起技术! 最近做图像处理,要自动处理颜色平衡问题,很多什么直方图优化之类的,都不完美.所以在博客园找到了这个前辈的文章. http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/20/3032062.html#commentform 基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果 很可惜,这篇文章,首先没有源码,其次给出的一些计算过程有问题.所以我直接查看论文原文,以及一些映射公式,现在分享Java实现的版本:

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

转自:http://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/9091953?utm_source=tuicool 本文是zhang的一篇经典图像细化论文,效果很好,采用并行计算,速度非常快; 下文是 "智慧视觉"在CSDN上对这篇论文程序的一个改造,亲测可用! 由于OpenCV没有自带的图像细化函数,网上提供的基本是基于1.0接口的,于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的,方便好用.细化方法当中,当属经典的Zhang并行快速细化算法,细化之后的轮廓

最近ubuntu用的比较多,在写神经网络代码时也会经常接触到python,但是python的环境配置确实是个头疼的问题. 尤其是接触到opencv时,需要导入opencv的库文件,网上也有很多方法,本人也尝试了许多,最终发现一个很简单的方法. 在ubuntu下,直接找到cv2.so文件,复制到python的路径里,比如我的python路径是anaconda2/lib/python2.7/site-packages/ 在windows中,直接找到对应的cv2.pyd,拷贝到python路径中:an

卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址:http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b 这个是维基百科中的链接,比较详细了,如果想详细了解应该看下那篇开篇论文,已经有人翻译成了中文. http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器(Wh

转载自浅墨大神http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337 OpenCV2.4.9和2.4.8的配置几乎一样,唯一的区别在下文中的第五步,链接库的配置,把对应的248改成249即可. OpenCV 3.0配置更是被简化了.和2.4.8.2.4.9的区别就是下文第五步,链接库的配置,只用添加 opencv_ts300d.lib.opencv_world300d.lib(debug版本的库) 或opencv_ts300.lib.o

http://blog.csdn.net/mygis2005/article/details/10472717 >_<" 这个链接亲测可行,我试了很多次,找了很多个都不行,最后怀疑可能是我的新版本的opencv配置方法和其他的不一样,于是就找了个帖子,下载一个相同版本的opencv,但是一般上面都是介绍VS2010的,我用VS2012试了一下也行!这里出现了两个小曲折: 一.我是64位的,但是配置的时候用64不行,建议都用32位的! 二.要注销,一定要注销! >_<&qu

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

之前有关卡尔曼滤波的例子都比较简单,只能用于简单的理解卡尔曼滤波的基本步骤.现在让我们来看看卡尔曼滤波在实际中到底能做些什么吧.这里有一个使用卡尔曼滤波在窗口内跟踪鼠标移动的例子,原作者主页:http://home.wlu.edu/~levys/ 首先,第一步是选取状态变量,这里选择系统状态变量为x=[x, y]T ,即状态变量选为鼠标在窗口内的位置.通过鼠标事件响应的回调函数可以获得鼠标当前位置,即观测值z = [x, y]T.对于这一问题外界控制量u=0. 观测噪声和系统噪声的选择需要靠实验

(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:(

原文转自: http://blog.csdn.net/tutuguaiguai0427/article/details/6646051 这阵子,确切说这几天,还是看了好多东西的.虽然无用功居多. 上篇日志说的东西做完以后暂时就没事了,然后窝实验室吹着空调做我的小屋. 后来实在觉得无聊找了点事做. 第一天是打算消除视频水印的.其实最土或者说其实最有效的方法是单帧PS,但是,明显我不是这么勤快的人.我学的可不是PS,总觉得这是搞设计之类的人用的. 然后记得上次在xiaotie博客看过程序除水印的,又

要求:对给出的左右视图进行匹配,最后输出左右两张disparity map(视差图) e.g. 左视图.右视图(两幅图像大小相同,只有水平方向上的视角变换)   标准视差图如下:   SSD(sum of squared differences)实现: 1.把左右视图转成CV_8UC1单通道图像 可以直接引用opencv的API实现.自己写一个对三通道取平均值或者按照下面公式转换的函数,对结果影响不大 2.对每一个像素进行处理 假设dmax=79,则有,对于每个像素的每个d值,计算patch(滑

最近在做图像方面的开发,需要对软件开发平台进行配置,我查找了关于这些方面的内容,由于软件版本很多,每个人的开发平台又不一样所以在对平台进行搭建过程中遇到了很多问题,下面我将我搭建平台的流程做一个记录.在这个过程中我参考了两篇比较好的博客: 浅墨关于opencv开发环境的搭建:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337 邹宇华关于pcl中openni的使用:http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/a

今年8月份, OpenCV 2.3.1发布了. 虽然从2.2开始, OpenCV就号称支持Android平台, 但真正能让OpenCV在Android上运行起来还是在2.3.1版本上. 在这个版本上, 我们可以使用Android的Camera,也可以使用OpenCV自带的VideoCapture. 大部分重要的API已经封装成了JAVA接口,可以在Android中直接调用. 比如imread, VideoCapture, Mat等. 废话少说, 来看看怎么在Android中使用OpenCV. 1