sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo

本文为原创作品,转载请注明出处 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring 和 http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 作者:晨凫追风 配置完Opencv,用来显示一张图片好像有点点不太过瘾,久闻Opencv大名.总得来一发看起来有点点稍微有点点好玩的应用嘛. (…………………..自行忽略…………………)Opencv由于它的开源,给我等凡人提供了非常好的机会接触世界上顶级大师的作品(…………………..自行忽略…………………

<pre name="code" class="cpp">#include "Haar.h" #include "loadCascade.h" #include "Util.h" #include "stdio.h" #include "string.h" #include <math.h> #include <stdint.h>

OpenCV中DeepFlow代码其实是Brox光流,而非真正的DeepFlow光流,在将近一个月的研究.移植及优化过程中,对Brox光流有了较深刻的认识.我对OpenCV中源码进行了详细的分析,并以自己理解进行了一定的改动,使得更易阅读,但并没改变算法本身.我前面的博客提到“光流计算框架”的问题,这个框架是我参见多个光流算法源码及其对光流认识后总结出来的,几乎所有光流算法都可以写进我这个框架中,Brox光流也不例外,这里就将OpenCV的Brox源码稍加改动融入了我设计的光流框架中.关于Bro

安装后的OpenCV程序下的build文件夹中,只找到了vc10.vc11和vc12三种编译版本的dll和lib文件,需要VS2010及以上的IDE版本,而没有我们常用的VS2008版本. 于是,需要的小伙伴们可以自己动手,丰衣足食! 1). 安装CMake       cmake-2.8.8-win32-x86.exe (http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html) 百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1dEYbx7

标准常规安装方法安装的OpenCV版本比较低,想尝鲜使用4.0版本,只好源码安装. 安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 CUDA:10.0 cnDNN:7.4 cmake: 3.10.2 任务:源码编译安装OpenCV 4.0 安装依赖 $ sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk2.0-dev libopenexr-dev $ sudo apt ins

OpenCV K-means源码解析 OpenCV 图片读取源码解析 OpenCV 视频播放源码解析 OpenCV 追踪算法源码解析 OpenCV SIFT算法源码解析 OpenCV 滤波源码分析:bilareralFilter OpenCV 数字识别解析 只捡需要的读 读懂OpenCV源码需要哪些基础? 通读过C++ Primer,目前C++属于入门级, 数字图像处理基础也有.目前看不懂OpenCV源码,请问还需要哪些基础, 从哪些方面入手源码比较好呢?谢谢 回答: 半年前实习的时候,在那个公

2D图像几何基元 一般的,表示一个2d几何基元只用两个维度(比如x,y)就可以表示了,但是在计算机视觉研究中,为了统一对2d几何基元的操作(后面讲到的仿射,透射变换),一般会以增广矢量的方式表示几何基元. 齐次坐标将原本n维的坐标用一个n+1维的坐标表示,其两个基本作用为:     1. 区分n维空间的点和向量,一个点的第n+1维为非零值,而向量的n+1维为0     2. 统一几何基元的旋转,平移,拉伸,投影等操作(只用一个矩阵就可以表示) 2D点:2D点的齐次坐标表示为:,其中仅在尺度上不同

环境:win10.vs2017.cmake .java.python3.7默认安装. opencv源码:opencv-.zip opencv拓展库源码:opencv_contrib-.zip (注意:版本对应) 1.configure. 2.再次configure通过.全变为白色. 3.勾选  BUILD_opencv_world  .(将所有lib打包成一个lib) 4.添加扩展库路径: D:\Appinstall\opencv-3.4.4_vc15_cmake\opencv_contrib-

上一篇文章 SURF算法与源码分析.上 中主要分析的是SURF特征点定位的算法原理与相关OpenCV中的源码分析,这篇文章接着上篇文章对已经定位到的SURF特征点进行特征描述.这一步至关重要,这是SURF特征点匹配的基础.总体来说算法思路和SIFT相似,只是每一步都做了不同程度的近似与简化,提高了效率. 1. SURF特征点方向分配 为了保证特征矢量具有旋转不变性,与SIFT特征一样,需要对每个特征点分配一个主方向.为些,我们需要以特征点为中心,以$6s$($s = 1.2 *L /9$为特征点

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

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

在这篇中,我们探讨如何通过已安装的opencv选择不同的编译器类型,生成高度还原的OpenCV开发时的解决方案工程文件,欣赏OpenCV新版本中总计 六十六多万行的精妙源代码.我们可以对其源代码进行再次编译,得到二进制文件,或者修改原版官方的OpenCV代码,并编译后为自己所用,为深入理解OpenCV的开源魅力迈出了坚实的一步. 一.下载安装cmake 想要在Windows平台下生成OpenCV的解决方案,我们需要一个名为cmake的开源软件,可以在 camke的官网:http://www.cm

本文为作者原创,未经允许不得转载:原文由作者发表在博客园: http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5387743.html 在ios下开发基于opencv的程序时经常会用到两条接口,分别是UIImageToMat()和MatToUIImage(),这两条接口是UIImage与Mat之间的转换.关于这两条api的信息opencv文档里面没有给出太多的信息,所以,需要通过阅读源码来分析. 1.UIImageToMat的细节 关于这条api,我们总想知道返回的mat

当我们有时想查看opencv自带的函数的源代码,比如函数cvCreateImage, 此时我们选中cvCreateImage, 点击鼠标右键->转到定义,我们会很惊讶的发现为什么只看到了cvCreateImage的一个简单声明,而没有源代码呢?这是因为openCV将很多函数被加入了函数库,并被编译成了dll,所以只能看到函数申明,没法看到源代码.下面我们详细解释并讲解如何利用cmake查看opencv的源代码. 1:解释原因 要想解释这个,我们必须得熟悉opencv的安装目录<opencv的安

matx.h matx类是opencv中的一个基础类,其位于core模块中,所执行的操作时opencv矩阵和向量的运算.如果熟悉基于matlab的图像处理,那么很容易想到,所有对图像的操作归根结底都是对矩阵的操作.尽管matx类不是opencv最基础的类,但是我认为以此进入图像处理学习和熟悉c++程序是合适的. 1.头文件和基础 #ifndef __OPENCV_CORE_MATX_HPP__ #define __OPENCV_CORE_MATX_HPP__ #ifndef __cplusplu

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal

Android上掌纹识别第一步:基于OpenCV的6种肤色分割 源码和效果图 分类: OpenCV图像处理2013-02-21 21:35 6459人阅读 评论(8) 收藏 举报   原文链接  http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8600169 六种方法分别是:基于RGB分割,基于RG同道的分割,ycrcb+otsu(ostu可以参考http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/613

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享. 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码(https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration),注意以下几点: 1).这是一个MS Visual Studio 2010的工程源码(版本是201x都可以). 2).在编译运行之前请先在VS中配置好OpenCV(网上