// define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp&quo

1. CvCapture结构体: CvCapture是一个结构体,用来保存图像捕获的信息,就像一种数据类型(如int,char等)只是存放的内容不一样,在OpenCv中,它最大的作用就是处理视频时(程序是按一帧一帧读取),让程序读下一帧的位置,CvCapture结构中,每获取一帧后,这些信息都将被更新,获取下一帧回复. 2. 以下是OpenCV属性的一些宏定义: CV_CAP_PROP_POS_MSEC //影片目前位置,为毫秒数或者视频获取时间戳 CV_CAP_PROP_POS_FRAMES

想在周末去游泳,找了些游泳的注意事项什么的,想想还没干正事,就来继续看看opencv的使用吧,晚上看了opencv的一些基本入门的东西,打算下面主要总结CSDN上一个大牛的博文,链接如下:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 主要有: 1.opencv2.4.9中的一些组件. 2.这是头文件标配 #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/

临时更换成了TDM-GCC,和mingw类似,这里只是声明一下. 由于opencv下载下来的.exe安装包实际上是没有mingw(gcc)匹配的/动静态库,因此这些东西需要我们自己使用mingw编译. 首先是cmake配置,直接在source目录命令行下执行 cmake . 即可(注意后边有空格和代表当前目录的点号) 一般来说应该可以了,然后就是使用mingw32-make命令完成编译(过程较长),最后是使用mingw32-make install 生成需要的文件(头文件/动/静态库) C:.

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.8 这篇文章中,我们将详细而深入地弄懂入门OpenCV2最基本的问题,那就是图像的载入,显示和输出. PS:文章末尾提供了博文配套程序源代码的下载. 依然是先看一张运行截图: 了解过之前老版本

转自:  http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337 自己可能需要再进行修改 本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8 因为读研期间的研究方向是图像处理

了解过之前老版本OpenCV的童鞋们都应该清楚,对于OpenCV1.0时代的基于 C 语言接口而建的图像存储格式IplImage*,如果在退出前忘记release掉的话,就会照成内存泄露.而且用起来超级麻烦,我们往往在debug的时候,很大一部分时间在纠结手动释放内存的问题.虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题,但一旦我们写的代码变得越来越庞大,我们便会开始越来越多地纠缠于内存管理的问题,而不是着力解决你的开发目标. 这,就有些舍本逐末的感觉了. 而浅墨在这篇文章开头想说,自从OpenCV

前言 上一篇我们讲了在linux环境下给树莓派安装系统及入门各种资料 ,今天我们更进一步,尝试在PI3上安装openCV开发环境. 博主在做的过程中主要参考一个国外小哥的文章(见最后链接1),不过其教程中有一个地方稍微有点问题,导致我入坑好久!这里也会着重说明下. 1.Expand filesystem 新安装系统之后,首要的工作就是扩大文件系统.因为,用SD卡安装完系统后一大部分空间实际是未被分配的: sudo raspi-config 选择7高级,然后选择“1. Expand File Sy

正式进入OpenCV学习了,前面开始的都是一些环境搭建和准备工作,对一些数据结构的认识主要是Mat类的认识: [1.学习目标] 图像的加载:imread() 图像的修改:cvtColor() 图像的显示:imshow() 图像的保存:   imwrite() [2.函数原型与参数说明] a.图像的加载: Mat imread( ); 参数说明: filename:文件盘符 flags:flags>0,三通道彩色图   flags=0,灰度图    flags<0,包含Alpha通道的图像 b.

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中 ======================================================================

年会签到,拍自己的大头照,有的人可能会拍成横向的,需要旋转,用人脸检测并修正它(图片). 1. 无脑检测步骤为: 1. opencv 读取图片,灰度转换 2. 使用CascadeClassifier()通过训练数据训练分类器 3. detectMultiScale()检测人脸 训练数据集下最基本的人脸haarcascade_frontalface_default.xml 2. 开始检测 1) 斜脸检测失败 用了一张逃避可耻但有用剧照,不知是gakki脸斜还是不清晰的缘故,face_cascade

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

引自:GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversaria

在图像处理里,如果我们需要填充一个区域,使该区域为相同的颜色,则比较常用的是洪水填充法.洪水填充法可以用DFS也可以用BFS实现. opencv下有函数实现该功能: CVAPI(void) cvFloodFill( CvArr* image, CvPoint seed_point, CvScalar new_val, CvScalar lo_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), CvScalar up_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), Cv

图像从数学和计算机的角度理解就是一个矩阵,矩阵中的每一个元素叫做像素,又由于图像有灰度图像和彩色图像之分,所以图像在矩阵的基础上引入通道(channel),其中色彩用数字来表示的时候,规定数字0表示黑色,数字255表示白色. OpenCV角度来看图像 OpenCV中的cv::Mat类就是用来表示图像的矩阵而存在的,其中cv::Mat类由头部和数据块组成. 头部包含了矩阵的所有相关信息(大小.通道数量.数据类型等),cv::Mat 头部文件的某些属性(例如cols.rows 或 channels)

2.图像操作 图片裁剪 裁剪是利用array自身的下标截取实现 HSV空间 除了区域,图像本身的属性操作也非常多,比如可以通过HSV空间对色调和明暗进行调节.HSV空间是由美国的图形学专家A. R. Smith提出的一种颜色空间,HSV分别是色调(Hue),饱和度(Saturation)和明度(Value).在HSV空间中进行调节就避免了直接在RGB空间中调节是还需要考虑三个通道的相关性.OpenCV中H的取值是[0, 180),其他两个通道的取值都是[0, 256) 直方图 无论是HSV还是R

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

Harris 角点检测子 目标 本教程中我们将涉及: 有哪些特征?它们有什么用? 使用函数 cornerHarris 通过 Harris-Stephens方法检测角点. 理论 有哪些特征? 在计算机视觉中,我们通常需要寻找两张图上的匹配关键点.为什么?因为一旦我们知道了两张图是相关联的,我们就可以使用 *both 图像来提取它们中的信息. 是指 匹配关键点 是指在场景中可以很容易识别出来的 特性 . 这些特性就是这里所说的 特征 . 因此,特征应该有什么样的特性呢? 应该具有 可识别的独一无二性

http://m.blog.csdn.net/blogercn/article/details/75004162 1.高端数码相机都具有背景虚化功能.背景虚化就是使景深变浅,使焦点聚集在主题上.一般的相机最好的虚拟方法便是用微距拍摄,如果主景与背景相距比较远,由于光学透镜对非焦点处景物的不能清晰成像的特点,可以免强实现类似虚化效果.如下. 2.相机拍摄背景虚化照片一般需要经过四个步骤: (1)使变焦倍率(焦距)尽可能大: (2)拍摄物与背景尽可能距离远: (3)镜头与拍摄物尽可能距离近: (4)

1.所需软件工具: (1)OpenCV开发库,2.4.9版:包括源文件(source文件夹)和编译后的文件(build文件夹),但最好自己使用CMake又一次编译.否则easy出错. (2)Qt Creator,在官网下载最新版的,选择MinGW版本号. (3)CMake,官网下载最新版. 2.安装OpenCV.即将源文件和编译后文件,解压到文件夹: F:\ProgramFiles\programme\openCV\openCV249 当中包括两个文件夹:build(编译后文件)和sources