参考了<Opencv中Mat矩阵相乘——点乘.dot.mul运算详解 >“http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580”的相关内容. 乘法是线性代数的基本操作,在OpenCV中有三种方法实现了乘法. 一.向量乘法 这两幅图像说明的就是向量乘法.在OpenCV中采用" . "来实现,要求是第一个矩阵的列值等于第二个矩阵的行值.且每个矩阵都是float结构.     Mat A ,,CV_32FC1,Scalar());

解决这个问题,目的在于获得并使用最新的完全版本的代码,主要方法是对CMake能够熟练使用,并且对编译等基础支持有所了解. 一.工具的准备 1 tortoisegit www.tortoisegit.org(可选) 2 CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程).他能够输出各种各样的makefile或者project文件 3 vs2012(可选用其它版本) 二.最新代码的下载(OpenCV和Contribute分别下载) Http直接下载 或者通过g

解决这个问题,目的在于获得并使用最新的完全版本的代码,主要方法是对CMake能够熟练使用,并且对编译等基础支持有所了解. 因为这篇博客经过多次修改,所以里面的内容和配图可能有不是完全比对的地方,但是只要加以理解,关键信息肯定可以Get到的,后面我会在所处视频中对相关信息进行进一步整编,方便理解. 一.工具的准备 1 tortoisegit www.tortoisegit.org(可选) 2 CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程).他能够输出各种

解决这个问题,目的在于获得并使用最新的完全版本的代码,主要方法是对CMake能够熟练使用,并且对编译等基础支持有所了解. 因为这篇博客经过多次修改,所以里面的内容和配图可能有不是完全比对的地方,但是只要加以理解,关键信息肯定可以Get到的,后面我会在所处视频中对相关信息进行进一步整编,方便理解. 随着OpenCV4的不断发展,工具的使用也推陈出新,这里我们使用vs2017编译OpenCV和Contribute. 一.工具的准备 1 tortoisegit www.tortoisegit.org(

在Pycharm中导入opencv不能自动代码补全问题 近期学习到计算机视觉库的相关知识,经过几个小时的探讨,终于解决了opencv不能自动补全代码的困惑, 我们使用pycharm安装配置可能会添加多个解释器路径,这样将导致我们的理论上的冲突,比如:在d盘的其他地方配置了一个sit-packages路径(图中已经移除),此时就和我的D盘下的D:/DevelopBase/Anaconda3/envs/tensorflow-gpu/Lib/site-packages构成了理论上的冲突,这样将导致op

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计

android 平台 opencv 实现颜色识别代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-40682-1-1.htmlopencv的颜色识别简单实现的代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-39765-1-1.html更多OpenCV源码免费下载:http://www.eyesourcecode.com/forum-OpenCV-1.html

参考:这个帖子的主要代码有错误,根据回帖改了一些 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/06/2538695.html // meanshift.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // meanshift_segmentation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include <opencv2/core/core.hpp> #includ

一.前言 最近几天接触了图像的傅里叶变换,数学原理依旧不是很懂,因此不敢在这里妄言.下午用Opencv代码实现了这一变换,有一些经验心得,愿与大家分享. 二.关键函数解析 2.1copyMakeBorder() 扩展图片尺寸 傅里叶变换的计算对图像的尺寸有一定要求,尺寸不满足要求的,可用copyMakeBorder() 函数进行扩展.函数定义如下: void copyMakeBorder(InputArray src, //输入图像 OutputArray dst, //输出图像 int top

安装Opencv之后,首先要写一份代码测试一下是否ok. 本文代码图像边沿检测的: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main( int, char** argv ) { Mat src,gray,Kernelx,Kernely; src = imread( argv[] ); cvtColor( src, gra

opencv人脸识别C++代码 /* * Copyright (c) 2011,2012. Philipp Wagner <bytefish[at]gmx[dot]de>. * Released to public domain under terms of the BSD Simplified license. * * Redistribution and use in source and binary forms, with or without * modification, are

首先写一个简单的测试代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("img_test.jpg"); if(img.empty()) { cout<<"error"; ; } cout&

#include "stdafx.h" #include "WaveTransform.h" #include <math.h> #include <imgproc/imgproc.hpp> Mat WaveTransform::WDT(const Mat &_src,const string _wname,const int _level) { Mat src=Mat_<float>(_src); Mat dst=Mat

opencv调用摄像头 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ VideoCapture cap; cap.open(); //打开摄像头 if (!cap.isOpened()) return; Mat frame; ) { //cap >> frame;//等价于cap.read(frame); cap.read(frame); if (frame.empty()) break; imshow(

之前结合不同人的资料理解了sift的原理,这里通过opencv中的代码来加深对sift的实现的理解. 使得能够从原理性理解到源码级的理解.不过该博文还是大量基于<赵春江, opencv2.4.9 源码分析,SIFT http://blog.csdn.net/zhaocj>的. 在opencv3.0中,已经看不到sift.cpp源代码了,在2.4.10中还是有的:opencv\sources\modules\nonfree\src下面.可以看出这是一个非免费代码.使用需要付费的,毕竟sift是哥

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

需要移植部分opencv的算法,不得不查看opencv的原始代码. 在一般的代码调试中一般只能看到一些opencv的函数声明和定义,看不到内部执行过程,需要利用 CMake导出opencv 源码,生成VC++项目,然后用vs打开工程,去里面搜索整个工程. 下载地址:CMake下载 参考 :http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/16116721可以导出opencv的源码 工程 http://www.baidu.com/baidu?tn=m

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

opencv不用多说,先推荐一个给力的教程: https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html 把tutorial中的例子都实现一遍,能够对opencv有个基本的了解,但是要做一些实际的东西,还是需要深入研究的. 今天这个文章很无聊,只想说明一个,就是图片本质是一个三维数组,使用numpy创建数组,用opencv显示,代码如下. import cv2 import nump

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest

最近的我们已经将整个项目搭起来了,项目比较复杂.由于我们做的是检索系统,所以我们用asp.net(c#)做了网页,但是算法的实现是在matlab下,所以我们不得不用matlab生成动态链接库dll,然后用c#调用matlab,单单这个配置问题就搞了我们一个多星期,不过还是顺利解决了,解决方法以后有时间再写个博客出来. 虽然我们整个项目已经能在c#下跑通了,但是检索效果真不理想,检查各种可能出现问题的地方,首先自然是特征的问题.我们做的是偏图像的检索,有些现成的特征提取算法是在opencv下实现的