首先用GetSubRect函数确定子图像的区域 GetSubRect 返回输入的图像或矩阵的矩形数组子集的矩阵头 CvMat* cvGetSubRect( const CvArr* arr, CvMat* submat, CvRect rect ); arr 输入数组. submat 指向矩形数组子集矩阵头的指针. rect 以0坐标为基准的ROI. 函数 cvGetSubRect 根据指定的数组矩形返回矩阵头,换句话说,函数允许像处理一个独立数组一样处理输入数组的一个指定子矩形.函数在处理时

利用树莓派的摄像头去学习opencv的基本操作 —— 保存图片和视频 1.使用Opencv去控制树莓派的摄像头拍照并保存到本地,主要使用cv2和numpy库 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy #初始化摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) #读取图像 ret,img = camera.read() #转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.C

这是一个简化的实现算法,完整的算法请参考: Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior --CVPR 2009 // define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #inclu

(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:(

本教程基于以下环境 macOS 10.12.6,OpenCV 3.3.0,python 3.6.由于网上基于masOS系统的教程太少,想出一篇相关教程造福大家-本文旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别. 1. 安装OpenCV和OpenCV源代码 OpenCV至少要保证下载好2.4.5以上的版本,同时源码要对应好自己所安装的版本. brew tap homebrew/science brew install --with-tbb op

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h

问题描述: 这个实际上是最后一部的问题,将生成的共享库文件放入到了/usr/local/opencv-arm/lib下,并且设置了LD_LIBRARY_PATH中为/usr/local/opencv-arm/lib,动态链接库的一个搜索路径.程序终于可以跑起来了,但是却输出了下面的问题: Unspecified error (The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon

OpenCV提供了python的接口,而且很重要的一点是python下的很多接口名与C++的接口名是一样的,这一篇先记录python调用OpenCV去读取图像.显示图像和保存图像. 1.OpenCV读取图像cv2.imread 与C++下的接口一样,Python下的读图的接口也还是imread(): img = cv2.imread("D:\images\lena.jpg", flags=0) 如果路径是错误的话,OpenCV是不会提示的错误的.后面的flags是读取图像的顺序,这里有

Opencv环境配置及踩坑 1.什么是Opencv OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux.Windows.Android和[Mac OS](https://baike.baidu.com/item/Mac OS/2840867)操作系统上.它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 当然了,上述是

1.简单说明 Emgu是Dot Net平台对OpenCV的封装,本质上没有增加新功能,是通过Dot Net的平台调用技术直接调用OpenCV C++语言写的库,使用我们可以方便用.net平台通过OpenCV去处理图像,最大的好处是可以利用.net丰富的类库及各种资源,还有.net的开发效率较快,让不熟悉C++语言的人也可以很方便使用OpenCV. Emgu的官网是 http://www.emgu.com ,根据官网说法,Emgu是跨平台的,可以在Winodws.Linux.Mac OS X.IP

1.下载代码   https://github.com/raulmur/ORB_SLAM/    (同时也可以看看作者的牛叉论文,我是打算先用代码,再回头看论文) 2.打开后如下 就好像是用一件新产品一样,我们首先要看一下说明书“README.md”, README.md介绍了很多关于这个工程的东西,比如作者,发表的论文,研究的人员,代码的下载以及更新 那么我们首先从有用的信息开始操作:(备注:以下内容都是我的个人理解,都是别人的东西,我拿来学习而已) 3.解决依赖项 3.1 Boost   :

一.前言 1.ocr概述 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术(摘自百度百科:光学字符识别). KNN在OCR的识别过程中能发挥作用的地方在于将图像中的文字转

OCR的全称是Optical Character Recognition,光学字符识别技术.目前应用于各个领域方向,甚至这些应用就在我们的身边,比如身份证的识别,交通路牌的识别,车牌的自动识别等等.本文就学习一下基于开源软件和大厂服务的文字识别效果. 关于ocr的简介,请参考博客:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9446756.html 刚入门不久,而且还是自己摸着石头过河,所以学的知识深一点,浅一点的,博客里面记录的是自己学习的过程,希望记录自己的学习之路,

论文下载地址:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jiansun/papers/GuidedFilter_ECCV10.pdf 本文主要介绍导向滤波,但是在网上看这算法还能去雾,不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的,希望过来人指点迷津,这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码,希望与大家共同交流. 论文主要如下: Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Remov

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52875137 https://blog.csdn.net/h532600610/article/details/51800488 python 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算: #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS

OpenCV3.0 OpenCV > NEWS > OpenCV 3.0 2015-06-04 With a great pleasure and great relief OpenCV team finally announces OpenCV 3.0 gold release, the most functional and the fastest OpenCV ever. And yet it's very stable too – all the thousands of tests

为visual studio2012搭建openCV平台,实现打开图片. 实现步骤: 1.1.配置环境变量 基于win7操作系统的环境配置步骤: 1.1.1 计算机—>属性—>更改设置—>高级—>环境变量—>系统变量 1.1.2 系统变量中选择新建,弹出的新建的系统变量.变量名中填写 opencv,在下面变量值一栏填写F:\opencv\build\x86\vc11\bin点击确定关闭. 变量值为opencv的安装位置及dll文件,实现与vs2012的数据和资源共享. 1.1

opencv基础篇--到底什么是图像 什么是图像?英语中有两个单词来形容图像,一个是picture,一个是image.这两者虽然是形容同一个东西,但却又有着区别.picture代表实而有物的真实图像:而image代表着计算机中存储的图像,也代表想象中的图像. 而我们更多研究的便是image,计算机图像从广义地可分为矢量图和像素图(位图).矢量图,是由一系列计算机指令描述和记录的一幅图,一幅图可以解为一系列由点.线.面等组成的子图.像素图,则是由很多个点组成的,每个点都是由二进制数据来描述和存储其

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两

什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象,给O和0做了区分,这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫.这个在大脑中的抽象就是模式识别. 模式识别和机器学习的区别在于:前者喂给机器的是各种特征描述,从而让机器对未知的事物进行判断:后者喂给机器的是某一事物的海量样本,让机器通过样本来自己发现特征,最后去判断某些未知

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想