OpenCV常用图像拼接方法将分为四部分与大家分享,这里是第一种方法,欢迎关注后续. OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接,俗称硬拼,就是简单的将两张图片合并成一张大图. 方法比较简单,这里直接上代码: // 01_Combine_Two_Images.cpp // 环境 VS2017 + OpenCV4.4.0 // 功能介绍:用于将两张图片拼接成一张大图(以左右拼接为例),俗称的硬拼方法 // 特点:简单粗暴,实际应用对拍摄条件要求苛刻,适用性差 #include "pch.h&q

opencv-6-图像绘制与opencv Line 函数剖析 opencvc++qt 开始之前 越到后面, 写的越慢, 之前还抽空去看了下 学堂在线那篇文章提供的方法, 博客第一个人评论的我, 想想还是要给人家一个交代的, 就想着找到一个方法进行下载, 但是尝试了 还没找到, 估计我要花时间自己写一个了, 不是很难, 但是 就是要花时间, 安排到日程上了, 应该会有结果的, 到时候再写博文记录. 之前都是空的, 写起来很快, 后面的话我还要去写具体的代码实现, 争取都能够复现出来, 这样更有实际

opencv编译使用了Debug版本,打开了BUILD_WITH_DEBUG_INFO=ON选项. 发现问题后,我又在CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG中设置为 -g -ggdb3,在CMAKE_C_FLAGS_DEBUG中设置为-g -ggdb3.(其实不会有用,因为我是用lldb在macos下调试) 编译+链接好测试程序后用lldb调试: lldb ./test_opencv_resize (lldb) b main error: libopencv_imgproc.a(resize

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做

原文:http://blog.csdn.net/yao_zhuang/article/details/2532279 下载cvgabor.cpp和cvgabor.h到你的C/C++工程目录下 注:在我的资源中有改进过的cvgabor类 相关链接为:http://download.csdn.net/source/490114 特别注意:使用该类需要opencv库的支持,如何配置环境参见:http://www.opencv.org.cn/index.php/Template:Install 它有如下

一.图像读写与简单处理 1. Mat cv::imread(const String& filename, int flags=IMREAD_COLOR). imread函数加载filename图像,读入时,原始图像数据不可被修改. flags可取的值如下:IMREAD_UNCHANGED(原始图像是什么,读入的就是什么), IMREAD_GRAYSCALE(始终将图像转换为单通道灰度图像), IMREAD_COLOR(始终将图像转换为三通道BGR彩色图像), IMRAD_ANYDEPTH, I

flip函数用于图像翻转,比较方便.在opencv中有几种形式: C++: void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode) Python: cv2.flip(src, flipCode[, dst]) → dst C: void cvFlip(const CvArr* src, CvArr* dst=NULL, int flipMode=0) Python: cv.Flip(src, dst=None, flipMode=0) →

getRotationMatrix2D函数 主要用于获得图像绕着 某一点的旋转矩阵  Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) 参数详解: Point2f center:表示旋转的中心点 double angle:表示旋转的角度 double scale:图像缩放因子 opencv代码: #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "

OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案,它提供了对于并行编程的高层抽象.仅仅须要在程序中加入简单的指令,就能够编写高效的并行程序,而不用关心详细的并行实现细节.减少了并行编程的难度和复杂度.也正由于OpenMP的简单易用性,它并不适合于须要复杂的线程间同步和相互排斥的场合. OpenCV中使用Sift或者Surf特征进行图像拼接的算法.须要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描写叙述,之后再进行图像特征点的配对.图像变换等操作.不同图像的特征提取和描写叙述的工作是整个过程中

OpenCV几个绘图函数 矩形 rectangle(Mat& img,Point pt1, Point pt2, const Scalar&color, int thickness=1,int lineType=8, int shift=0) rectangle(Mat& img,Rect rec, const Scalar&color, int thickness=1, int lineType=8,int shift=0) intthickness为-1 则填充矩形  

OpenCV中image.copyTo()有两种形式: 1.image.copyTo(imageROI),作用是把image的内容粘贴到imageROI: 2.image.copyTo(imageROI,mask),作用是把mask和image重叠以后把mask中像素值为0(black)的点对应的image中的点变为透明,而保留其他点. re 1. opencv_copyTo; 2. OpenCV3之——copyTo()函数的使用方法; 3. OpenCV学习笔记(8)image.copyTo(

Release 模式 -------------------------------------------------- smooth gaussian : 2 cvtColor CV_BGR2Lab : 3 get_psnr : 16 convertTo CV_8U: 6 absdiff: 2 threshold: 0 dilate 20: 3 fill_hole : 3 bitwise_xor : 0 shape : 0 copyTo 3 channels : 0 select_color

轮廓是定义或限定形状或对象的边或线,是机器视觉中的常用的概念,多用于目标检测.识别等任务. 关于OpenCV轮廓操作,尤其是级别及如何使用轮廓级别进行筛选等问题,相关文章比较少,正好最近用到,因此将其总结成文. 本文主要介绍OpenCV的查找轮廓函数findContours()绘制函数drawContours(),及其轮廓级别参数hierarchy,涉及到预处理.轮廓筛选等内容,并提供全部源代码,希望能帮助大家理解基本概念并能借鉴示例代码编写自己的算法. 本文代码:C++ 本文包括如下内容: 基

第一个是增加对比度的函数,就是变亮. IplImage* EqualizeHistColorImage(IplImage *pImage) { IplImage *pEquaImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), pImage->depth, ); // 原图像分成各通道后再均衡化,最后合并即彩色图像的直方图均衡化 ; IplImage *pImageChannel[MAX_CHANNEL] = {NULL}; int i; ; i < pImage-

功能:根据计算比较两张图像Hu不变距(函数返回值代表相似度大小,完全相同的图像返回值是0,返回值最大是1) double cvMatchShapes(const void* object1, const void* object2, ); /* 第一个参数是待匹配的物体1,第二个是待匹配的物体2 第三个参数method有三种输入: CV_CONTOURS_MATCH_I1 CV_CONTOURS_MATCH_I2 CV_CONTOURS_MATCH_I3 即三种不同的判定物体相似的方法 */ 三

1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存:

函数原型: void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())   2.函数作用 归一化数据.该函数分为范围归一化与数据值归一化.(Normalizes the norm or value range of an array.)   3.参数说明 src     

1.http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html ,给出了很好地拼接算法实现 2.由于不是Python的,所以简单做了一些翻译转成Python+opencv的实现 3.修改了原来的特征点检测算法为ORB(由于sift和surf的专利问题) 4.结果 5.源码 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.gridspe

.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: .cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: .cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: .cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: .cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: .cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: .cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: .cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存: .cvRele

1.cvCloneImage: IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image ); 在使用函数之前,不用特地开辟内存,即该函数会自己开一段内存,然后复制好image里面的数据,然后把这段内存中的数据返回. 例如 IplImage *src; IplImage *dst; dst = cvCloneImage(src); 就是直接把src这个图像复制给dst,不用给dst特地开辟内存空间了,即不用写dst = cvCreateImage( cvGetS

转自http://blog.csdn.net/yang6464158/article/details/20129991 reshape有两个参数: 其中,参数:cn为新的通道数,如果cn = 0,表示通道数不会改变. 参数rows为新的行数,如果rows = 0,表示行数不会改变. 注意:新的行*列必须与原来的行*列相等.就是说,如果原来是5行3列,新的行和列可以是1行15列,3行5列,5行3列,15行1列.仅此几种,否则会报错. 具体调用也很简单,代码如下所示: #include <iostr