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

#include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/stitching.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; bool try_use_gpu = false; bool divide_images = false; Stitche

https://my.oschina.net/xiaot99/blog/226589 一.原图 1.jpg                                        2.jpg                                            3.jpg  二.拼接效果 1.拼接效果之一:简单拼接,有重叠,看着不太舒服 2.拼接效果之二:高级拼接,这下貌似好多了  三.源代码(一) #include <cv.h> #include <highgui

标签中的部分 font-family: 华文细黑; font-size: 26px; font-weight: bold; color: #611427; margin-top:40px; } h2 { // 这对大括号里描述 标签中的部分 font-family: 华文细黑; font-size: 20px; font-weight: bold; color: #611427; margin-top:40px; } h3 { // 这对大括号里描述 标签中的部分 font-family: 华文

标签(空格分隔): Opencv 相机标定是图像处理的基础,虽然相机使用的是小孔成像模型,但是由于小孔的透光非常有限,所以需要使用透镜聚焦足够多的光线.在使用的过程中,需要知道相机的焦距.成像中心以及倾斜因子(matlab的模型有考虑,实际中这个因子很小,也可以不考虑).为了增加光照使用了透镜,而使用透镜的代价是会产生畸变,现在市面上买到的相机,都存在着或多或少的畸变.畸变的种类比较多,这里介绍常见的两种:径向畸变.切向畸变.相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程. 畸变种类 (1)径向

由于opencv自带的VideoCapture函数直接从usb摄像头获取视频数据,所以用这个来作为实时的图像来源用于实体检测识别是很方便的. 1. 安装opencv 安装的步骤可以按照之前这个文章操作.如果在测试的时候: cam = cv2.VideoCapture(0) print cam.isOpend() 返回了False,很有可能是在安装的时候cmake的配置没有设置后,可以make uninstall之后重新cmake. 2. 安装usb摄像头驱动(这个一般都不需要) 如果系统没有预装

看这篇文章之前先看看这个地址:OpenCV iOS开发(一)——安装 昨天折腾了一天,终于搞定了openCV+IOS在Xcode下的环境并且实现一个基于霍夫算法的圆形识别程序.废话不多说,下面就是具体的折腾流程: ------------------------------------------------------安装openCV------------------------------------------------------------------- 官网上有教程:http:/

昨天折腾了一天,终于搞定了openCV+IOS在Xcode下的环境并且实现一个基于霍夫算法的圆形识别程序.废话不多说,下面就是具体的折腾流程: ------------------------------------------------------安装openCV------------------------------------------------------------------- 官网上有教程:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/intr

研究centos 有很长一段时间了,一直没有写过这方面的感觉,今天在看到网友的一篇文章时,结合亲身体会就下面安装opencv的一些步骤与大家共享. CentOS OpenCV已被广泛应用但是也在不断的更新,这里介绍CentOS OpenCV安装设置使用,帮助大家安装更新CentOS OpenCV系统.如何在Linux下編譯CentOS OpenCV? (OS) (Linux) (CentOS) (Image Processing) (C/C++)AbstractCentOS OpenCV是一個C

原文:C# 利用 OpenCV 进行视频捕获 (笔记) 简介 这个项目是关于如何从网络摄像头或者视频文件(*.AVI)中捕获视频的,这个项目是用C#和OPENCV编写的. 这将有助于那些喜欢C#和OpenCV环境的人.这个程序完全基于Visual Studio 2010 version C#.NET环境.这个程序展示了怎样用C#.NET环境的Visual Studio 2010 IDE编写OpenCV,这个程序是一个怎样用Visual Studio 2010,C#.NET创建程序的例子. 在这篇

OpenCV于11月20日发布了OpenCV-3.4.4和OpenCV-4.0.0.这些版本中有很多错误修复和其他更改.发布重点如下: OpenCV现在是C ++ 11库,需要符合C ++ 11标准的编译器.所需的最低CMake版本已提升至3.5.1. 很多来自OpenCV 1.x的C API已被删除. 在核心模块中的持久性(在XML,YAML或JSON中存储和加载结构化数据)已在C ++中完全重新实现,并且也丢失了C API. 添加了新的模块G-API,它可以作为非常有效的基于图形的图像处理流

简介 这个项目是关于如何从网络摄像头或者视频文件(*.AVI)中捕获视频的,这个项目是用C#和OPENCV编写的. 这将有助于那些喜欢C#和OpenCV环境的人.这个程序完全基于Visual Studio 2010 version C#.NET环境.这个程序展示了怎样用C#.NET环境的Visual Studio 2010 IDE编写OpenCV,这个程序是一个怎样用Visual Studio 2010,C#.NET创建程序的例子. 在这篇文章中,我解释了怎样配置Visual Studio 20

Anaconda3环境下安装OpenCV(cv2) 主要步骤 1 首先查看自己的Anaconda安装的python版本 2 下载相应的OpenCv.whl文件 3 使用cmd安装.whl文件 查看自己的Anaconda安装的python版本 1 进入Anaconda Prompt (Anaconda3) 输入python即可查看,比如我的是3.7.3版本 下载相应的OpenCv.whl文件 进入网页https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载Open

转载:https://blog.csdn.net/weixin_35684521/article/details/81953047 OpenCV的概念可百度,在此不再赘述.https://baike.baidu.com/item/opencv/10320623 本文教大家在Window系统下Python如何安装OpenCV库. 因为有强大的pip,所以只需要两步就可安装OpenCV库,步骤见下: 第一步:win+R 打开运行,输入cmd进入命令行窗口,看到如下界面: 第二步:直接输入pip in

前言   移植opencv到海思平台,opencv支持对视频进行解码,需要对应的ffmpeg支持.   Ffmpeg的移植   Ffmpeg的移植请参考之前的文章:<FFmpeg开发笔记(十):ffmpeg在ubuntu上的交叉编译移植到海思HI35xx平台>  (PS:ffmpeg解码h264是不需要依赖libx264的,但是编码是需要依赖libx264的,在海思上使用了mpp的venc,所以无需libx264)   OpenCV下载   下载地址:https://github.com/op

本文原创,如转载请注明出处. Hough Transform 是一种能提取图像中某种特定形状特征的方法,可以将其描述成一种把图像空间中的像素转换成Hough空间中直线或曲线的一种映射函数.通过利用Hough空间的一些性质,我们可以找到并识别一些有共同特性的点(如在同一条直线上).这样我们就得到足够的信息去画出这些图形(如直线).其输入图像通常为二值边缘图像. 1.原理: 图像空间是所有像素所属于的图像的空间.Hough空间是一种变量混合空间,实际上它与图像相关但是却不存在物理实质性. 我们可以把

1.下载OpenCv2.4.9(win pack):http://opencv.org/releases.html 下载完成后,进行解压(win7 64位系统) 2.环境配置,配置如下图所示: 找到path后,在后面加上: E:\opencv\build\x64\vc10\bin E:\opencv\build\x86\vc10\bin 3.配置工程依赖库(新建工程,都需重新配置一遍!!!文章末尾,是OpenCv永久配置步骤) 1).项目->属性->VC++目录:配置“包含目录”和“库目录”.

为了能够更好的学习图像,我觉得opencv是一个必不可少的库,因此在以后的研究上使用opencv作为研究工具,与大家共同进步. 话归正题:先搭建opencv的环境. 1.下载安装包3.0 a,官网打开稍慢,但也不是像有些网站完全打不开,稍等即可.然后点击下载.(http://opencv.org/) b,当然不能等的话,那就从这里进去~直接下载.(官网的最后也是从这下载的)http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/ c,选择win 3

据官方说法,目前还不是太稳定的算法模块都在opencv_contrib里边,由于不稳定,所以不能在release版本里发行,只有在稳定以后才会放进release里边.但是这里边有很多我们经常要用的算法,比如SIFT,SURF等(在xfeatures2d 模块里边).官网提供了说明,可以把opencv_contrib扩展模块添加编译到已安装的opencv3里边. 同时我们还需要编译opencv的GPU模块,以便在GPU上加速执行这些算法. 1.点[Brouse Source…],选择OpenCV源

在ubuntu下删除opencv需要以下步骤: 1.进入opencv的源代码文件夹下的release(这是你在安装opencv时候自己命名的,cmake时候所在的目录) 2.执行以下命令 sudo make uninstall cd .. sudo rm -r build sudo rm -r /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/opencv /usr/include/opencv /usr/include/opencv2 /usr/loc

关于windows下的libtorch配置 1.环境 Windows service 2012 R2/Windows10 Cuda 9.0 OpenCV3.4.1 Libtorch1.0 VS2017/VS2015 2.配置 第一步:CUDA 9.0+cudnn7.5安装(也可以用CUDA8.0) 如果已经安装了cuda8.0及以上版本,可以忽略此步骤. libtorch有cuda8.0 和cuda9.0的版本,为了与vs版本保持一致,这里建议用cuda9.0版本(当然cuda8.0也可以成功编