截取任意四边形区域的图像. mask就是结果. 需要定义四边形区域,分别是 tl, tr, bl, br std::map<int, std::set<int>> generateBorders(const std::vector<cv::Point> & vecPts) { std::map<int, std::set<int>> borders; cv::Point tl(vecPts[0]), tr(vecPts[1]), bl(v

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

使用OpenCV可以提分别提取显示一张图片(或者视频)的R,G,B颜色分量.效果如下. 原图: R: G: B: 示例代码如下,貌似很久以前网上找的的,逻辑很清晰,就是把R,G,B三个分量分开,然后显示出来,就不注释了. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <cxcore.h> void main(int argc,char **argv) { IplImage *img=cvLoadImage(&

opencv实现surf特征的提取.本来是一个非常easy的代码,结果我执行时却出现了各种错误,以下来谈谈我出现的错误及问题的解决过程. 首先,我把提取surf特征的过程整合成了一个函数,我单独建立一个project读取两张图片,然后调用这个surf提取的函数时时不管是debug还是release模式下都是没有问题的.当我把这个函数加入到我如今已有的project代码里面的时候出现了各种奇葩错误.以下是我surf特征提取的函数 void surfdetect(IplImage *image1,I

作者:R语言和Python学堂链接:https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数,功能就是从视频中提取图片,名称“video2frames”是我自己取的,还比较形象.现将它分享给大家,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,完整代码附在文末. 1. 主要功能 这个函数有以下主要功能: 提取特定时间点图片,比如:提取视频第3秒, 第5秒,第9秒图片 设定提取的起始时刻,比如:从视频的第10秒开始提取 设定提取的终止时刻

opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓,并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出.首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式 官网:https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e1689a void cv::findContours ( InputOutputArray imag

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/33320997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

几何变换 几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动. 几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标.这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间.最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿.这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有一阶和高阶插值. 插值算法感觉只要了解就可以了,图像处理中比较需要理解的还是空间变换. 空间变换

(OpenCV读取视频.OpenCV提取视频每一帧.每一帧图片合成新的AVI视频)CvCapture 是视频获取结构 被用来作为视频获取函数的一个参数 比如 CvCapture* cap; IplImage* cvQueryFrame( cap ); 从摄像头或者文件中抓取并返回一帧———————————————————————— Opencv读取视频代码   #include "stdafx.h" #include"highgui.h" int main(int

我在http://www.cnblogs.com/fx-blog/p/8206737.html一文中提到了如何在Android Studio中Java层导入OpenCV(包含opencv_contrib部分),但是这仅仅是Java层的导入,随着学习的深入,我们可以渐渐的发现OpenCV库对Java的支持不是很给力,比如我使用SIFT算法时,一般提取出来的特征点有一万多个,这其中包含了大量的无效特征点,如果我想指定特征点的数目,比如说500个(经过测试,Java中利用OpenCV提取特征点默认为5

花了2天时间终于把二维码识别做出来了,不过效果一般,后面会应用在ROS辅助定位上,废话少说先上图: 具体过程参考了这位大神的博客:http://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51065547 详细解释: 第一步:利用opencv提取二维码区域 1,先将读入的摄像头frame转换成灰度图: gray = cv2.cvtColor(image_path, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2,使用opencv自带的Sobel算子进行过滤:

1.OpenCV提取ORB特征并匹配 - 简书.html(https://www.jianshu.com/p/420f8211d1cb) OpenCV提取ORB特征并匹配 - 简书.html(https://www.jianshu.com/p/420f8211d1cb) 2.ORB算法讲解的通俗易懂 - fsFengQingYangheihei的博客 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/fsfengqingyangheihei/article/details/

拉伸.收缩.扭曲.旋转是图像的几何变换,在三维视觉技术中大量应用到这些变换,又分为仿射变换和透视变换.仿射变换通常用单应性建模,利用cvWarpAffine解决密集映射,用cvTransform解决稀疏映射.仿射变换可以将矩形转换成平行四边形,它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的,也可以将矩形旋转或者按比例变化.透视变换提供了更大的灵活性,一个透视变换可以将矩阵转变成梯形.当然,平行四边形也是梯形,所以仿射变换是透视变换的子集. 本小节实现图像的仿射变换. -----------------

Sift特征应该是使用最多的局部特征了,但是相比其他的一些特征描述符,计算sift特征描述符的时间较长.Changchang Wu使用GPU加速,实现了GPU版的sift特征提取SiftGPU. SiftGPU应该是在Windows环境下完成的,其在Windows下的配置较为简单. 本文首先解释了,在Ubuntu下SiftGPU的编译,并简单的实现了一个类,封装SiftGPU的特征提取和匹配.在最后简单的介绍了下,SiftGPU在Windows下的使用. Ubuntu下的安装与使用 安装依赖库

MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN). 公众号MachineLN,邀请您扫码关注: MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP train_cnn_v0: 实现基础cnn训练,数据读取方式慢. train_cnn_v1: 优化数据读取的

Opencv2.4.9安装和在visualstudio 2013中配置 下载opencv和在windows下安装: 最新版本号的opencv是2014.4.25的opencv2.4.9,这里选择当前最新版本号. 点击opencv for windows就可以下载. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvemhvbmdodWFuMTk5Mg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissol

配置文件 在进入正题之前先做一些铺垫,在openvslam中,配置文件是必须要正确的以.yaml格式提供,通常需要指明使用的相机模型,ORB特征检测参数,跟踪参数等. #==============# # Camera Model # #==============# Camera.name: "EuRoC monocular" Camera.setup: "monocular" Camera.model: "perspective" # 相机内

从现在开始下面两篇文章来介绍SLAM中的视觉里程计(Visual Odometry).这个是我们正式进入SLAM工程的第一步,而之前介绍的更多的是一些基础理论.视觉里程计完成的事情是视觉里程计VO的目标是根据拍摄的图像估计相机的位姿.目前主要有两个方法,我们这一篇介绍的是特征点法. 首先,我们之前提到了路标.SLAM中是根据路标的位置变化来估计自身的运动的.路标是三维空间中固定不变的点,应该有这么几个特征: 数量充足,以实现良好的定位 具有较好的区分性,以实现数据关联而图像的特征点可以比较好的满

AI智能弹幕(也称蒙版弹幕):弹幕浮在视频的上方却永远不会挡住人物.起源于哔哩哔哩的web端黑科技,而后分别实现在IOS和Android的app端,如今被用于短视频.直播等媒体行业,用户体验提升显著. 本文除了会使用Flutter新方案进行跨端实现,同时也会讲解如何将一段任意视频流使用opencv-python处理成蒙版数据源,达成从0到1的前后端AI体系.先来看看双端最终运行效果吧: 自行clone源码打包:Zoe barrage IPhone运行录屏:点这里 APP运行截图: 实现流程目录

基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在

>_<" 发现一个好的链接,是一个讲openCV的网站:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html >_<" 这次主要是houghlines变换来提取直线~