准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

关于如何用纯OpenCV实现图片叠加的例子实在是太少,太多的是使用 C++,JNI实现的,如果要用C++的话,我们为啥不转行做C++ 下面的例子基于 Android JavaCV 实现了在im_beauty 美女图片上  添加im_flower3 小花图片 并显示 需要在res/drawable目录下 放两个文件 im_beauty, im_flower3 注意im_flower3一定要比im_beauty图片尺寸要下小 package com.KyleOpencvImageAdd; impor

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

通常是通过文件后缀名查找图片文件,如果没有文件后缀的图片或者伪造的图片文件,则这种判定方法将达不到要求.我们可以根据读取文件头进行图片文件类型的判定. 比较流行的图片文件类型有:jpg png bmp gif 这几种,下面将介绍区分这几种图片的方式: BMP (bmp)  文件头(2 byte): 0x42,0x4D JPEG (jpg)  文件头(3 byte): 0xFF,0xD8,0xFF PNG (png)  文件头(4 byte): 0x89,0x50,0x4E,0x47 GIF (g

前言 图片压缩应用很广泛,如生成缩略图等.前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题,就是如何将图片压缩到指定尺寸,此处尺寸指的是生成图片文件的大小. 我使用 opencv 进行图片处理,于是想着直接使用 opencv 进行图片压缩处理, opencv 本身包含了压缩到指定像素大小的方法,奈何寻找了很多方法均不能压缩到指定文件尺寸,于是自己在思考后写出了此方法.本文使用python语言. 一. opencv 常规使用 opencv 无需多言,做过图片处理的人应该都知道此类库,下面我介绍一些常用方

导入 之前都是断断续续的看了一些于如何使用android开发的文章.资料等,到目前位置很多基础的东西都不清楚,于是去学习了别人的课程,才了认识了R类.findViewById方法查找组件.项目引入资源国际化.@string查找字符. 在学习之前我们需要安装环境,这里我采用开发环境是:win7 x64+jdk8+adt-bundle-windows-x86_64-20131030.zip(adt-bundle是集成了adt.eclipse.andrlid sdk等,解压运行eclipse.exe就

之前用按键精灵写过一些游戏辅助,里面有个函数叫FindPic,就是在屏幕范围查找给定的一张图片,返回查找到的坐标位置. 现在,Java来实现这个函数类似的功能. 算法描述: 屏幕截图,得到图A,(查找的目标图片为图B): 遍历图A的像素点,根据图B的尺寸,得到图B四个角映射到图A上的四个点: 得到的四个点与图B的四个角像素点的值比较.如果四个点一样,执行步骤4:否则,回到步骤2继续: 进一步对比,将映射范围内的全部点与图B全部的点比较.如果全部一样,则说明图片已找到:否则,回到步骤2继续: 这里

http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8519751 环境: vs2008 + opencv2.1 先看,这两个函数的用法(参考 opencv手册): +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ FindContours        在

源码 #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { // cvLoa

利用opencv2.3来获取图片的sift特征,并输出到标准输出,可用重定向到文件. #include<cstdio> #include"opencv2/opencv.hpp" #include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp" using namespace cv ; int main(){ Mat m = imread("test.jpg"); SIFT sift; vector<KeyPoint&g

这里介绍C++版本的opencv,和C语言版本有些不同,先看代码^_^ [编译环境:opencv2.4.4和VS2008] #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat src; //加载图片 src= imread("F://Openc

得知OpenCV有一段时间.除了研究的各种算法的内容.除了从备用,据导游书籍和资料,尝试结合链接的图像处理算法和日常生活,第一桌面上(随着摄像头)完成了一系列的视频流处理功能.开发平台Qt5.3.2+OpenCV2.4.9. 本次试验实现的功能主要有: 调用摄像头捕获视频流: 将帧图像转换为素描效果图片: 将帧图像卡通化处理: 简单地生成"怪物"形象: 人脸肤色变换. 本节全部的算法均由类cartoon中的函数cartoonTransform()来实现: // Frame:输入每一帧图

1 怎样使用cv::Scalar来设置opencv中的颜色 cv::Scalar的构造函数是cv::Scalar(v1, v2, v3, v4),前面的三个参数是依次设置BGR的,和RGB相反,第四个参数设置图片的透明度. 2 使用cv::Scalar的规则 当使用opencv提供的库函数imread().imwrite()和imshow()时,cv::Scalar(v1, v2, v3, v4)的这四个参数就依次是BGRA,即蓝.绿.红和透明度.

对于印刷体图片来说,进行水平投影和垂直投影可以很快的进行分割,本文就在OpenCV中如何进行水平投影和垂直投影通过代码进行说明. 水平投影:二维图像在y轴上的投影 垂直投影:二维图像在x轴上的投影 由于投影的图像需要进行二值化,本文采用积分二值化的方式,对图片进行处理. 具体代码如下: //积分二值化 void thresholdIntegral (Mat inputMat, Mat& outputMat) { int nRows = inputMat.rows; int nCols = inp

debug的时候可以直接把图片画出来debug. imshow函数就是python opencv的展示图片的函数,第一个是你要起的图片名,第二个是图片本身.waitKey函数是用来展示图片多久的,默认值为0,即不写参数时默认值为0,代表无限等待.当写参数时,例如waitKey(5),意思是等待5ms.另外当等待时间内无任何操作时等待结束后返回-1,当等待时间内有输入字符时,则返回字符的阿斯克码值. 主要通过while(char(waitKey())!=’q’){}这段代码来解释.这段代码的意思是

其中有一些改动为了文字大小等还有一些图片的尺寸,真正使用的时候可以把尺寸的屏蔽掉 头文件: //==================================================================== //==================================================================== // // 文件: CvxText.h // // 说明: OpenCV汉字输出 // // 时间: // 作者: xx /

在opengl中实现三维物体的纹理贴图的第一步就是要读入图片,然后指定该图片为纹理图片. 首先利用opencv的cvLoadImage函数把图像读入到内存中 img = cvLoadImage(); //读入彩色图 然后利用下面代码在内存中开辟一个跟读入图片大小相同的内存空间: #include <iostream> #include <GL/gl.h> #include <GL/glu.h> #include <opencv2/opencv.hpp> us

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

本文摘录自<手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能> 只截取感兴趣 的片段. . 一.边缘检测 1.传统边缘检测 Google 搜索 opencv scan document,是可以找到好几篇相关的教程的,这些教程里面的技术手段,也都大同小异,关键步骤就是调用 OpenCV 里面的两个函数,cv2.Canny() 和 cv2.findContours(). 看上去很容易就能实现出来,但是真实情况是,这些教程,仅仅是个 demo 演示

上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识,当时课程作业是用haar实现人脸检测 but当时是心思根本不在图像处理上,so找了个同学帮忙做的,自己没上心 然鹅天道好轮回,现在捡起来了原来的算法一脸懵逼,自己挖的坑再深也得跳下去啊! 先上一张经典的lena图镇场子! 流程图: 读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果 其中,重中之重就是怎样进行检测?下面主要讲一下openCV中现成的一种算法——Haar 算法详解请参考https://blog.csdn.net/pla