目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:

1. 关于OpenCV进阶之路 前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章,主要内容是面向OpenCV初学者,介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法,相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释,当时自己也是边学边写,权当为一种笔记的形式,所以难免有浅尝辄止的感觉,现在回头看来,很多地方描述上都存在不足,以后有时间,我会重新考虑每一篇文章,让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些. OpenCV进阶之路相比于成长系列,不会有太多的基础函数的介绍,相对来说会更偏向于工程实践

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上

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

第一章 环境搭建: 1.  环境变量path 添加  D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2.  VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录  包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录:  D:\Pro

原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899 SIFT算法的应用 -目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像 作者:wawayu,July.编程艺术室出品. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章,请参考九.图像特征提取与匹配之SIFT算法,九(续).sift算法的编译与实现,九(再续).教你一步一步用c语言实现sift算法.上,及九(

本文翻译自开源图书“OpenCV by Example”中第1章中的“What can you do with OpenCV?”小节. 使用OpenCV,你几乎可以做任何你能够想到的计算机视觉任务.现实生活中的问题需要你使用OpenCV中的许多模块结合在一起来实现你想要的结果.因此,你只需要知道使用什么模块和函数可以实现你想要的功能即可.让我们一起来了解开箱即用(out of the box)的OpenCV到底能够做些什么. 1. 内置数据结构和输入/输出(In-build data struc

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/29356187 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

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

PS. 因为csdn博客文章长度有限制,本文有部分内容被截掉了.在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好.而且是完整的版本号,欢迎浏览. OpenCV Wiki :<OpenCV 编程简单介绍(矩阵/图像/视频的基本读写操作)> Introduction to programming with OpenCV OpenCV编程简单介绍 Gady Agam Department of Computer Science January 27, 2006 Illinois Institute o

从这个博客转载 http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17409717 请其它同学转载时注明原始文章的出处! Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形.使得全部三角形中最小角最大的一个技术. 假设你熟悉计算机图形学,你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础.假设我们在三维空间渲染一个,我们能够通过这个物体的投影来建立二维视觉图,并用二维Delaunay三角剖分来分析识别该物体,或者将它与实物相比較.Dela

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 OpenCV成长之路:直线.轮廓的提取与描述 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 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

一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要.这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法. 在计算机视觉领域,兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得 到了广泛的应用, 包括目标识别. 图像配准. 视觉跟踪. 三维重建 等. 这个概念的原理是, 从图像中选取某些特征点并对图像进行局部 分析,而非观察整幅图像. 只要图像中有足够

_________________________________________________________________________________________________________________________________ 批处理(dir/a/s/b) 例:某文件夹下有a.b.c.d.e.f.g.h.j的图片和一个文件夹JN,里边包括一张图片john.jpg 我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/b b:仅仅显示当前文件夹下文件名称及文件夹名 a-d:仅仅

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/29356187 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: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV

以下是对<学习OpenCV>一书知识框架的简单梳理 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-8402201-id-2899695.html 一.基础操作      1. 数据类型 数据结构了解       图像相关:cvArr  cvMat IplImage       数据数组的维数, 与数据的通道数 见P46 (76) 2. 常见的矩阵操作熟悉      3. 数据的保存和读取 4. 图像的加载和显示 5. 视频的操作 6. 内存与序列 a. 内存存储器     

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS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.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

一.关于OpenCV简介       OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS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. OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库

reference: https://docs.opencv.org/4.1.2/ 基本使用 1.图片和视频,读写(2,8) 2.OpenCV基本数据类型(3) 3.OpenCV大型数据类型及操作:图像,数组(4,5) 4.绘图和注释(6) 重要理论 1.SVD分解(7) 2.滤波和卷积(10) 阈值 平滑(中值.高斯.双边滤波) 导数,梯度,拉普拉斯变换 图像形态学:膨胀,腐蚀 卷积 3.图像变换(11) 拉伸.收缩.扭曲.旋转 映射 图像修复,去噪 直方图均衡化 4.图像分析(12) 离散傅

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点