这两个函数返回的是指向原矩阵内部位置的指针,类似于浅拷贝: code cv::Mat align_mean(cv::Mat mean, cv::Rect facebox, float scaling_x=1.0f, float scaling_y=1.0f, float translation_x=0.0f, float translation_y=0.0f) { using cv::Mat; // Initial estimate x_0: Center the mean face at th

ElasticSearch 2 (23) - 语言处理系列之词根提取 摘要 世界上大多数语言都是屈折变化的,意思是词语可以通过变形来表达不同的含义: 数(Number): fox, foxes 时态(Tense): pay, paid, paying 性(Gender): waiter, waitress 人称(Person): hear, hears 格(Case): I, me, my 体(Aspect): ate, eaten 情态(Mood): so be it, were it so

_________________________________________________________________________________________________________________________________ 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

前言 OpenCV 3.1之前的版本,在contrib目录下有提供遍历文件的函数,用起来比较方便.但是在最新的OpenCV 3.1版本给去除掉了.为了以后使用方便,这里将OpenCV 2.4.9中相关的函数给提取了出来,适合在Windows 64bits上使用. 不过,笔者在opencv2.4.10版本中并没有找到相关的文件. 实现代码 directory.hpp: #ifndef FBC_CV_DIRECTORY_HPP_ #define FBC_CV_DIRECTORY_HPP_ // re

今天要记录的是树图第二次作业的第二题,Image Patch Extraction.这个概念真的不难懂,但是如果要我实际写的话,还真的不知道要怎么去遍历图像矩阵来提取块.在此要多谢邓大神的热心帮助,告诉了我一个遍历的思路_(:з」∠)_ 一开始我是从原图像矩阵来考虑循环的,也就是两层循环的边界分别是原图像的width和height.这样思考的话,我完全不知道应该如何移动这个patch. 之后思考了从得到的patch列表来考虑,也就两侧循环的边界分别是W-w+1和H-h+1(W是原图像的width

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); if (src.empty()) { printf("could not load image..

截取图中上方数码管中的数字 基本思路: 1.将图像转化为灰度图 2.截取ROI区域 3.二值化 4.循环遍历每一行和每一列,得到字符的坐标 5.截取并保存 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> #include <stdio.h> using namespace cv; using namespace std; int getColSum(Mat& sr

注意 opencv 的坐标轴,x 轴向右,和 width 对应,y 轴向下,和 height 对应: 1. MOG2 与 KNN MOG:Mixture of Gaussian import cv2 cap = cv2.VideoCapture('./data/video/768x576.avi') knn_sub = cv2.createBackgroundSubtractorKNN() mog2_sub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while

# -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _ , frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([150,150,50])#在此调参 upper_red = np.array([180,255,255]) dark_red = np.ui

The Fourier Transform will decompose an image into its sinus and cosines components. In other words, it will transform an image from its spatial domain to its frequency domain. The idea is that any function may be approximated exactly with the sum of

OpenCV中实现图像翻转的函数flip,公式为: 目前fbc_cv库中也实现了flip函数,支持多通道,uchar和float两种数据类型,经测试,与OpenCV3.1结果完全一致. 实现代码flip.hpp: // fbc_cv is free software and uses the same licence as OpenCV // Email: fengbingchun@163.com #ifndef FBC_CV_FLIP_HPP_ #define FBC_CV_FLIP_HPP_

OpenCV中的transpose函数实现图像转置,公式为: 目前fbc_cv库中也实现了transpose函数,支持多通道,uchar和float两种数据类型,经测试,与OpenCV3.1结果完全一致. 实现代码transpose.hpp: // fbc_cv is free software and uses the same licence as OpenCV // Email: fengbingchun@163.com #ifndef FBC_CV_TRANSPOSE_HPP_ #def

threshold algorithm: The simplest image segmentation method. All thresholding algorithms take a source image (src) and a threshold value (thresh) as input and produce an output image (dst) by comparing the pixel value at source pixel( x , y ) to the

1.轮廓提取 src = cv2.imread("***.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,,255,cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.d

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

这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理. 示例代码地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html(安装openCV时可框选)   目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码   简介 本文记录了对OpenCV示例contours2.cpp的分析. 资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/contours2_8cpp-example

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

声明:非原创,转载自互联网,有问题联系博主 1.轮廓的提取 从图片中将目标提取出来,常常用到的是提取目标的轮廓. OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours(), 它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>. 外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的 size代表了轮廓上点的个数.下面我们通过实例来看函数的用法. int main() { Mat image=imread(

引自:http://www.xuebuyuan.com/1684976.html http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473 http://www.cnblogs.com/yemeishu/archive/2013/01/19/2867286.html谈谈NITE 2与OpenCV结合提取指尖坐标 一 概念: Convexity hull, Convexity defects 如上图所示,黑色的轮廓线为convexity hul

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础介绍 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>.外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. 轮廓进行填充的时候我会有下面2步骤:

OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>. 外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. hiararchy参数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][ 0 ] ~hierarchy[ i ][ 3 ],分别表示后一个轮廓.前一个轮廓