一,简介: 顾名思义,这个模块不是free的.主要包含: 1,SIFT implementation. The class implements SIFT algorithm by D. Lowe. 2,SURF implementation. The class implements SURF algorithm by H. Bay et al.

也真够折腾的. 事件背景:为了一个光流的提取处理,本来是3.1的opencv在include一些模块上出错,原因是opencv3.0以上的版本对模块进行了再分离,要contribute,但是contribute后还是解决不了,所以,选了2.4.11(因为之前在Windows下用过,知道哪些函数能调用). 这时在make的时候出现了类似nvcc warning : 的问题,然后就按照(http://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/51392804

参加OpenCV的OpenCL模块(以下称OCL)移植工作已经有2个月了.这里我说移植而不是开发,是因为大部分OCL模块的函数都是从已经很成熟的GPU模块移植过来的.于是目前阶段OCL模块所支持的函数接口只是GPU模块的一个子集. OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面(见https://github.com/itseez/opencv),最新的trunk的master分支正式加入了OCL模块.今天逛OpenCV的开发者社区,我发现有人提问在OpenCV库中如何进行使用OCL模块的函数

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边

目录 1.OpenCV安装 (1)安装依赖 (2)下载OpenCV源码 (3)安装pip (4)安装Python虚拟机 (5)编译OpenCV (6)验证安装 2.使用OpenCV和Python控制摄像头模块 (1)picamera模块安装 (2)使用Python代码控制摄像头 3.人脸识别 1.OpenCV安装 说到OpenCV的安装,我想做人脸识别,网上找了很多教程,都涉及到OpenCV,而很多教程是基于Adrian Rosebrock的这篇教材Raspbian Stretch: Insta

opencv-4.0.1 opencv_contrib-4.0.1 提供ippicv下载链接: https://pan.baidu.com/s/1OIJRUqPqAtpMetku8qX36w contrib: https://pan.baidu.com/s/1p5ESP564A6mgB_ZnNlD6_Q opencv: https://pan.baidu.com/s/1orw0IjpJjOyVpt_x1lov2A 大体可以根据这个教程来: https://blog.csdn.net/weizih

opencv 提供了全景图像拼接的所有实现,包括: 1)stitching 模块提供了图像拼接过程中所需要的基本元素,该模块主要依赖于 features2d 模块: 2)提供了 stitching_detailed.cpp,本示例给出了如何运用 stitching 模块的详细说明: 同时,opencv 也提供了一个更高层次的封装类 cv::Stitcher,但为了详细理解图像拼接具体实现,这里不讨论该封装类. 1 特征点提取与匹配 Ptr<FeaturesFinder> finder;if (

一.下载安装cmake 想要在Windows平台下生成OpenCV的解决方案,我们需要一个名为cmake的开源软件,可以在camke的官网:http://www.cmake.org/上下载到 或者点击此链接进行下载http://www.cmake.org/files/v2.8/cmake-2.8.12.2-win32-x86.exe 下载完成直接运行安装就行. 二.使用cmake生成OpenCV源代码工程的解决方案 在进行opencv_contrib模块添加时,一定要保证opencv和openc

http://blog.csdn.net/ruifdu/article/details/9120559 在OpenCV4Android中没有nonfree module,因此也就没有了SURF和SIFT组件.但是我们可以通过OpenCV for Windows的nonfree module开源代码通过NDK将其编译为Android可以使用的.so库文件,然后通过JNI技术,将该.so文件挂载到JNI的库中. 具体实现方法如下: 需要的工具: NDK OpenCV for Android Open

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识: 新版本的产生是为了顺应当下的需要,通过版本更新,接纳新技术和新方法,支持新兴编程语言接口,使用新的指令集,优化性能,解决固有问题等 新技术新方法会优先加入到新的大版本中,即使新的技术方法可以在旧版本中实现,但为了推动用户

配置opencv静态链接库需要用到:staticlib 在配置链接器->附加库目录时应该为staticlib的路径.同理若是利用动态链接库则只需要lib的路径: 动态链接库则使用lib,然而在使用staticlib的时候报了一些错误: 无法解析的外部符号 "public: __thiscall cv::SIFT::SIFT(int,int,double,double)... 应该是没有成功调用到sift模块,因为opencv中的sift模块处于nonfree: 所以应该是静态库中lib没有

开发环境:Windows7, VS2010, OpenCV2.4.10 1.图像特征匹配 // AxFeatureExtract.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>

http://johnhany.net/2016/07/build-opencv-manager-for-android-on-ubuntu/ 最近想在Android上尝试一下SIFT和SURF匹配算法,但考虑到这些算法都是专利保护的,并没有被包含在预编译库中,所以还需要自己来动手编译OpenCV Android SDK.在OpenCV 2.4.x版本中,这些算法被包含在nonfree模块中:从3.0版本开始,用于图像特征匹配的一些算法(比如SIFT,SURF,BRIEF,FREAK等)被转移到

我在上一篇博客中说到了在Android中集成OpenCV,但是那个版本的OpenCV是没有SIFT和SURF算法的,因为这些算法是受专利保护的,所以并没有被包含在预编译库中,所以如果想要使用SIFT和SURF算法,需要自己来编译OpenCV Android SDK.在OpenCV 2.4.x版本中,这些算法被包含在nonfree模块中:从3.0版本开始,用于图像特征匹配的一些算法(比如SIFT,SURF,BRIEF,FREAK等)被转移到了opencv_contrib项目的xfeatures2d

1. 查看安装Opencv的版本.以及libs和cflags $ pkg-config --modversion opencv $ pkg-config --cflags opencv // 编译链接 $ pkg-config --libs opencv // 库链接 2. 卸载之前的Opencv版本 $ cd <your_opencv_source_files>/build $ sudo make uninstall $ cd .. && rm -rf build 3. 安装

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106816775各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

内容转载自我的博客 目录 前言 1. 下载源码 2. 安装各种依赖 3. 开始编译安装 4. 配置C++开发环境 5. 程序执行时加载动态库*.so 6. 测试cpp文件 7. 配置python3的opencv环境 8. 卸载编译安装的OpenCV 前言 如果你只是想要使用C++或者Python语言来调用OpenCV,而且并不关心OpenCV是否为最新版本,那么请直接按照如下代码: sudo apt update && sudo apt install libopencv-dev pyth

目录 Opencv3 当前模块 OpenCV 贡献库(opencv_contrib) OpenCV 头文件 旧式C风格头文件 新式C++风格头文件 例程 DEMO1 - 显示图片 DEMO2 - 视频 用于从磁盘中播放视频 DEMO3 - 将轨迹栏滑块添加到基本查看器窗口,以便在视频文件中移动 DEMO4 - 在图像显示在屏幕上之前加载并平滑图像 DEMO5 - 使用pyrDown()创建一个新的图像,该图像是输入图像宽度和高度的一半 DEMO6 - Canny边缘检测器将其输出写入单通道(灰度

一.利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作. 基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作. 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新,当需要完成一些自定义的操作时(Open