opencv虽然很有名,但是自己一直没怎么玩过,暑假的时候使用深度相机做项目,但负责的不是代码模块,也只是配好了环境,没有继续了解图像处理.最近电子实习老师有教这个东西,但是身边不少同学遇到了麻烦,所以在此总结了一下,汇总了一些我行之有效的教程和官方资料,并且附上了两个例程:方便ubuntu环境下的opencv新手快速上手. 00 opencv4.5.3 先放一个链接,当初在ubuntu1804上无痛配置好opencv4.5.3的环境,采用的是这个教程. 下面是我自己的总结,大家可以避免页面跳转

2015-11-11 ----------------------------------------------------------------------------------- 其实,写博客是很消耗时间的,尤其是新手玩家.但凡事不妨一试,再说它也可以反过来倒逼 我坚持学习这个领域的知识,也不失为自我暗示的好方法. 鉴于过往的学习体验,往往是零零碎碎地接收一堆杂乱知识,不能很好地消化,仿若段誉短时 间吸收以大众人的内力,反倒自食其害.苦了现在还需腾出大量时间整理.也因有了这么一遭 领悟

Version: OpenCV 2.4.9 IDE    : VS2010 OS     : Windows ----------------------------------------------------------------------------------- GoalIn this tutorial you will learn how to:• Load an image (using imread)• Create a named OpenCV window (using

鼠标画矩形: // An example program in which the // user can draw boxes on the screen. // /* License: Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you cited it: L

正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往往需要先提取图像中皮肤区域来缩小人脸的检测范围,这一般获得皮肤的颜色范围还需要定义阈值并不断的调整,实际中参数太多而不容易控制. 这里我们就可以考虑用直方图的反射映射. 1,收集人脸皮肤样本. 2,拼合样本并计算其颜色直方图. 3,将得到的样本颜色直方图反射映射到待检测的图片中,然后进行阈值化即可. 这里

OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 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/8801997/1394118 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往

可视化(visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的的理论,方法和技术, pcl_visualization库建立了能够快速建立原型的目的和可视化算法对三维点云数据操作的结果.类似于opencv的highgui例程显示二维图像,在屏幕上绘制基本的二维图形,库提供了以下几点: (1)渲染和设置视觉特性的方法(如颜色.大小.透明度等)在PCL任意n维的点云数据集pcl::PointCloud<T> format (2)在屏幕上绘制基

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/51866567 这段时间对opencvSGBM半全局立体匹配算法进行了比較仔细的研究.现总结一下. 本文先描写叙述一下opencvSGBM算法流程,接着给出调用opencvSGBM须要设置參数的含义.数值选取以及执行效果.最后贴出opencvSGBM源代码. 第一部分:SGBM算法研究总结: 整个算法实现分为 1预处理 2代价计算 3动态规划(默认4条路径) 4后处理 这四个

opencv-7-鼠标绘制自定义图形 opencvc++qt 开始之前 昨天写了具体的基本的图形绘制, 然后我们使用相应的函数接口进行调用, 便能够在图像上绘制出来相应的图形, 我们以图像绘制为例, 最终都会调用了 Line 函数, 最后都是基于一个 自定义迭代器 LineIterator的形成的路径, 通过设定起始点和目标点, 相当于计算出来的斜率值, 每次累加的之后判断下一个点的位置, 通过 重载累加器的 ++ 操作, 完成直线点指针的移动, 在相应的位置填入相应的颜色就可以得到 所要绘制的

问题: 最近重装了系统,需要重新配置opencv2.4.13,配置完成后每次都出现cmake error,google了报错,尝试了各种方法,都未解决问题,于是重新git clone 了opencv2.4.9,发现出现了同样的问题和报错. 解决方法: 刚开始没更新版本之前折腾了两天,后来感觉特别没有成就感,便慢慢放下了这件事,开始学习自己的研究生课程,学习枯燥的时候又尝试重新安装了下,终于跑通了例程,贴出例程和测试结果: 测试例程: 新建demo文件夹 新建demo.cpp,把下面代码复制黏贴:

stereo_calib是OpenCV官方代码中提供的最正统的双目demo,无论数据集还是代码都有很好实现. 一.代码效果: 相关的内容包括28张图片,1个xml和stereo_calib.cpp的代码 直接引入的代码不能给正常运行,我们需要进行一些修改. 报了4个错误,主要是定义和引入问题,都可以解决. 包括定义: #define  INTER_LINEAR_EXACT 1 以及 主要目的,就是确保输入的参数正确,图片能够被读到. 由于原始代码很贴心地将参数都设置正确了(可以参考下图,长为9.

opencv sample文件夹例程 No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检测,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--目前还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,根据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运

使用Stitcher类,通过createDefault()方法创建拼接对象,通过stitch()方法执行默认的自动拼接.自动拼接和07年Brown和Lowe发表的论文描述的步骤基本一致,只不过使用的特征提取算法是ORB,而不是慢吞吞.有专利保护的SIFT和SURF.开源万岁! 代码内容:设置几张图片,扔到向量里面,然后计算全景图. opencv-3.0.0源码中没有找到测试图片,很蛋碎.到github上找了下,发现都在[https://github.com/Itseez/opencv_extra

前段时间看的OpenCV,其实有很多的例子程序,参考代码值得我们学习,对图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征有一定了解后. 对本文中的例子程序刚开始没有调通,今晚上调通了,试了试效果还可以,还需要深入理解.值得大家动手试试,还是很有成就感的,虽然是现成的例子....... 环境:OpenCV3.1+VS2013+WIN10 复制代码/*! * \file Capture.cpp * * \author ranjiewen * \date 十一月 2016 * * http:

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#!/usr/bin/env python ''' This module contais some common routines used by other samples. ''' import numpy as np import cv2 import os from contextlib import contextmanager import itertools as it image_extensions = ['.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.png', '.

源码在这 #!/usr/bin/env python ''' Camshift tracker ================ This is a demo that shows mean-shift based tracking You select a color objects such as your face and it tracks it. This reads from video camera (0 by default, or the camera number the u

采集图片显示视频: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main () { CvCapture *cap = cvCaptureFromCAM(); //CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("infile.avi"); IplImage* img; cvNamedWind

#!/usr/bin/env python ''' Video capture sample. Sample shows how VideoCapture class can be used to acquire video frames from a camera of a movie file. Also the sample provides an example of procedural video generation by an object, mimicking the Vide

整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.NET/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http://blog.csdn.Net/xidianzhimeng/article/category/1593

机器学习是由 模型 + 策略 + 算法 构成的,构建一种机器学习方法 (例如,支持向量机),就是具体去确定这三个要素. 1  支持向量机 支持向量机,简称 SVM (Support Vector Machine),是一种二分分类模型. 1) 模型 (model) 定义在特征空间上的,一种间隔 (margin) 最大的,线性分类器 (linear classifier) 2) 策略 (strategy) 使间隔最大化,可转化为求解凸二次规划的问题. 3) 算法 (algorithm) 求解凸二次规