目标 在本章中, 我们将了解FAST算法的基础知识. 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索. 理论 我们看到了几个特征检测器,其中很多真的很棒.但是,从实时应用程序的角度来看,它们不够快.最好的例子是计算资源有限的SLAM(同时定位和制图)移动机器人 作为对此的解决方案,Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文"用于高速拐角检测的机器学习"中提出了FAST(加速分段测试的特征)算法(后来在2010年对其进行了修订).该算法的基本内容如下.有关更

上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点.但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度. 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档,贴上来,如下:  2. OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel()这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化,该函数原型如下: v

很多朋友为了学习python.ML(机器学习).DL(深度学习).opencv等花费了大量时间配置安装环境(一个朋友花了4天时间才配置好)各种搜索.下载.安装配置,出问题等. 市面上的配置资料很多,选择也成为了难题,实际上呢,很多高效的方法提供给了我们,比如一些集成套件等.本文基于对大量资料的查询.对比和验证,发现利用现有资源,搭建集成开发环境约30分钟(网速够快),具体方法分享出来,方便大家学习,减少时间和人力付出,提升效率.本文搭建的环境,包括了opencv的人脸检测.识别(opencv_c

最大匹配法:最大匹配是指以词典为依据,取词典中最长单词为第一个次取字数量的扫描串,在词典中进行扫描(为提升扫描效率,还可以跟据字数多少设计多个字典,然后根据字数分别从不同字典中进行扫描).例如:词典中最长词为“中华人民共和国”共7个汉字,则最大匹配起始字数为7个汉字.然后逐字递减,在对应的词典中进行查找. 下面以“我们在野生动物园玩”为例详细说明一下正向与逆向最大匹配方法: 1.正向最大匹配法: 正向即从前往后取词,从7->1,每次减一个字,直到词典命中或剩下1个单字. 第1次:“我们在野生动物

安装完opencv3.4.1并且Cmake后,发现Python不能import,又装了Python版本的opencv; 由于是在conda环境下安装,opencv-python-4.0.1.24,最终我的目录是/home/joel/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/opencv_python-4.0.1.24.dist-infohttps://www.cnblogs.com/windyrainy/p/10585207.html https://blog.

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

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

http://www.pyimagesearch.com/2015/06/15/install-OpenCV-3-0-and-Python-2-7-on-osx/ As I mentioned last week, OpenCV 3.0 is finally here! And if you’ve been paying attention to my Twitter stream, you may have noticed a bunch of tweets regarding install

在今天的博文中,我将演示如何使用模板匹配作为OCR的一种形式来帮助我们创建一个自动识别信用卡并从图像中提取相关信用卡数位的解决方案. 今天的博文分为三部分. 在第一部分中,我们将讨论OCR-A字体,这是一种专门用于辅助光学字符识别算法的字体. 然后,我们将设计一个计算机视觉和图像处理算法,可以: 本地化信用卡上四位数字的四组.        提取这四个组中的每一个,然后单独分割十六个数字中的每一个.     通过使用模板匹配和OCR-A字体识别十六张信用卡数字中的每一个. 最后,我们将看一些将我

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

以下说明在Linux下Python和OpenCV结合安装的过程,Python要使用OpenCV模块,则必须导入OpenCV提供的包,所以要提供Python支持,首先在安装OpenCV前安装必要的组件,一般列表如下: 1.gcc g++一般系统自带 2.cmake 编译OpenCV时使用,需要手动安装 3.pkg-config命令,一般系统自带,如果缺少,使用 yum -y install pkg-config 安装 4.Python 2.x,系统自带 5.NumPy 一个用于大型矩阵处理的库,这

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

原文地址:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文是OpenCV  2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇.在笔记中将以Python语言改写每章的代码. PythonOpenCV的配置这里就不介绍了. 注意,现在OpenCV for Python就是通过NumPy进行绑定的.所以在使用时必须掌握一些NumPy的

为了防止原文消失或者被墙,转载留个底,最好还是去看原贴,因为随着版本变化,原贴是有人维护升级的 http://www.pyimagesearch.com/2015/06/22/install-OpenCV-3-0-and-Python-2-7-on-ubuntu/ Last week we kicked-off the opencv 3.0 install fest by detailing how to install OpenCV 3.0 and Python 2.7+ on the OSX

https://jjyap.wordpress.com/2014/05/24/installing-opencv-2-4-9-on-mac-osx-with-python-support/ 参照以上blog brew install opencv cd /usr/local/Cellar/opencv/2.4.9/ cd /Library/Python/2.7/site-packages/ ln -s /usr/local/Cellar/opencv/2.4.9/lib/python2.7/si

OpenCV是个开源的图像处理库,里面的内容多多. 想了解很多其它,请自行百度咯~ 篇blog是记录在mac下.安装openCV.然后使用python来引用openCV库. 环境是: Python 2.7.5 贪图方便,使用的是brew来安装openCV,brew是一个包管理器,非常好用,类似于ubantu的apt-get. 假设没有安装的话,能够看这里http://brew.sh/index_zh-cn.html 然后使用以下的命令: brew tap homebrew/science bre

如今python火啊.每次OpenCV自带的ml模块都让我直呼坑爹,索性准备用python来做OpenCV后期的机器学习算法的处理.于是赶紧拿起这本书读读. 适合OpenCV和python都有一定基础的....因为都比較熟悉这两个东西,我阅读之前比較关心的仅仅有几个问题.详细的应用实例没有细致看. 1.怎样在python中安装opencv 2.OpenCV的Mat数据结构是否能方便的转换成numpy的array结构 3.OpenCV的GUI模块在python里好用么 4.二者还能擦出什么我想不到

写在之前 从去年開始关注python这个软件,途中间间断断看与学过一些关于python的东西.感觉python确实是一个简单优美.easy上手的脚本编程语言,众多的第三方库使得python异常的强大.能够处理很多不同的问题,同一时候它的很多开源免费的库使得python的使用也是十分的广泛. 在科学计算.数据处理与图像领域,自己以前一直在使用matlab.感觉matlab也是一个语言优美.简单方便的编程语言,都说matlab与python在某些领域是非常类似的,确实是这样,就科学计算.数据处理上真

希望这篇文章能彻底帮你解决python opencv安装和使用中的常见问题. 懒人请直奔这一节, 一条命令安装 opencv 使用python-opencv常用的问题 在linux中使用python版的opencv相信大家都会遇到各种问题, 常见的问题比如: imshow 无法使用, 会出现如下警告. 这是因为python-opencv没有编译gtk, 网上的解决方法可能会推荐你重新编译什么的, 太过麻烦, 也不一定能解决. cv2.error: OpenCV(4.1.0) /io/opencv

一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食. 二.目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numba.ctypes.cython等方法优化代码. 三.测试方法及环境 1.硬件 CPU:Intel(R) C

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验三,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验三. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 对给定的车牌进行车牌识别 实验代码 代码首先贴在这里,仅供参考 源代码 实验代码如下: import cv2 import numpy as np def lpr(filename): img = cv2.imread(filename) # 预处理,包括灰度处理,高斯