一,简介: 该库用于2D特征检测,描述与匹配.

1. 新建MFC项目 点击完成. 2. 添加按钮 在"工具箱"中找到"Button"控件,添加至界面:  2. 配置opencv, 添加colordetector.h #include<iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace std; class ColorDetector{ private: //最小可接受距离 int minDist; //目标色 cv::Ve

一.opencv的示例模型文件   使用Torch模型[OpenCV对各种模型兼容并包,起到胶水作用], 下载地址: fast_neural_style_eccv16_starry_night.t7 http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/fast-neural-style/models/eccv16/starry_night.t7 和 fast_neural_style_instance_norm_feathers.t7 http://cs.stanford

QString modelPrototxt = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\lenet.prototxt"; QString modelBin = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\snapshot_iter_10000.caffemodel"; QString imageFile = "D:\\Qt\\qmake\\CaffeModelTest\\caffe\\

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

opencv主要模块介绍: [calib3d]——其实就是就是Calibration(校准)加3D这两个词的组合缩写.这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容.基本的多视角几何算法,单个立体摄像头标定,物体姿态估计,立体相似性算法,3D信息的重建等等.[contrib]——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写, 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能,不用去多管.2.4.8里的这个模块有新型人脸识别,立体匹配,人工视网膜模型等技术. [core]——核心

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,简介: opencv最基础的库.包含exception,point,rect,size,slice,vector,matrix,image等数据结构,和相应的操作函数,以及一些基础算法. 二,分析: opencv_core模块src文件包括如下图所示: 下面按照依赖关系来分析各个头文件的作用(后面的头文件依赖于前面的头文件): Header Files/cvconfig.h ,用于编译选项开关,可配置第三方库的支持: Header Files/opencv_modules.hpp, 用于编译

转自:http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我

转自: http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.

(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:(

转自: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些Op

在上文已经学习过了opencv的编码规则,为了能够方便灵活的运用OPECV库,我们需要对其框架结构进行学习了解,以方便我们进行实际工程调用调用. 1.Opnecv库到底提供了什么? 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件,很明显,Opencv解压后,提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE. 2.Opencv库build文件夹说明 打开build文件夹,可以看到如下文件: 其他的文件夹都是一些编译工具文件及兼容文件,这里重点需要关

与版本2.4相比,OpenCV 3.0引入了许多新算法和功能.有些模块已被重写,有些已经重组.尽管2.4中的大多数算法仍然存在,但接口可能不同.本节描述了一般性的最显着变化,过渡操作的所有细节和示例都在本文档的下一部分中. 1.贡献存储库 https://github.com/opencv/opencv_contrib 这是一个适用于所有新算法,实验算法和非免费算法的地方.与主存储库相比,它没有得到支持团队的太多关注,但社区努力使其保持良好状态.(即OpenCV的附加库,人脸识别等一些附加的功能

NDK才是Android开发通向超高薪之路.(这句话,似乎四年前有云) 难点在于常用的non-free module (sift and surf) unsw@unsw-UX303UB$ pwd /home/unsw/Android/5-android/NDKTest/app/src/main unsw@unsw-UX303UB$ javah -d jni -classpath ../../build/intermediates/classes/debug com.example.unsw.nd

本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程Open

不管是在识别,配准等应用中,提取图像的特征都是很关键的一环,提取特征是先找出图像的关键点(如角点,边缘点等),然后用描述子来描述这些点,最后整幅图像就可以表示成一个特征向量,特征向量就可以利用在后续识别中. 这个流程在matlab,opencv中都有相应的函数来实现,matlab封装性好,比较简单,只要输入图像和参数,调用函数就能够得到特征,而opencv就稍微复杂点,我们先通过opencv的c++程序来了解这个过程(资料比较好找点),接着通过阅读opencv4android文档来了解提供的AP

一些关于OpenCV(2.4.9版本)的学习笔记,作为记录,以免自己忘了. 安装与配置 OpenCV的下载.安装以及在各个平台(Windows/Linux等)配置网上有很多的资料,自己就不用存了.需要或者遇到问题的时候再说. 基本模块结构 OpenCV(Open Source Computer Vision Library),一个遵循BSD协议的计算机视觉技术开源库,包含了几百个计算机视觉算法.目前最新版本应该是OpenCV3.0,alpha版和beta版都有了,我目前是用的2.4.9,3.0版

近期发现了一个好的opencv博客,准备依照他的顺序系统学习opencv,而且会一一转载过来 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现假设了解了一些OpenCV总体的模块架构后.再重点学习自己感兴趣的部分的话.就会有一览众山小的感觉.于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们最好还是管中窥豹,通过opencv安装路径下include文件夹里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\Pr

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

github:https://github.com/opencv/opencv OpenCV 3 的源代码文件夹: 3rdparty/: 包含第三方库,如用视频解码用的 ffmpeg.jpg.png.tiff 等图片的解码库. apps/: 包含进行 Haar 分类器训练的工具,OpenCV 进行人脸检测便是基于 Haar 分类器.如果你想检测人脸以外的图片,千万不要错过这几个工具. cmake/: 包含生成工程项目时 cmake 的依赖文件,用于只能搜索第三方库,普通开发者不需要关心这个文件夹