效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.h

(OpenCV读取视频.OpenCV提取视频每一帧.每一帧图片合成新的AVI视频)CvCapture 是视频获取结构 被用来作为视频获取函数的一个参数 比如 CvCapture* cap; IplImage* cvQueryFrame( cap ); 从摄像头或者文件中抓取并返回一帧———————————————————————— Opencv读取视频代码   #include "stdafx.h" #include"highgui.h" int main(int

分为两步:OpenCV获取摄像头数据+图像在Picture上显示 第一步:OpenCV获取摄像头数据 参考:http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dbe9bdb0100nii7.html http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8762961 #include "stdafx.h" #in

vector<vector<Point>> vec_point;vector<Vec4i> hireachy;findContours(img_canny1, vec_point, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//绘制轮廓img3 = Mat::zeros(img1.size(),CV_8UC1);float maxw = 0;float maxh = 0;double degree =

1.rstp通用地址格式为 : 通用格式 // user : 登录摄像头的用户名 // password:登录摄像头的密码 // ip:摄像头的ip地址 // port:端口号,常用的为554 "rstp://user:password@ip:port" 2.通用格式不好使,解决办法:下载[ONVIF Device Manage ]软件.直接度娘即可!此处就不贴图了.用法很简单:让摄像头和安装此软件的电脑处于同一网段中.安装成功,打开软件后此软件会自动找到 摄像头.所有摄像头有关的信息

  在我们的日常生活中,所碰到的图像往往都有一定的倾斜.那么,如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢?   我们以下面的图片为例,简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度.   可以看到,该图像存在着许多噪声,且是彩色图片,因此,需要对图像做预处理. 预处理   图像的预处理包括去除边缘,去除噪声(两条灰色线),滤波,二值化等,具体处理的Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 imagepath = 'F://CHN_Char/4.p

介绍   在我们日常上网注册账号以及制作网络爬虫时,经常会遇到奇奇怪怪的验证码,有些容易,有些连人眼都无法辨识.于是,大牛们想到了用深度学习的方法来破解验证码,对于一般的验证码往往能出奇制胜,取得不俗的识别效果.对于利用深度学习方法识别验证码,其预处理就是获取验证码中的单个字符,即字符切割.  本文将通过一个简单的验证码例子,来展示如何利用OpenCV来获取单个字符. 手把手教学   我们所使用的示例验证码如下: 验证码例子   首先我们在OpenCV中以灰度模式读取图片(imagepath为图

Image Watch是在VS2012上使用的一款OpenCV工具,能够实时显示图像和矩阵Mat的内容,跟Matlab很像,方便程序调试,相当好用.跟VS2012配合使用,简直就是一款神器!让我一下就爱上它了! 第一次看到Image Watch是今年3.4月份的时候,当时是在微博上看到新闻,点击链接的下载页面一直出问题,后面就忘了这事,昨天碰巧在OpenCV主页看到OpenCV2.4.5的Change Logs里面有链接,点进能下载果断试用下啊! 闲话少说,先看看部分相关链接. 1.Image

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算

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

一.引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效.Hough变换和Radon相似,其抗干扰能力比较强,但是运算量大,程序执行慢,其改进方法为:我们可以不对整幅图像进行操作,可以在图像中选取一块(必须含有一条与倾角有关的直线)进行操作,从而减小运算量.这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度.它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角.最小二乘法的优点就是运算量小,但是其抗干扰能力比较差,容易受到噪声的影响.两点法虽然理论简单,但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算

第一种是用ffmpeg工具,不过还得安装客户端软件,于是放弃了,还有一种是javacv开源工具,所以选择第二种: 第一种:ffmpeg工具 需要安装ffmpeg软件,支持windows和linux,视频安装教程参考:https://www.cnblogs.com/rxbook/p/9652185.html 然后用以下代码: import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.*; import ja

/************************************************************************************** * RPi 2B python opencv camera demo example * 声明: * 本文主要记录RPi 2B 使用python opencv来获取图片的方式. * * 2016-2-24 深圳 南山平山村 曾剑锋 **********************************************

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage

main.cpp cv::Mat CropImage(cv::Mat& src, cv::RotatedRect& rotatedRect); cv::Mat MaxBoxSelectionRotatedRect(cv::Mat& src, cv::RotatedRect& ret); int main() { #if 1 cv::VideoCapture capture; cv::Mat rawData; cv::Mat ROI; cv::namedWindow(&quo

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策

图像平滑 Smoothing, also called blurring, is a simple and frequently used image processing operation. 平滑,也叫模糊. 本质就是把某点的像素值转换为其及其周围像素值的不同权重的叠加.h(k,l)即为卷积核,或者叫滤波器filter. 有几种常见的filter Normalized Box Filter Gaussian Filter Median Filter Bilateral Filter 均值滤波

opencv官方:www.opencv.org github:https://github.com/opencv OpenCV OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已

前言 NS_CLASS_AVAILABLE_IOS(3_2) @interface UIGestureRecognizer : NSObject @available(iOS 3.2, *) public class UIGestureRecognizer : NSObject // 点击(轻点) NS_CLASS_AVAILABLE_IOS(3_2) @interface UITapGestureRecognizer : UIGestureRecognizer @available(iOS 3

new Layer(config) 参数: config:包含所有配置项的对象. { clearBeforeDraw: "是否在绘图之前清空画板,默认为true", x: "横坐标", y: "纵坐标", width: "宽度", height: "高度", visible: "是否可见,默认为true", listening: "是否处于事件监听状态,默认为false&quo