主要是对内存数据自动编解码 string fname = "D:/image.jpg"; //! 以二进制流方式读取图片到内存 FILE* pFile = fopen(fname.c_str(), "rb"); fseek(pFile, , SEEK_END); long lSize = ftell(pFile); rewind(pFile); char* pData = new char[lSize]; fread(pData, sizeof(char), lSi

opencv-学习笔记(3) 这章讲了 图像加法 opencv测试效率 IPYTHON测试效率 图像加法 cv2.add() 要求,两图片必须大小类型相同 然后是图像混合cv2.addWeighted(img_one,alphe,img_two,alphe,b) 公式 接下来是opencv对运行时间的定位 用函数cv2.getTickCount()即可 e1=cv2.getTickCount() #e1~e2运行差 e2=cv2.getTickCount() time=(e2-e1)/cv2.g

前言:无人机和人工智能现在是非常热门的话题,将两者结合起来是一个比较好的创意,本文介绍一种可行的解决方案来实现基于视觉感知的跟踪无人机.从零开始搭建无人机系统工作量和难度(以及钱)都是非常大的,所以在无人机系统的选择上,选用正点原子开发的开源算法无人机Minifly四轴和摄像头.视觉感知模块(目标检测与跟踪)采用OpenCV + MobileNet SSD + KCF. 请移步http://www.openedv.com/thread-105197-1-1.html了解更多关于Minifly相关

一. 因为项目须要,原来用GDI做的画线的功能.新的项目中考虑到垮平台的问题.打算用openCV来实现.故此做个效率对照. 二. 2点做一条线,来測试效率. 用了相同的画板大小---256*256的大小,函数通过參数输入.用GetTickCount来实现计时功能. 三. GDI的主要循代码例如以下: void show_line(int line_num,int point_num) { ULONAG start_time = get_tick_count(); VMGdiPolygon* te

一. 由于项目需要,原来用GDI做的画线的功能,新的项目中考虑到垮平台的问题,打算用openCV来实现,故此做个效率对比. 二. 2点做一条线,来测试效率. 用了同样的画板大小---256*256的大小,函数通过参数输入,用GetTickCount来实现计时功能. 三. GDI的主要循代码如下: void show_line(int line_num,int point_num) { ULONAG start_time = get_tick_count(); VMGdiPolygon* test

在很多应用中,经常会直接把图片的二进制数据进行交换,比如说利用 socket 通信传送图片二进制数据,或者直接用内存数据库(例如 Redis)来传递图片二进制数据. 这个时候,当你的应用程序读到内存里的二进制图片数据时,怎么样直接转为 OpenCV 可以使用的图片格式呢,答案是用 cv::imdecode 这个函数: std::vector<char> data(lpData, size); cv::Mat image = cv::imdecode(cv::Mat(data), 1); Ipl

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

代码 #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #define ERROR_OUT__ std::cerr<<"[ERROR][File:"<<__FILE__<<"][Line:"<<__LINE__<<"]" #ifndef _DEBUG #define

(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:(

包括函数createTrackbar.getTrackbarPos.setTrackbarPos.imshow.namedWindow.destroyWindow.destroyAllWindows.MoveWindow.ResizeWindow.SetMouseCallback.waitKey.这些函数保证了图像的基本处理.tarckbar的控制和鼠标键盘的响应   读写图像视频的函数:图像相关的函数有imdecode.imencode.imread.imwrite.读取视频相关为VideoC

视频处理中,往往需要在上面增加文字包括汉字英文字母数字标点等,Emgu.CV/opencv 绘图 线面文字包括中文 这篇里也有相关介绍,但是这篇里根据逐像素修改rgb值的方法效率太低 查了很多资料,基本上opencv叠加汉字的方法都起源于这里 http://wenku.baidu.com/link?url=g1dCXwRbSpy7XUhsStRLANQRmvAXKSAa1ohrphx1R3XSZozi68WrTOrKjbxRnh9jWvF9Ass2SZKnvFrGE2ctCpZadNndhFrQ

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

总结原博文中的一些边缘检测算子和滤波器.(Canny算子,  Sobel算子,  Laplace算子以及Scharr滤波器) 首先,一般的边缘检测包括三个步骤: 1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能.常见的滤波方法主要有高斯滤波 2)增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值.增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来.在具体编程实现时,可通过计算梯度幅值来确定. 3)检测:

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多,      另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先.      标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++>      太杂,虽然现在流行长标题,还是简化

卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址:http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b 这个是维基百科中的链接,比较详细了,如果想详细了解应该看下那篇开篇论文,已经有人翻译成了中文. http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器(Wh

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上

/* 头文件:OurGaussmix2.h */ #include "opencv2/core/core.hpp" #include <list> #include"cv.h" using namespace cv;//InputArray 等的定义在cv里面 namespace ourGaussmix { class BackgroundSubtractor: public cv::Algorithm { public: virtual ~Backgr

http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/01/26/TheInteractionOfOpenCv-EmguCvANDDotNet.html 前言 在.net中使用OpenCv和EmguCv时,必须在三者支持的图像格式之间进行转换..net中用Bitmap类来承载图像,OpenCv中用IplImage指针来承载图像,EmguCv中用Image<TColor,TDepth>来承载图像.本文主要讲述如何在IplImage.Image<TColor,

原文:http://blog.csdn.net/yao_zhuang/article/details/2532279 下载cvgabor.cpp和cvgabor.h到你的C/C++工程目录下 注:在我的资源中有改进过的cvgabor类 相关链接为:http://download.csdn.net/source/490114 特别注意:使用该类需要opencv库的支持,如何配置环境参见:http://www.opencv.org.cn/index.php/Template:Install 它有如下