在做图像处理的SSE优化时,也会经常遇到一些小的过程.数值优化等代码,本文分享一些个人收藏或实现的代码片段给大家. 一.快速求对数运算 对数运算在图像处理中也是个经常会遇到的过程,特备是在一些数据压缩和空间转换时常常会用到,而且是个比较耗时的函数,标准的SSE库里并没有提供该函数的实现,如果需要高精度的SSE版本,网络上已经有了,参考:https://github.com/to-miz/sse_mathfun_extension/blob/master/sse_mathfun.h,这个的精度和标

<OpenCV图像处理编程实例>例程复现 随书代码下载:http://www.broadview.com.cn/28573 总结+遇到的issue解决: 第一章 初识OpenCV 1.VS2015安装OpenCV2.4.11 四步骤: 1)步骤一:下载Windows安装包OpenCV2.4.11并解压,本人为:D:\ProgramFiles\opencv2 2)步骤二:配置OpenCV2.4.11的环境变量,本人为:D:\ProgramFiles\opencv2\opencv\build\x8

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 在配置前可以在matlab里输入 mex -setup 来看下环境,检测vs结果有网友说跟是否正版有关,本人也不是很清楚. 这里要说明的是安装很新版本matlab的时候,当破解文件拷贝完后仍然出现出现error -8错误无法启动,那是因为windows系统的问题,可以用windows 易升来对系统

TBB提供了Parallel_for.Parallel_do.Parallel_reduce等通用并行算法,可以应用在不同的并行算法场合,Parallel_for适合用在多个数据或请求之间彼此没有依赖关系,所要进行的操作也是一样的情况. Parallel_for的调用格式: Parallel_for(first,last,step,func) 表示一个循环的并行执行,等价于以下操作: for(auto i =first:i<last; i+=step)func(i); 第三个参数step可以省略

去年买了这本OpenCV的书,感觉还不错,但是书上没有给出下载源码的地方,在网上找了下,还好找到了,现在分享给大家: 链接: https://pan.baidu.com/s/1IqAay1IZ8g-hPY49Zr-fzg 提取码: bixq 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

原文地址 峰回璐转 最近在做运动医学软件优化工作,此款软件框架及算法语言全由matlab实现,虽然matlab矩阵运算.数值计算能力强大,但速度让人难以忍 受.软件立刻移植到C++上又不太实际,故采用联合编程的方式,速度难以容忍的算法交给C++实现,C++在实现代码的过程中某些数值计算及图像处理算法 调opencv库函数. 在网上有很多matlab编写mex函数调用opencv库的方法,但都不能直接拿来.经过一步步试验,修改,最终完成,现将过程及内容记录下来留给后来人参考. 第一步: (参考参考

最近在做运动医学软件优化工作,此款软件框架及算法语言全由matlab实现,虽然matlab矩阵运算.数值计算能力强大,但速度让人难以忍受.软件立刻移植到C++上又不太实际,故采用联合编程的方式,速度难以容忍的算法交给C++实现,C++在实现代码的过程中某些数值计算及图像处理算法调opencv库函数. 在网上有很多matlab编写mex函数调用opencv库的方法,但都不能直接拿来.经过一步步试验,修改,最终完成,现将过程及内容记录下来留给后来人参考. 第一步: (参考参考资料1,但其写的不够详细

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. ------------------------------------------------------------------------ (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi A

[原]Opencv 2.4.9在Ubuntu下的配置安装  Opencv 2.4.9在Ubuntu下的配置与安装 surgewong@gmail.com http://blog.csdn.net/surgewong 每次学习新东西或者换新的电脑,最让人头疼的就是环境的安装了.网上有一大堆教程,不过总地来讲,比较混乱,有些甚至有误导性,当然也不乏一些有质量的博客.为了方便自己以后重复安装以及能够帮助到有需要的朋友,在此将相关有用的博客整理一下. 这里主要讲一些如何在Ubuntu(12.04)下安装

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

在使用Qt和OpenCV混合编程时,我们有时需要在两种图片类cv::Mat和QImage之间进行转换,下面的代码参考了网上这个帖子: //##### cv::Mat ---> QImage ##### // Shallow copy QImage mat2qimage_ref(cv::Mat &m, QImage::Format format) { return QImage(m.data, m.cols, m.rows, m.step, format); } // Deep copy QI

今天论坛申请的书< OpenCV 计算机视觉编程攻略(中国工信出版社)>到了,准备研究研究机器视觉. 晚上安装了 vc2008 及 opencv 最新版 3.0.0,试了各种配置都是错误提示“error LNK2019: unresolved external symbol”,最后怀疑到版本上了,下载了 2.3.1 版本试了正常运行,真是折腾死了,想着要学就学最新版本嘛,竟然会遇到如此麻烦真是始料不及,不过也算是熟悉了一下配置.以后要多个心眼了,不是版本越高越好,还得开发环境支持才是. 按照官

在opencv的编程中,遍历访问图像元素是经常遇到的操作,掌握其方法非常重要,无论是Mat类的像素访问,还是IplImage结构体的访问的方法,都必须扎实掌握,毕竟,图像处理本质上就是对像素的各种操作,访问元素就是各种图像处理算法的第一步. 首先先看看图像的是怎么存储的. 单通道图像 多通道图像 Mat访问图像元素方法汇总 1.用指针访问元素 在大多数图像处理任务中, 执行计算时你都需要对图像的所有像素进 行扫描. 当需要访问的像素数量非常庞大, 你必须采用高效的方式 来执行这个任务来提高效率.

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

通过前面的相机标定,我们能够获得一些参数模型.但是这些相机的参数矩阵到底是什么意思?怎样才能够判断是否正确?误差都会来自哪里?这里就必须要通过具体实验来加深认识.采集带相机参数的图片具有一定难度,幸好我之前有着不错的积累-这里一共有两款数据集,一款来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版,家里面好像还有一款微单可以进行采集,这样我们可以进行交叉比对,看一看获得的参数是否符合实际情况: 数据集1 来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版          数据集2来自家中&q

<OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)>这套书已经出到第3版了,如果你非要我说这本书有多好,我说不出来:只是很多我第一手的例子都是来源于这本书的-相比较OpenCV官方提供的代码,这本书的例子提供了更好的帮助.所以说这里我还将继续这个工作,将来我自己出书的时候这种模式也是可选的.      这里我要做的是第11章,关于3维重建的相关内容.[读书,做例子,多么轻松的学生岁月--] 例子11.2.1 获得图片的角点并且绘制出来. // GOCVHelper.cpp : 定义控制台应用程序的入口

这是一篇2010年比较古老的文章了,是在QQ群里一位群友提到的,无聊下载看了下,其实也没有啥高深的理论,抽空实现了下,虽然不高大上,还是花了点时间和心思优化了代码,既然这样,就顺便分享下优化的思路和经历. 文章的名字为:Contrast image correction method,由于本人博客的后台文件已经快超过博客园所容许的最大空间,这里就不直接上传文章了,大家可以直接点我提供的链接下载. 文章的核心就是对普通的伽马校正做改进和扩展,一般来说,伽马校正具有以下的标准形式: 其中I(i,j)

在opencv的编程中,遍历访问图像元素是经常遇到的操作,掌握其方法非常重要,无论是Mat类的像素访问,还是IplImage结构体的访问的方法,都必须扎实掌握,毕竟,图像处理本质上就是对像素的各种操作,访问元素就是各种图像处理算法的第一步. 首先先看看图像的是怎么存储的. 单通道图像 多通道图像 Mat访问图像元素方法汇总 1.用指针访问元素 在大多数图像处理任务中, 执行计算时你都需要对图像的所有像素进行扫描. 当需要访问的像素数量非常庞大, 你必须采用高效的方式来执行这个任务来提高效率. 如

分水岭算法理论 从意思上就知道通过用水来进行分类,学术上说什么基于拓扑结构的形态学...其实就是根据把图像比作一副地貌,然后通过最低点和最高点去分类! 原始的分水岭: 就是上面说的方式,接下来用一幅图进行解释---->>> 把图像用一维坐标表示,二维和三维不好画,必须用matlab了,我不会用,意思可以表述到位 第一步:找到图像的局部最低点,这个方法很多了,可以用一个内核去找,也可以一个一个比较,实现起来不难. 第二步:从最低点开始注水,水开始网上满(图像的说法就是梯度法),其中那些最低

P1-P17 废话 可跳过 不过讲了如何搭建环境,如果你没有搭建的话,可以查看我的另外一个博文,详细讲了如何构建OpenCv的编程环境 P19 开始编写第一个代码