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

教程:www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/5597501.html 这里主要记载我编译遇到的错误及解决方法. OpenCV3.1软件下载:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ https://blog.csdn.net/liu798675179/article/details/51259505 Description 描述 The Open Source Computer Vision Library has

网上的OpenCV配置环境大部分都不能正常配置成功,不是编译时报找不到so,就是运行找不到so.本文是我试了不少坑才找到的配置方法.其原理是让AndroidStudio自己根据mk文件自动配置. 1.下载OpenCV 先去OpenCV官网下载OpenCV的Android版本.速度慢的可以用迅雷下载. OpenCV4.5.5 下载完成之后解压到文件夹 2.AndroidStudio新建C++项目 新建项目选择nativeC++模板. C++标准选默认就好了 创建完成之后如果以前没配置过NDK可能会

证件照背景替换 K-Means 背景融合 – 高斯模糊 遮罩层生成 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat mat_to_samples(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images/toux.jpg")

在安装好的opencv文件夹下找到路径:opencv245\opencv\3rdparty\ffmpeg,此路径下有一个readme.txt文件,内容例如以下所看到的: The build script is to be fixed. Right now it assumes that 32-bit MinGW is in the system path and 64-bit mingw is installed to c:\Apps\MinGW64. It is important that

首先选取图像中的Roi区域,然后对Roi区域进行赋值,那么原图像相应的区域也跟着变化了: dst = src.clone(); cv::Mat Roi(dst, cv::Rect(x, y, cut_out_len, cut_out_len)); cv::RNG rnger(cv::getTickCount()); rnger.fill(Roi, cv::RNG::UNIFORM, cv::Scalar::all(), cv::Scalar::all()); 上述代码是将Roi区域进行随机的颜色

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106816775各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

Mac-OSX的Python3.5虚拟环境下安装Opencv 1   关键词 关键词:Mac,OSX,Python3.5,Virtualenv,Opencv 2   概述 本文是一篇 环境搭建 的基础文. 为了这个东西让自己折腾了接近2天的时间,各种筛选资料,各种尝试,最后终于找到了相应的资料,然后成功安装. 在整理本文的时候,特别感谢这个作者,他提供了两篇安装opencv的方法,分别是 python2.x [1] 和 python3.x [2] . 笔者按照 3.x 的步骤和线索,再解决掉一些

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> using namespace cv; using namespace std; void detectAndDraw( Mat& img, Ca

cv::CommandLineParser的使用. I suppose CommandLineParser::has("something") should be true when the command line has --something in it. ./a.out -h ./a.out --help 打印keys的相关内容. #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <iostream> using

先模糊再laplace,也可以替换为sobel等. 变换效果后录成视频,挺好玩. #include "opencv2/videoio/videoio.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <ctype.h>

一.准备工作: 1.下载OpenCV安装包:https://github.com/opencv/opencv 安装过程实际上就是解压过程,安装完成后得到(这里修改了文件名): 2.下载opencv_contrib源码:https://github.com/opencv/opencv_contrib 下载之后直接解压,得到源码目录: 3.下载cmake-gui工具:http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html 选择不安装版的,根据自己的机型选

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

本文的主题实际上是图像的颜色空间的转换,借助一个颜色选取程序来说明OpenCV中颜色转换函数的用法以及一些注意事项. 一.几种常见的颜色空间: RGB颜色空间:RGB采用加法混色法,因为它是描述各种“光”通过何种比例来产生颜色.光线从暗黑开始不断叠加 产生颜色.RGB描述的是红绿蓝三色光的数值.数字图像存储方面一般都是用RGB模式,值得注意的是OpenCV里三通道的存储顺序是BGR. HSV,HSI:这两个颜色格式都是根据人眼对颜色的区分来定义的格式,其中H(hue)表示色相,S(saturat

1. 安装显卡驱动 ~$ lspci | grep controller00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Sky Lake Integrated Graphics (rev 07)03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM108M [GeForce 940MX] (rev a2) 双显卡下安装NVIDIA驱动,首先选择合适的源. sudo apt-get update sudo

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

从OpenCV3.0正式版开始,features2d中的一些接口,搬到附加库xfeatures2d中了,其中就有SIFT.SURF的特征检测方法,但是正常下载安装OpenCV并不包含附加库,因为附加库不稳定,还在持续改善中,如果用xfeatures2d出现了迷のbug,那就这样吧... 附加库配置指南: https://nishantnath.com/2015/10/19/open-cv-3-x-adding-contrib-support-to-default-installation/ ht

以前,windows下配置OpenCV一直不太方便:总是要手动添加lib,添加include,还要配置PATH使得程序运行时候能找到dll文件. 每次新建一个使用OpenCV的工程都要手动添加,很麻烦:而且,有时候需要不同版本的OpenCV测试.如果从32位模式切换到64位模式,又需要替换一次配置..一旦有一个配错了,就总是徘徊在各种配置项的检查上. 后来,看到了freedomshe用属性表进行配置,其提供的属性表文件确实方便,但是还是需要手动配置OpenCV环境变量.追加OpenCV中的bin