版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://www.cnblogs.com/czlhxm/p/13848278.html 参考内容:将VSCode打造成OpenCV的IDE(C++, window10 1803) 目录: 1.前言 2.vscode下配置opencv的逻辑分析 3.MinGW.Python与CMake的下载与安装 4.OpenCV的下载与配置 5.利用Cmake对OpenCV源文件进行编译(重中之

依据机器学习算法如何学习数据可分为3类:有监督学习:从有标签的数据学习,得到模型参数,对测试数据正确分类:无监督学习:没有标签,计算机自己寻找输入数据可能的模型:强化学习(reinforcement learning):计算机与动态环境交互,学习错误反馈达到更优的目的. 依据机器学习期望结果来分类:分类:输入被分为N个类别的一种:回归:输出是连续值:如依据房子的大小,时间,位置来预测房子的价格:聚类:使用无监督学习将输入聚为N类:密度估计(density estimation):找到输入可能的分

ubuntu版本是12.04 ,opencv的版本是2.4.9 其实官网有教程的,http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html#linux-installation 一,首先是安装相应的软件和依赖库 compiler] sudo apt-get install build-essential [required] sudo apt-get install cmake git l

http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8225783/ win10下vs2015配置Opencv3.1.0过程详解(转) http://www.cnblogs.com/zangdalei/p/5339316.html [OpenCV第一篇]安装OpenCV 本篇主要介绍如何下载OpenCV安装程序,如何在VS2008下安装配置OpenCV,文章最后还介绍了一个使用OpenCV的简单小例子. <OpenCV入门指南>系列文章地址:htt

opencv自带一个字符识别的例子,它的重点不是OCR字符识别,而主要是演示机器学习的应用.它应用的是UCI提供的字符数据(特征数据). DAMILES在网上发布了一个应用OpenCV进行OCR的例子, http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/. 这些例子都只能用于学习OpenCV或熟悉OCR的简单流程,因为它们与当前比较专业的OCR引擎的识别率相去甚远. 这里写下OpenCV下OCR的流程: 1. 特征提取 2. 训练 3. 识别

[OpenCV第一篇]安装OpenCV 本篇主要介绍如何下载OpenCV安装程序,如何在VS2008下安装配置OpenCV,文章最后还介绍了一个使用OpenCV的简单小例子. <OpenCV入门指南>系列文章地址:http://blog.csdn.net/morewindows/article/category/1291764 可以到http://www.opencv.org.cn/index.php/Download,然后选一个较新版本下载.我下的是V2.3.1版本,下载地址是: http:

在Ubuntu 12.04系统中安装配置OpenCV 2.4.3的方法   对于,在Linux系统下做图像识别,不像在windows下面我们可以利用Matlab中的图像工具箱来实现,我们必须借助OpenCV这个开源的图像处理库.但是如何在Ubuntu下面安装呢,其实初学者来说的确很蛋疼,需要配置依赖库的之类的很繁琐. 下面我就以我自己的安装经历给大家一个示例吧. Step 1:建立OpenCV所需的依赖关系.这是一般安装需要自己编译软件的第一步,也是最为重要的一步.在这里强烈建议大家安装一个“新

这两天在centos下,直接用vscode运行egg.js的例子.遇到个问题就是当安装了vscode-egg插件,会遇到一个现象.就是同样的代码,Windows下调试可以顺利进行,但是centos有时候好,有时候不行,因为也是刚刚在做这一块工作,知其然,不知其所以然. 在egg.js下发了帖子.明白了道理 https://github.com/eggjs/egg/issues/3283 根本原因就是参数配置区别: 其中,--inspect-brk 是指在进程第一行就暂停,等待 attach,因此

从基础开始讲起,没有这些东西看支持向量机真的很难!   1.拉格朗日乘子(Lagrangemultiplier)   假设需要求极值的目标函数(objectivefunction)为f(x,y),限制条件为φ(x,y)=M 设  定义一个新函数  则用偏导数方法列出方程: . .  求出x,y,λ的值,代入即可得到目标函数的极值. 扩展为多个变量的式子为: F(x1,x2,...,xn,λ)=f(x1,x2,...,xn)-λg(x1,x2,...,xn) 则求极值点的方程为:∂F/∂xi=0(

如何利用OpenCV持久化自己的数据结构?我们来看看OpenCV中的一个例子. MyData.hpp定义自己的数据结构MyData如下: #ifndef MYDATA_HPP #define MYDATA_HPP #include <opencv2/core/core.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace std; using namespace cv; class MyData { pub

近两个月来接触了Linux系统,在老板的建议下翻了Ubuntu的牌子,我安装的版本是16.04,用习惯之后感觉蛮好的,比Windows要强.好啦,废话不说啦,下面开始说在Ubuntu中安装OpemCV+OpenCV_Contrib. 首先,准备一下开发环境: Ubuntu 16.04 64位 cmake ant jdk git python 接下来,从github中down下OPenCV + OpenCV_Contrib库,可以从https://github.com/opencv上下载(注意版本

1.Win7 Qt4.8.5+QtCreator2.8.0+mingw环境参考前博文先搭建 2.下载Cmake2.8.11.2版本,安装.运行 [项目]那编译器选择:MinGW4.4.另外,重新编译OpenCV要使用MinGW4.4编译. 把 “<Qt_directory>\mingw\bin”添加到环境变量PATH中. 在cmd中 gcc -v 看到4.4版本. 3. 编译OpenCV,并测试例子(按照下面例子测试成功) qt creator2.4.0 + qt4.7.4 + mingw +

搭建好OpenCV4Android环境后,就要着手开发自己的应用了.对于一个没有OpenCV基础的人来开发OpenCV应用确实有点难度,不过我们可以从samples里学起,结合javadoc和万能的网络开发一个简单的应用应该不难.为了简单,我们采用的是纯粹的java API不涉及JNI,等对这一部分熟悉之后再来采用JNI实现. 首先对OpenCV的android应用来个感性的认识,把samples中的image-manipulations安装到手机上(手机上先安装好OpenCV manager

开发配置 OpenCV的例程中已经带有了人脸检测的例程,位置在:OpenCV\samples\facedetect.cpp文件,OpenCV的安装与这个例子的测试可以参考我之前的博文Linux 下编译安装OpenCV. 网上能够找到关于OpenCV人脸检测的例子也比较多,大多也都是基于这个例程来更改,只是多数使用的是OpenCV 1.0的版本,而OpenCV2.0以后由于模块结构的更改,很多人并没有将例程运行起来.如果是新版的OpenCV跑旧的例程,编译运行出错的话,需要确保: #include

下载并安装CMake3.0.1       要自己编译OpenCV2.4.9的源代码.首先.必须下载编译工具,使用的比較多的编译工具是CMake. 以下摘录一段关于CMake的介绍: CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描写叙述全部平台的安装(编译过程).他可以输出各种各样的makefile或者project文件,能測试编译器所支持的C 特性,类似UNIX下的automake.仅仅是 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt.Cmake 并不直接建构出终于

前言: 之前写过一篇在nano上使用opencv,nano上默认是安装了opencv的库,除了nano,我们自己电脑上也想使用opencv做一些平时图像处理验证. 本来也是看一些资料安装好的,觉得也没必要写.但是实际安装还是出现了不少问题,所以记录分享一下. 环境: 系统为ubuntu20.04 cv版本为 4.5 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者添加作者个人微信:become_me oepncv介绍: OpenCV的全称是Open Source Compute

从这篇文章开始,会介绍一些通过EmguCv实现的一些简单的功能,这个内容的更新会跟我学习OpenCv的进度有关,最近在看一本关于OpenCv的书——<学习OpenCv>,主要例子还是通过这本书中的C++样例“翻译”为EmguCv版本,如果有更有效的“翻译方式”,也希望大牛们能给指出来. 1.C#创建一个窗体工程 在工程中的“解决方案资源管理器”中右键-添加引用,将EmguCv目录中的动态库加入.如下图所示: 2.在Form中添加一个Button和一个ImageBox 如果在工具箱中未找到ima

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>简单的令人发指,只有10行代码的车牌识别脚本 简单的令人发指,只有10行代码的车牌识别脚本      人脸识别.车牌识别是opencv当中常见的例子和应用      Halcon当然也有,而且非常简单,甚至,简单的令人发指,核心代码才10行. 有经验的用户都知道,车牌识别,难点并非ocr识别,因为都是标准的几套字符,ocr很简单,有现成的数据库,自己采集.制作也不难      车牌识别,最大的难点,在于图像切割,由于现场光线.角度.以及位置.车

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt

参考OpenCV自带的例子,30行Python代码实现人脸检测,不得不说,Python这个语言的优势太明显了,几乎把所有复杂的细节都屏蔽了,虽然效率较差,不过在调用OpenCV的模块时,因为模块都是C语言编写,所以在效率上并不会比用C或者C++编写慢太多.本例子使用自带的级联分类器. #!/usr/bin/env python import cv2 ''' 想要学习Python?Python学习交流群:984632579满足你的需求,资料都已经上传群文件,可以自行下载! ''' def face

在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测.而这两位也通过大量的测试发现,Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法.后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架.因此,Hog+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中.在OpenCV2.0之后的版本,都有Hog特征描述算子的API,而至于SVM,早在OpenC