文章来源: https://mangoroom.cn/opencv/opencv-learning-waitKey.html 序 waitKey函数属于opencv函数里既常用又非常基础的函数,无论是刚开始学习opencv,还是使用opencv进行开发调试,都可以看到waitKey函数的身影.然而最基础的东西可能往往容易忽略掉,在此可以好好了解一遍这个基础又常用的waitKey函数. waitKey函数原型 翻阅opencv的官方文档,可以查阅到该函数的原型为 int cv::waitKey (

1. 引言 从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵.这也是opencv中使用 代表黑色,代表白色.对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数. opencv允许我们创建不同像素类型的矩阵或图像,例如整型(CV_8U)或者浮点型(CV_32F),它们在一些图像处理过程中,用来保存诸如中间值这样的内容非常有用.大多数矩阵运算可以被应用于任意类型的矩阵,但是有些运算对数据类型或者矩阵的通道数有所要求. 典型的opencv C++

前置知识:数字图像的简略知识 这里只是最基础的知识,上课如果稍微听了课的同学可以直接略过不不看. 彩色图像: 对于一副数字图像,对于一副RGB色彩空间的彩色数字图像,它一共有宽X高个像素格子,每个格子的色彩由蓝色.绿色.红色三个原色合成,很简单吧,三原色的合成大家小学就学过喽.计算机中B.G.R三个值可以从0至255选择,不同的值的组合就可以合成出不同的色彩,一般来说总共可以组成255*255*255种色彩. 灰度图像: 而若是图像中所有像素都是由黑到白(0到255)的亮度表示,那么这幅图像将是

http://blog.csdn.net/scottly1/article/details/40978625?utm_source=tuicool 因为工作需要,小小的研究一下Opencv的图像处理,主要目的是对图像做锐化,高斯模糊等处理: 记录一下自己安装VS2010与Opencv的配置过程,方便以后查看使用,开发环境的搭建: 1. 下载安装Opencv,去官网http://opencv.org/即可下载最新版本的Opencv,此处用的是Opencv 2.4.10 安装时傻瓜式的,最新版本的安

OpenCV“OpenCV是一个开源的计算机视觉库.OpenCV采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上.OpenCV还提供了Python.Ruby.MATLAB以及其他语言的接口. OpenCV的一个目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架,以帮助开发人员更便捷地设计更复杂得计算机视觉相关应用程序.OpenCV包含的函数有500多个,覆盖了计算机视觉的许多应用 领域,如工厂产品检测.医学成像.信息安全.用户界面.摄像机标定.立体视觉和机器人等.”——<学习

本周主要任务:学习PCL点云库,掌握利用PCL对点云处理的方法 任务时间:2014年9月1日-2014年9月7日 任务完成情况:完成了读取单幅xml深度数据,并重建三维点云并显示 任务涉及基本方法: 1.xml文件读取 http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/3958172.html 2.OpenCV矩阵运算 http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/3959120.html http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/39

OpenCV 只提供了读取和存储.xml和.yml 文件格式的函数. 读取.xml文件的C++例程如下: cv::FileStorage fs; //OpenCV 读XML文件流 cv::Mat DepthData; //深度数据矩阵 std::]]; // 待读取.XML文件名 //读取深度数据并显示深度图 fs.open(filename,cv::FileStorage::READ); //打开指定.xml文件 if(!fs.isOpened()) { std::cerr << "

其中对条码与二维码的识别分为以下4个步骤 1. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的条形码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 2. 利用opencv和Zbar(或者Zxing)对标准的QR二维码图片(即没有多余背景干扰,且图片没有倾斜)进行解码,将解码信息显示出来,并与原始信息对比. 3. 对非标准条形码,进行定位,然后用Zbar(或者Zxing)解码显示. 4. 对非标准的QR二维码图片,进行定位,然后用Zbar(或者Zx

study from : https://www.jianshu.com/p/c16b7c870356 #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <cstring> #include <string> #include <algorithm> #include <set> #include <map> #include <

准备学习opencv,参考了几个网页终于完成.编辑器和opencv版本都选择最新的版本. 记录过程如下 1. 下载准备: 1)         Opencv源码, 下载地址: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/ 当前选择windows下的版本 opencv-3.3.1-vc14.exe 2)         编译器: 使用vs2017, 下载地址: https://www.visualstudio.co

利用canny边缘检测,我们可以很好地得到哦一个图像的轮廓,下面是基于C++的,这是我们通过这段代码得到的结果: #include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace c

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像的读取.显示以及保存,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 1.1 读取图像: cv2.imread(文件名, 标记),其中cv2.IMREAD_COLOR/1读取彩

▶ OpenCV 的环境配置与第一个程序 ● 去官网下载安装包 https://opencv.org/releases.html ▶ OpenCL 在Visual Studio 2015 中的配置.注意 32 位项目和 64 位项目的属性选项不共享,添加的文件也不相同,应该先选定项目的位数,再进行配置. ● VS项目属性右键,属性,配置属性,C/C++ 目录,包含目录,添加 OpenCV 的头文件目录,我的是 "D:\Program\OpenCV\build\include" 及其子目

▶ 上一篇图像卷积 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/8535569.html.这篇使用了 OpenCV 从文件读取彩色的 jpeg 图像,进行边缘检测以后写回文件. ● 代码(没有使用局部内存优化) // convolution.cl,核函数,应该和上一篇中无优化内核是一样的 __kernel void convolution(__read_only image2d_t sourceImage, __write_only image2d_t ou

C++实现基本的成绩管理系统 需求: 1-学生姓名等基本字段 2-学生成绩字段 3-实现成绩修改和基本统计输出 #include<iostream> #include<windows.h> #include<fstream> #include<cstring> using namespace std; ; const char* savefile="info.dat"; //文件保存地址 class student//先定义一个学生信息类

一:相关依赖文件下载 https://github.com/opencv/opencv   二:实现步骤(图片检测) (一)读取图片 image= cv.imread("./d.png") #读取图片 (二)灰度转换 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #在灰度图像基础上实现的 (三)获取人脸识别训练数据 face_detector = cv.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalf

推文: OpenCV学习(7) 分水岭算法(1)(原理简介简单明了) OpenCV-Python教程:31.分水岭算法对图像进行分割(步骤讲解不错) 使用分水岭算法进行图像分割 (一)获取灰度图像,二值化图像,进行形态学操作,消除噪点 def watershed_demo(image): blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,,) gray = cv.cvtColor(blur,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取灰度图像 ret,binary =

一:顶帽实现(原图像与开操作图像的差值) import cv2 as cv import numpy as np def top_hat_demo(image): gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv.threshold(gray,,,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU) cv.imshow("binary",binary) #这里的二值化图像就可以看作是原图像(注意:基于腐蚀

一:开操作(先腐蚀后膨胀) 特点:消除噪点,去除小的干扰块,而不影响原来的图像 import cv2 as cv import numpy as np def camp(val1,val2): pv = val1 + val2 : : return pv def open_demo(image): gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) ): #为灰度图像加一些噪点 h = np.random.random_integers(,gray.shape

膨胀 腐蚀 一:膨胀实现dilate import cv2 as cv import numpy as np def dilate_demo(image): #膨胀 print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv.threshold(gray,,,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU) cv.imshow("binary",binary) ke

一:获取图像的外接矩形boundingRect和几何距moments import cv2 as cv import numpy as np def measure_object(image): gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #转灰度图像 ret, binary = cv.threshold(gray,,,cv.THRESH_OTSU|cv.THRESH_BINARY_INV) #获取二值化图像 print("thresold value