在使用C++进行编程时,经常会遇到一些错误提示信息,其中之一是undefined reference to symbol错误。这种错误通常会在链接阶段出现,并且表明缺少对一个特定符号的定义。在本篇文章中,我们将探讨一个常见的错误信息undefined reference to symbol ‘_ZN2cv7imwriteERKNS_6StringERKNS_11_InputArrayERKSt6vectorIiSaIiEE‘,并解释它的含义以及可能的解决方法。
计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:
本文介绍了OpenCV 3.1中imwrite()函数用于写入图像时可能遇到的异常情况,并给出了两种解决方法。第一种方法是使用try-catch语句捕获异常,并修改代码以处理该异常。第二种方法是使用imwrite()函数的可选参数来控制图像的压缩级别,从而避免异常。这两种方法都可以解决异常,但需要根据具体情况进行选择。
保存png图像,图像后缀必须为.png,图像质量0-9,默认为3,0质量最好,9最差。
在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分为四类:
了解常用图片格式和OpenCV高质量保存图片的方式,学习如何使用Matplotlib显示OpenCV图像。
https://github.com/opencv/opencv/releases
很多人开始学习OpenCV之后,接触前面几个API就包括imwrite函数,而且很快知道了如何去保存Mat对象为图像,常规代码如下:
cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY 设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY 设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION 设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越大,压缩比越大),默认为3
Canny 边缘检测算子,其算法步骤大体如下: 1) 用高斯滤波器对输入图像做平滑处理 (大小为 5x5 的高斯核)
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一,受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学,即用计算机来模拟人的视觉机理,用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如,通过拍摄环绕建筑物一周的视频,利用三维重建技术重建建筑物三维模型;通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景,推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说,通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情,因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的,因为计算机视觉是一个逆问题,通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息,在这个过程中会缺失部分信息,造成信息不足,增加问题的复杂性。例如,当通过单个摄像头拍摄场景时,因为失去了距离信息,所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此,计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite,imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载,默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。 但是实际上OpenCV支持加载任意通道的图像,首先来仔细再看一下imread函数
emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)
虽然python 很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8,最新版是3.0,包含了超过2500 个算法和函数,几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现,超级方便。
最近在做爬虫的时候发现手动输入验证码算是比较烦了,就网上搜了一下,结果发现真的有现成的,作者:老板丶鱼丸粗面,写的很完整,看一下。所有源码点击阅读原文。
图像是数字图形的可视化表示,一般以文件的形式进行存储。图像的保存方式分为有损和无损两种,有损保存会丢失一部分图像质量,而无损保存能够完全保留图像的原始质量。Python提供了丰富的库和方法来实现图像的无损保存。
img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载 图片
和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍。
【导读】OpenCV是一个以BSD许可证开源的、跨平台的计算机视觉库。它提供了Python、C++、Java、Matlab等多种编程语言接口。它集成了很多计算机视觉算法,具有非常强大的功能,是计算机视觉中最为著名的一个库。在本文中,我们将要介绍OpenCV的一些基本用法。
人工智能,一个已经被谈论了几十年的概念(最早是图灵在1950年提出)。如今这几年,相关技术的发展速度是越来越快。高大上如无人驾驶、智能安防、AI辅助诊断,接地气如刷脸支付、内容推荐、自动翻译等,众多领域借助人工智能的力量而进化。从百度搜索指数的变化,也能从一个侧面反映出关注度在不断上升。
OpenCV是使用C++进行编写的、以BSD许可证开放源代码的、跨平台的计算机视觉库。它提供了上百种计算机视觉、机器学习、图像处理等相关算法,新版本的OpenCV支持Tensorflow、Caffe等深度学习框架。
常见用法:namedWindow("Window Title",WINDOW_AUTOSIZE);
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 一:API函数介绍 OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning),主要是针对图像编辑,局部修改等应用场景实现迁移对象与原图像场景的无缝克隆。相关函数与参数说明如下: seamlessClone(InputArray src, // 输入的待克隆的图像,三通道InputArray dst, // 输入的克隆目标图像,三通道InputArray mask, // 遮罩层,大
本文将展示如何通过三个简单的步骤来实现降噪。我们将使用机器学习训练的降噪模型,最好的降噪模型之一。
OpenCV做图像处理的同学应该特别熟悉。Open Source Computer Vision Library 开源的计算器视觉库。
[【OpenCV3图像处理】绘图功能总结(直线,矩形,圆,椭圆,多边形,文字)]https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/73332523
公司是视觉方面的业务,我又不会c++(好想会啊,正在学习中)。由于各种需求,自己觉得对c++不是特别感冒,所以选用了net下的opencv的封装EmguCV。python也有对应的opencv的库。无奈我python还处于入门阶段。
opencv:https://www.learnopencv.com/seamless-cloning-using-opencv-python-cpp/
本人在做人脸采集的时候遇到了要用c++ opencv保存图片的问题,下面是方法,代码是抠出来的,由于是项目所以全部代码就不放出来了
在opencv C++版本中,图像保存输出函数改为imwrite(),其第一个参数是图片输出路径,图片名称和图片格式,比如 imwrite("D:\\save\\test.jpg", mat, compression_params); 其中,保存路径是D盘根目录下的save文件夹(ps:该文件夹必须存在,opencv提供的该API函数没有自动创建文件夹的功能),图片名称为test,格式为jpg格式。 然后如果想批量保存图片,用该方法的话,由于文件名称写定,后写入的图片将替换掉之前的,所以需要在图片名称用加入一个可以改变的变量,应用数组的方式改变文件名称,代码如下:
OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning),主要是针对图像编辑,局部修改等应用场景实现迁移对象与原图像场景的无缝克隆。相关函数与参数说明如下:
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间,所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
Opencv读取图像是以BGR读取的,但是许多包是RGB读取,因此有些情况下需要转化。
本文继续介绍方法2:输入一系列不同曝光时间的图像及曝光时间,最后HDR调整为一幅清晰图像。由于输入图像太多,本文仅仅列出几个输入图像作为参考。
目前大多数数字图像和成像设备每通道使用 8 位,因此将设备的动态范围限制在两个数量级(实际上是 256 个级别),而人眼可以适应变化十个数量级的光照条件。当我们拍摄真实世界场景的照片时,明亮的区域可能会曝光过度,而暗的可能会曝光不足,因此我们无法使用一次曝光来捕捉所有细节。HDR 成像适用于每通道使用超过 8 位(通常为 32 位浮点值)的图像,允许更宽的动态范围。
OpenCV是一个非常强大的计算机视觉处理的工具库。很多小伙伴在入门图像处理时都需要学习OpenCV的使用。但是随着计算机视觉技术的发展,越来越多的算法涌现出来,人们逐渐觉得OpenCV比较落后而放弃了使用OpenCV。
Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器,广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库,实现了很多实用算法,值得学习和深究下。
📷 ---- 1 批量图片重新命名 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; using namespace cv; int main() {
本文主要介绍交流群里的两个实例,直接放源码。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
from PIL import Image from pytesseract import * from fnmatch import fnmatch from queue import Queue import cv2 import time import os def clear_border(img,img_name): '''去除边框 ''' filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-clearBorder.j
cv2.imwrite('img.jpg',img,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALTY),70]) 把img变量保存到img.png,图片品质为70
在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。
可以看到分别检测出了两个指针的左右两条边,然后可以由这四个角度算出两个指针中线的角度,具体计算过程写的有点复杂
OpenCV 3.0以及以后版本集成了HDR算法,样例代码的路径为: .\sources\samples\cpp\tutorial_code\photo\hdr_imaging.cpp。 实现算法的参考文献为《Recovering high-dynamic range radiance maps from photographs》,作者主页:http://www.pauldebevec.com/Research/HDR/。 作者主页上有实验的测试图片序列,可以下载下来,配合样例代码使用。OpenCV官方文档
作为第一步,OpenCV的python库被导入。正确的做法是另外给它起一个名字cv,在下面的内容中,它被用来引用这个库。
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