当我们使用OpenCV库的cv2.resize()函数对图像进行缩放操作时,有时候可能会遇到以下错误:cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s。这个错误通常是由于函数参数设置不正确引起的。本篇博客将介绍如何解决这个错误。
sure_bg = cv.dilate(waterimg, kernel, iterations=3)# 确定背景
Ubuntu 18.04 使用命令“make -j”编译opencv-3.4.16,遇到错误“c++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)”。系统中,有8个CPU,32GB内存,发现有83个cc1plus进程。检查make的帮助信息,“-j [N], --jobs[=N] Allow N jobs at once; infinite jobs with no arg.”,如果没有参数,会使用无限多的工作进程。之前命令“make -j”在有128GB的服务器上能编译成功。
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
配置完环境,使用开源码发现出现如此问题,调试后;得知是cap = cv2.VideoCapture(1)问题,这里的1是外设摄像头,内置的是零(比如笔记本就是零)
1. 学习目标 学会使用 cv.putText 函数向图像添加文本; 学会使用 cv.getTextSize 函数获取绘制文本占用的宽高等属性。 2. 绘制文本 cv.putText 函数说明 2.1 函数使用 cv.putText(img, text, pos, fontFace,fontScale,color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]) → img 2.2 参数说明 参数 说明 img 表示输入图像,允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。
做测试时需要用OpenCV。虽然网络上有大量的关于编译OpenCV的教程,但是还是遇到了问题。因此记录了编译的过程,希望以后能更加顺利。
我们通过摄像头拍摄时,除非是俯视图拍摄,否则都会出现变形。离摄像头进的地方大,离摄像头远的地方小。
Android NDK层编译OpenCV代码开发详解 使用Android NDK开发编译OpenCV C++代码,这个在OpenCV4Android开发中会经常遇到的要求,因为OpenCV4Android SDK多数Java代码都是基于JNI调用,如果对于实时性与应用要求比较高的场合来说,多次频繁调用JNI层本身就会导致很大的资源开销,这个时候就需要将全部的处理封装在C++层,在C++中调用OpenCV相关API函数,同时通过在JNI层面定义本地方法,力争做到每次处理图像,只调用JNI一次,这样就会达到比较
终于实现了在windows下配置Qt和opencv,从刚学opencv尝试,到现在终于配置成功,断断续续经历了一年左右,真实操碎了心。。。走了太多弯路了
最近在看一个手势识别的项目时,遇到了一些错误,主要原因是该项目是使用python2.7+opencv2.4.8,而我的环境是python3.5.2+opencv3.1.0,
在日常生活开发中,我们时常遇到需要自动化完成的重复性任务,比如自动化测试,还记得在某银行开发某某通软件时,开发要辅助测试,每次项目上线后都要群里发100条消息,真的苦不堪言,每次发版后都要测试(因为之前出现过消息丢失),在比如游戏辅助,比如读取桌面,在桌面内进行人脸识别找到头部,然后鼠标移动到头部,按下鼠标左键进行射击(不要骂我哦,我没有开挂),再比如完成一些日常任务啥的
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它是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库。
opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe,双击安装。
本篇就来看看如何把PaddleOCR的源码重新编译成动态库,供OpenCV的Demo调用。
本章是为 Android 和 OpenCV 设置开发环境的快速指南。 我们还将研究 OpenCV 示例应用,文档和社区。
这里主要是一些配置问题,书中推荐是kinetic版本,那么测试必然要用indigo啦,
Harrise算子是在Moravec算子的基础上改进得到的,Moravec角点检测算子见链接:http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/54649235
1. build-essential 软件包,为编译程序提供必需软件包的列表信息,这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
dst:输出,改变大小之后的图像,这个图像和原图像具有相同的内容,只是大小和原图像不一样而已;
加水印是为图片声明版权出处的一种常用方法。 平常都是写技术文章,文章的重点在技术本身,照片往往不需要加水印,或者需要加也不多,祭出神器PhotoShop很快就能完成。 前一段趁着夏天还不很热的时候出去游荡,回来应约写了游记,其实是给别人当做攻略来用。 游记可就不同了,照片成为了主体,并且量很大。随便一个景区的流程,十几副照片总是免不了的。这个时候,还用PhotoShop来加水印,当然不是不行,但那显然非我等“攻城狮”所愿为的。 于是我们为图片加水印的“产品”,就此立项啦。
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板,于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统,搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU,可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品(Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier),Jetson Nano售价仅需99美元,大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此,一经推出,便受到了广泛的关注。其官网地址为:Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
Android上使调用OpenCV 2.4.10 实现二维码区域定位(Z-xing 码),该文章主要用于笔者自己学习中的总结,暂贴出代码部分,待以后有时间再补充算法的详细细节。
OpenCV由各种不同组件组成。OpenCV源代码主要由OpenCV core(核心库)、opencv_contrib和opencv_extra等子仓库组成。近些年,OpenCV的主仓库增加了深度学习相关的子仓库:OpenVINO(即DLDT, Deep Learning Deployment Toolkit)、open_model_zoo,以及标注工具CVAT等。
以上章节采免安装方式,所以安装章节可以直接跳过,节约点时间用springboot整合OpenCV(也可以用maven项目或者简单的java项目),主要是引入一个jar包和库文件,jar跨平台,库文件不跨平台,所以要区分windows和linux,至于工具idea就ok. 环境安装可以参考:springboot免安装整合Opencv兼容windows和linux
编译环境:ubuntu16.04 LTS Opencv版本:opencv4.0.1+opencv4.0.1 contribute
在上篇的GaussianBlur中提到,gaussianBlur使用的是filter2D的实现,因此上篇仅仅描述了高斯滤波器的生成细节,并没有针对滤波的计算细节及代码实现进行分析.本篇将详细介绍OpenCV中滤波的实现细节.
将stdafx.h、targetver.h、dllmain.cpp、MyDLL.cpp、stdafxc.pp删除。
本章旨在与 OpenCV,其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题:
本文是一位朋友的投稿,他花了很大精力来实现了一个滴滴客户端的完整功能,非常具有学习的价值,推荐给大家~
“本文主要内容:基于自制的仿VOC数据集,利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。” 本文的base是https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD,这个project又是基于https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd,因此项目编译和数据库生成大多同 weiliu89的base。以下从环境搭建、数据集制作、模型训练、模型测试四个环节介绍整个过程。 01 — 环境搭建 weiliu89的caffe框架下SSD环
大多数人都会玩拼图游戏。会得到很多小图像,需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是,你是如何去拼图的?同样地,将相同的理论投影到计算机程序上,以使得计算机也可以玩拼图游戏呢?如果计算机可以玩拼图游戏,为什么不能给计算机提供很多自然风光的真实图像,并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢?如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起,那么如何给建筑物或任何结构提供大量图片并告诉计算机从中创建3D模型呢?
前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。
📷 // image_pyramid.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <string> #include <iostream> using namespace std; #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <math.h> #include <stdlib.h> #include <stdio
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简介 在移动开发中,如果我们要实现一些图像处理相关的功能,难免要用到OpenCV。而OpenCV是用c++开发的。我们在Android中,需要使用jni的方法去使用它。 引入配置 我们引入jni开发的基本配置方法,已经在另一篇博客中介绍过了,不再赘述。这一次我们无非是要引入第三方的c++库。 首先,我们找到或新建jniLibs文件夹,然后将依赖的动态库和静态库(路径为OpenCV-android-sdk\sdk\native\libs)拷贝到\src\main\jniLibs下面。 然后,找到cpp文件夹。
就是图片的 路径读取错了 或者 图片本身的格式 不对。 它取不到图片的数据,所以报错了,需要满足的条件是图片而且长和宽要大于0。
序言 这篇博客主要是想记录一下关于 opencv 这个库的一些学习心得,并穿插一些图像处理的基本知识。 分析基于 opencv 4.5.1,其他版本可能会存在一些接口的变动,还请注意。 准备 首先是 opencv 的安装。对于 python 版的 opencv,可以直接使用 pip install 进行安装。对于 C++ 版则可以自己下载源码进行编译与安装。这里介绍在 ubuntu 下如何编译源码:
hough变换最早Paul Hough提出,用来提取图像中的直线,后来Richard Duda和Peter Hart推广到提取图像中任意形状,多为圆和椭圆。本文学习经典hough变换。
概述: 本文中小编将会跟大家分享一下OpenCV3.1.0中图像二值化算法OTSU的基本原理与源代码解析,最终还通过几行代码演示了一下如何使用OTSU算法API实现图像二值化。 一:基本原理 该方法是
在移动开发中,如果我们要实现一些图像处理相关的功能,难免要用到OpenCV。而OpenCV是用c++开发的。我们在Android中,需要使用jni的方法去使用它。
-若真如上图所示,那么显然confidence越小,是郭富城的可能性就越大了,接下来再去找一些权威的说法:
(1)软件:装有ROS_melodic的Ubuntu18.04系统 (2)硬件:台式机和kinectV1摄像头
前文对这个函数的分析是为了了解filter的实现结构,所以比较粗略,本文将更细致的分析opencv中filter2D的c++实现的细节,不涉及各种加速的实现方式 首先还是看函数原型:
2011年12月微信3.5版本正式上线“扫一扫”二维码,历经9年蜕变,“扫一扫”从二维码名片到扫码支付、从小程序码到健康码,二维码已经成为一种生活方式,连接着数字与现实。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/179735.html原文链接:https://javaforall.cn
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