本文介绍了OpenCV 2.x的六个函数,包括图像载入、窗口定义、图像显示、图像保存、图像销毁和图像转换。这些函数在OpenCV 2.x中非常常用,是进行图像处理的基础。
最近遇到一个很奇怪的问题,一直没有解决,就是在A图像中设置一个ROI,将其clone给B,然后对B进行二值化,输入
以上这篇使用opencv识别图像红色区域,并输出红色区域中心点坐标就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
[比较opencv2、opencv3关于读取视频文件、摄像头的编程风格]https://blog.csdn.net/qq_34917736/article/details/77427596
http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/9389338
视差的计算,主要要计算待匹配图像对应像素的水平偏移,那么针对一个物体而言,其在场景中的视差大体上应该是平滑的,所以可以直接针对分割出的物体计算重心的水平偏移从而得到视差值,我做了一个小实验,感觉效果还行,下面是代码和实验结果,希望各位有什么想法大家交流。
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我自己写了一个摄像机标定程序,核心算法参照learning opencv,但是那个程序要从命令行预先输入参数,且标定图片要预先准备好,我觉得不太好,我就自己写了一个,跟大家分享下。 若有纰漏,希望大家指正!
公司项目需要检测运动物体,我对opencv也没啥研究,google了好久看了好多方法,最简单的就是差分与高斯背景建模了。
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代码有参考跟整合:没有一一列出出处 // split_rgb.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <cv.h> #include
OPENCV(Open Source Computer Vision)被广泛的使用在计算机视觉开发上。使用VIVADO HLS视频库在zynq-7000全可编程soc上加速OPENCV 应用的开发,将大大提升我们的计算机视觉开发。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。#include<iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
假如图像的灰度分布不均匀,其灰度分布集中在较窄的范围内,使图像的细节不够清晰,对比度较低。通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换,使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,以达到增强的目的。 直方图均衡化,对图像进行非线性拉伸,重新分配图像的灰度值,使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样,原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。
在OpenCV中很多对数据的运算都需要转换为64F类型,比如伽玛变换,这个很明显要求幂的底数是double类型~
作者:gnuhpc 出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
不带形参的main函数一般写成: int main() 或 int main(void) 表示mian函数没有参数,调用mian函数时不需要给出实参。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/legacy/compat.hpp> #include <opencv2/imgproc/types_c.h> #include <fstream> using namespace std; void vvAdaptiveThreshold( IplImage* inImg, IplImage* outImg) { int S = inImg->width >> 5; int T = 10;
今天上午,朋友发来一张图片如下。没错,这就是原图,他希望可以通过一些简单的算法将图中这条穿过单词间的直线去掉,使得到的结果能够通过他的文字识别算法并得出正确结果——The Techniques of Machine Vision。
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最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的,是一种自适应阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU
使用一下代码读取一张图片失败(不管是绝对路径还是相对路径,都失败),工程运行都没问题,就是图片读取失败。
#include “stdafx.h” #include <cv.h> #include <highgui.h>
光流简单的来说就是通过摄像头的移动,在移动过程中,每一帧的图像特征点会发生移动,这个移动的过程中(x1,y1,z1)在我们下一帧的动作中,去找到原来的所有特征点的新坐标,而这个移动路径,就是所谓的,光
// watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think about using a morphologically eroded forground and backg
直接贴代码: #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace std; using namespace cv; IplImage *g_pGrayImage = NULL; IplImage *g_pBinaryImage = NULL; const char *pstrWindowsBinaryTitle = "二值图"; void on_trackbar(int pos) {
种子点的标记没有太搞懂,这个算法的速度还是很快的 📷 // watershed_test20140801.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" // // ch9_watershed image // This is an exact copy of the watershed.cpp demo in the OpenCV ../samples/c directory // // Think about using a morphologicall
毕业设计的核心是MeanShift算法,作为一个小本,默默先抛开高端的MeanShift纯理论来研究一下程序对图像都做了什么吧。然后回过头去看数学理论会轻松很多吧。不说啦,这个程序也是我根据网上大牛的程序改的,自己简化和改造了一下下。后期当然还要做更多的优化啦~~这次先讲一下主函数吧。开发环境是Qt+OpenCV4.8,不过算法不用OpenCV自带的,只用了OpenCV的数据结构吧啦。
image->imageData+image->widthStep*i)[j] 就是得到image图像中第i行第j列的像素值。
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。
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代码,有参考别人的代码 // haha_mirror.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "math.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment
//文中存在两种不同的图像的平滑类型。一类是彩色图像,还有一类是灰度图像。经证明,两种均能够
今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示:
该文介绍了使用深度学习实现图像去噪和图像修复的方法,包括自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等技术,并提供了相关代码和示例。
作者网名:laviewpbt 是图像处理,算法实现与加速优化方面的大神!其开发的imageshop软件大小只有1MB,却实现了非常丰富与复杂的各种图像处理功能, 邮箱地址为:Email: laviewpbt@sina.com 博客地址:https://www.cnblogs.com/Imageshop/
结合Leaning OpenCV 第二个例子 显示一个视屏文件 写了一下 获取摄像头的代码为并且创建窗口显示的代码为:
代码如下: // disparity_to_3d_reconstruction.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" //Huang,Hai
其实视频转图片在上篇文章中已经有些眉目了,其实就是按帧读取视频,然后把帧保存就ok。然后自己再加个进度条美化一下。。。这代码简单易懂,还是直接上代码吧。
我给大家详细介绍了如何使用 YOLOv3 模型来训练自己的数据集。训练部分完成,本文将继续给大家详细介绍如何使用我们训练好的模型来进行图片的批量测试。
代码:出处忘了 // // Example 13-1. Using K-means // // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you
在opencv中,特征检测、描述、匹配都有集成的函数。vector<DMatch bestMatches;用来存储得到的匹配点对。那么如何提取出其中的坐标呢?
本文介绍了如何安装配置OpenCV 2.1.0,使用Visual C++ 2008 Express Edition和OpenCV 2.1.0在Windows XP上编写简单的计算机视觉程序。
void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel).
鼠标画矩形: // An example program in which the // user can draw boxes on the screen. // /* License: Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you cite
人脸检测的C/C++源代码,曾发表于 OPENCV 的 MAILING LIST,主要是对OPENCV 3.1 版本发布的代码做了一些速度上的优化,并且解决了内存泄漏的问题。这个程序所使用的 Paul
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在OpenCV中输出文本是比较方便吧,有一个问题就是获取字体有那么一点麻烦,需要调用函数来实现其赋值,作为字体参数,而输出文本只需要设置字体,文本输出位置,文本的颜色,文本字符串,显示文本的图像这几个参数.
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