java中，int型变量是有符号整形变量。int型变量占用4个字节(32bit位)。 int型变量采用补码形式来表示数值。对于一个二进制数，正数的补码是其本身，负数的补码是所有二进制位取反再加一。...int变量中，第一位是符号位(0表示正数，1表示负数)。 我们下面来实际分析int型中正数和负数是怎么表示的。...把符号位和数值合起来，得到int型的5再内存中的32位二进制码是 0000 0000 0000 0101 -5 数字为负数，第一位符号为是1，负数5的绝对值的二进制码是 000 0000 0000 0101...最大值+1 最大值的二进制码是0111 1111 1111 1111，加一以后二进制码是1000 0000 0000 0000，是int所能表示的最小的负数。...最小值-1 最小值的二进制码是1000 0000 0000 0000，减一后称为0111 1111 1111 1111,是最大的正数。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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》。...OpenCV 4中提供了用于比较两个图像直方图相似性的compareHist()函数，该函数原型在代码清单4-5中给出。 代码清单4-5 compareHist()函数原型 1....double cv::compareHist(InputArray H1, 2....N是直方图的灰度值个数。...代码清单4-6 myCompareHist.cpp比较两个直方图的相似性 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2.
十字交叉性 -计算公式为取两个直方图每个相同位置的值的最小值，然后求和，这个比较方式不是很好，不建议使用 Bhattacharyya distance 巴氏距离 - 比较结果是很准的，计算结果范围为...H1,H2分别表示两个图像的直方图数据 3 直方图比较方法-十字计算(CV_COMP_INTERSECT) 计算公式为取两个直方图每个相同位置的值的最小值，然后求和，这个比较方式不是很好，不建议使用...compareHist cv::compareHist( InputArray h1, // 直方图数据，下同 InputArray H2, int method// 比较方法，上述四种方法之一 ) 程序步骤...("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/lena1.jpg"); // 3....); double basetest2 = compareHist(hist_base, hist_test2, CV_COMP_CORREL); double tes1test2 = compareHist
1 项目结构 图1 图像读取及遍历项目结构 2 图像读取及遍历 code package com.opencv; import java.awt.Dimension; import java.awt.image.BufferedImage...; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Vector; import org.opencv.core.Core...; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.videoio.VideoCapture; import org.opencv.core.Scalar;...import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; public class VideoDemo { public static void main(String...; Mat image = new Mat(); // 图像读取 image = Imgcodecs.imread("/home/xdq/xinPrj/java
重要： 把安装路径D:\Sofeware\opencv\build\bin下面的两个文件复制到 D:\Sofeware\opencv\build\java\x64 （为了支持读取视频流） 集成到IDEA...中 打开project structure –> modules –>dependencies 引入D:\Sofeware\opencv\build\java 下的opencv-411.jar包，然后编辑这个包加入...(basePicPath + "fc.jpg", basePicPath + "fc_1.jpg"); System.out.println(compareHist);...: no opencv_java411 in java.library.path（需要加一个运行参数） 编辑启动类：Edit Configuration VM options：-Djava.library.path...=D:\Sofeware\opencv\build\java\x64; 1- 测试摄像头实时识别人脸： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度
OpenCV 提供了四种比较方法： Correlation 相关性比较 Chi-Square 卡方比较 Intersection 十字交叉比较 Bhattacharyya...巴氏距离比较 相关API cv::compareHist ?...代码 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include .../compareHist_Demo 1> \n"); return -1; }...); double base_test1 = compareHist( hist_base, hist_test1, compare_method ); double base_test2
import cv2 def make_photo(): """使用opencv拍照""" cap = cv2.VideoCapture(0) # 默认的摄像头 while...else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() def make_video(): """使用opencv...'' 通过前后帧对比，判断画面是否改变 :param dividePar = 40 # 对比间隔点，减少计算量 :param pointDelta = 500 # 像素点的差异大于该值认为是差异点...],[0,256]) H2 = cv2.normalize(H2, H2, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1) # 利用compareHist（）进行比较相似度 similarity...= cv2.compareHist(H1, H2,0) print(similarity) 还有哈希对比等。
--打包本地jar包--> org.opencv opencv</artifactId...文件配置 path: resourcePath: C:\haarcascade_frontalface_alt2.xml # 人脸识别的xml配置文件 NativeConfig.java....*; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier...MatOfInt(0), new Mat(), hist_2, histSize, ranges); // CORREL 相关系数 double res = Imgproc.compareHist...(hist_1, hist_2, Imgproc.CV_COMP_CORREL); log.info("OPENCV人脸相似度：{}",res); int lifePhotostandard
在python中利用opencv中的calcHist()方法获取其直方图数据，返回的结果是一个列表： # 计算图img1的直方图 H1 = cv2.calcHist([img1], [1], None,...，最后在分别对img2,img3计算，做归一化，然后在利用python自带的compareHist()进行相似度的比较： 利用compareHist（）进行比较相似度 similarity1 = cv2....compareHist(H1, H2, 0) 最后得到三张图片的直方图如下： ?...s = s + gray[i, j] # 计算像素平均值 avg = s / 64 # 灰度大于平均值为1相反为0，得到图片的平均哈希值，此时得到的hash值为64位的01字符串...进一步减小DCT：大于平均值记录为1，反之记录为0. 得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。
= new EqualHist(); equalHist.equalize((ByteProcessor) imageProcessor); image1....compareHist = new CompareHist(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("...相关性因子:").append(compareHist.ncc(source[0],target[0])); result.setText(sb.toString()); 其中，CompareHist...反向投影的算法.png 其中，b(xi)表示在位置xi上像素对应的直方图第b(xi)个bin，直方图共m个bin，qu表示第u个bin的值。 下图是皇马的拉莫斯在2017年欧冠决赛时的图片。...cv4j 是gloomyfish和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前还处于早期的版本。这次我们填完直方图的坑以后，终于把它发布到jcenter上了。
下面我们介绍今天的主角——OpenCV ?...同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。...OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。...OpenCV 还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。 ?...Mat()); double similarityValue = compareHist(hist1, hist2, CV_COMP_CORREL); cout << "相似度：" <
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 outline 图像直方图 直方图均衡化 直方图应用 1.图像直方图（histogram） 图像直方图定义 一个灰度级在范围[0，L-1...N等于直方图中bin的个数，如果H1 = H2，即两个图的直方图一样，分子等于分母，值为1，所以在不严格的情况下，当值为1时，可以认为两个图是一样的。...越趋近于1，相似度越高，相关性比较的值为0，相似度最低， 卡方 ?...(image2) #巴氏距离 match1=cv.compareHist(hist1,hist2,method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) #相关性...match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, method=cv.HISTCMP_CORREL) #卡方 match3 = cv.compareHist(hist1
OpenCV提供一种数据类型来表达直方图，这个数据类型可以表达一维至多维的直方图，并包括必要的数据以支持均匀或非均匀的组宽。...cv2.compareHist 官方文档 函数使用 cv2.compareHist( H1, # 直方图1 H2, # 直方图2，尺寸和 H1 相同 method # 比较方法...('float32') hist2 = np.random.random([80]).astype('float32') dis = cv2.compareHist(hist1, hist2, method...如果计算的质心之间的距离大于或等于 lowerBound（这意味着签名足够远），则该函数不计算 EMD。在任何情况下，lowerBound 都设置为返回时计算的质心之间的距离。..., roiHist, [0, 180, 0, 256], 1) PIS(dst, cmap='gray') 参考资料 《学习 OpenCV3》 第十三章 https://zhuanlan.zhihu.com
System.out.println(3*0.1); System.out.println(4*0.1); System.out.println(4*0.1==0.4); System.out.println(1*...0.3); System.out.println(1*0.3 == 0.3); 结果： false false 0.30000000000000004 0.4 true 0.3 true 0.1
/sample_img/opencv-logo.png") img1 = cv2.imread("....如果任何直方图区间高于指定的对比度限制（在 OpenCV 中默认为 40 ），则在应用直方图均衡之前，将这些像素剪切并均匀分布到其他区间。均衡后，为了去除图块边框中的瑕疵，应用双线性插值。.../sample_img/comparehist (1).jpg") half_base = base_img[0:base_img.shape[0]//2, 0:base_img.shape[1]//2....compareHist(base_hist, test_hist, i) base_test2 = cv2.compareHist(base_hist, test2_hist, i)...OpenCV 中对应的值 # 运行结果 ''' 4 5 2 3 0 1 ''' 例程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import
图像直方图是图像的基本属性之一，也是图像像素数据分布的统计学特征，常见的图像直方图可以分为二值图像的直方图表示如下： 上图a是4x4的二值图像，b是对应的直方图，可以看出X轴表示像素范围(0-黑色、1-...对灰度图像来说，它的像素值取值范围会扩展到0～255之间，其直方图可以表示如下： 从上面的图中可以发现灰度图像的直方图依然是X轴表示像素值范围、Y轴表示各个像素值出现频次，即像素分布。...直方图阈值化 OpenCV中支持的两种阈值计算的二值化方法 THRESH_OTSU THRESH_TRIANGLE 均是基于图像直方图实现图像二值化分割，其中OTSU阈值分割（大津）对直方图为双峰的灰度图像效果比较好...OpenCV中支持两种直方图均衡化方法分别是： 正常的直方图均衡化（全局直方图均衡化） 对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE-局部自适应直方图均衡化) 特别需要注意的是OpenCV的直方图均衡化函数都只支持单通道八位的图像...OpenCV中支持的直方图比较的方法有如下： 相关函数为： compareHist( InputArray H1, InputArray H2, int method ) 参数解释 H1
上图a是4x4的二值图像，b是对应的直方图，可以看出X轴表示像素范围(0-黑色、1-白色),Y轴表示像素值出现的频次，即分布。...直方图阈值化 OpenCV中支持的两种阈值计算的二值化方法 THRESH_OTSU THRESH_TRIANGLE 均是基于图像直方图实现图像二值化分割，其中OTSU阈值分割（大津）对直方图为双峰的灰度图像效果比较好...OpenCV中支持两种直方图均衡化方法分别是： 正常的直方图均衡化（全局直方图均衡化） 对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE-局部自适应直方图均衡化) 特别需要注意的是OpenCV的直方图均衡化函数都只支持单通道八位的图像...OpenCV中支持的直方图比较的方法有如下： ?...相关函数为： compareHist( InputArray H1, InputArray H2, int method ) 参数解释 H1表示第一张图的直方图 H2表示第二张图的直方图
erosion = cv2.erode(mask, kernel, iterations = 2) dilation = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations = 1)...comp = cv2.compareHist(flashHist, currentHist, cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA) if comp car.flash_light_on(...mjpg_streamer -i "input_file.so -f /tmp/cv/" -o "output_http.so -w /usr/local/share/mjpg-streamer/www" 如果OpenCV
一、报错信息 ---- 使用 Comparator 接口 , 对 ArrayList 集合中的元素排序无效 ; 打印之后没有进行排序 ; 错误代码就不贴出来了 , 随便搜索的代码 , 一用就出错 ; Java...1.7 及以上的版本中 , Comparator 接口 compare 方法的返回值必须是一对相反的数值 , 如 -1 和 +1 ; 不能返回 1 和 0 ; 二、解决方案 ---...1; } else { return -1; } } }...); 完整代码示例 : import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; public class Sort { static...1; } else { return -1; } } }
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。 1....图像像素、通道分离与合并 了解图像像素矩阵，熟悉图片的像素构成，可以访问指定像素的像素值，并对其进行修改。 通道分离函数 cv2.split()，通道合并函数 cv2.merge()。 9....膨胀腐蚀的应用和功能： 消除噪声； 分割独立元素或连接相邻元素； 寻找图像中的明显极大值、极小值区域； 求图像的梯度； 核心需要掌握的函数如下： 膨胀 cv2.dilate()； 腐蚀 cv2.erode...直方图相关应用： 直方图均衡化 cv2.equalizeHist()； 直方图对比 cv2.compareHist()； 反向投影 cv2.calcBackProject()。 18....核心用到的函数如下： 模板匹配 cv2.matchTemplate()； 矩阵归一化 cv2.normalize()； 寻找最值 cv2.minMaxLoc()。 19.
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