很多时候OpenCV开发者完成来了一个自定义的算法程序并不想给对方提供源代码调用,只想提供一个接口调用,这个时候我们可以把OpenCV的代码进行接口封装,然后导出成为DLL,给第三方应用程序调用,这个也是OpenCV开发者的基本功之一。下面分为两个部分来说明,第一部分是说明如何制作与生成DLL,第二部分说明如何调用导出DLL。
本文主要介绍轮廓逼近的原理及其在OpenCV中的使用演示。同时可在文末获取Python-OpenCV学习文档pdf。
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
这些依赖包包括了构建OpenCV库所需的编译器、开发工具、图像和视频处理相关的库。
随着人脸识别技术的发展,给我们的日常生活带来了许多的便利,但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
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OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口,对于其背后的算法,尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现),查阅官方文档,并未找到完全对应上的内容。因此,下文主要偏向于实践。
画多边形需要指定一系列多边形的顶点坐标,相当于从第一个点到第二个点画直线,再从第二个点到第三个点画直线....
Windows环境使用CMake编译 opencv3.3.0 && opencv_contrib3.3.0 for AndroidNDK
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] # 获取ROI cy = h//2 cx = w//2 roi = src[cy-100:cy+100,cx-100:cx+100,:] cv.imshow("roi", roi
在本文中,我们将介绍ArUco标记以及如何使用OpenCV将其用于简单的增强现实任务,具体形式如下图的视频所示。
关于滤波和模糊,很多人分不清,我来给大家理理(虽说如此,我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,):
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
简单来说,直方图就是图像中每个像素值的个数统计,比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个,1的有多少个……:
opencv编译参数,with_opencl自动连接opencl的库加速opencv计算
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,它的目标是提供一个简单易用的计算机视觉基础设施,帮助人们快速构建复杂的应用程序。它包含 500 多项功能,涵盖许多视觉领域,包括工厂产品检测、医学成像、安全、用户界面、相机校准、立体视觉和机器人技术。
计算机视觉是人工智能最热门的应用领域之一。人工智能技术推动了汽车自动驾驶、机器人以及各种照片处理类软件的巨大发展。目标检测技术也在稳步推进。生成对抗网络(GANs)同样也是人们最近比较关注的一个问题。这些都在向我们展示未来计算机视觉领域的发展前景是多么的不可限量。
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 前言 之前我安装了CUDA10.0跟cuDnn7.6.5 然后我在VS2017中配置了包含路径、库路径跟连接器,把环境变量加上,重启一下就可以运行onnxruntime-1.4 gpu版本,用YOLOv5导出onnx格式模型,跑的很欢畅。 -VS2017-CUDA10.1-cuDnn7.6.5-onnxruntime-1.4-gpu Faster-RCNN转ONNX 周末的时候我想试试tensorRT+
最近在win10 X64部署了Python27 win32 + Opencv3的环境,具体过程记录于其他博文。
2.在链接-》输入-》附加依赖库,中添加,相应的staticlib库目录中的所有条目
此时你会发现背景可能是红色,不是预料的蓝色,这是因为OpenCv会把彩色图像读取成BGR(蓝绿红)图像
1.车牌检测:第一步是从车上检测车牌。我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置,可以提高准确度。通常,检测算法是根据特定国家使用的摄像机位置和车牌类型进行训练的。如果图像中甚至没有汽车,这将变得更加棘手,在这种情况下,我们将执行额外的步骤来检测汽车,然后是车牌。
1. 学习目标 图像对象的属性; 图像对象的创建与赋值。 2. 图像对象的属性 通过 image.shape 获取图像的宽、高、通道数; 通过 image.dtype 获取图像数据类型; 通过 image.size 获取图像的像素总数。 3. 代码演示 默认使用三通道读取图片; 获取图片的宽、高、通道数; 三通道模式下图像的像素总数; 图像的数据类型; 使用灰度模式读取图片; 重复第二步到第四步的打印。 import cv2 as cv def get_image_shape(): # 彩色模式读取(
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。
前面我们使用cv2.findContours()寻找轮廓时,参数3表示轮廓的寻找方式(RetrievalModes),当时我们传入的是cv2.RETR_TREE,它表示什么意思呢?另外,函数返回值hierarchy有什么用途呢?下面我们就来研究下这两个问题。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善,主要是借鉴了更多大神的文章,希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助,请点击一下文末的“在看”鼓励一下小白。
但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间。当传递一个已经存在的 Mat 对象时,开辟好的矩阵空间会被重用。也就是说,我们每次都使用大小正好的内存来完成任务。
微信上有个OpenCV研习社的会员告诉运行模板匹配的代码会程序崩溃,无法执行,还给我发了截屏,我建议他先debug,过了一会儿他告诉我说:“发现imshow这句代码有问题”,我感觉很奇怪,就让他把整个工程文件都发我啦,我今天下午的时候打开看了一下他的代码,发现没有什么问题,我一运行的时候就得到下面的错误:
博主最近由于项目需求,需要学习OpenCV,在查看并试验了几种语言之后决定用Python作为开发语言。刚开始学习也是各种网上找资料,但是网上的资料过于杂乱,最后还是觉得官方API最全面。所以博主梳理近期学习OpenCV官方文档的过程,并且用博客记录下来(官方文档的第一部分是关于opencv的安装,这里不做介绍,直接进入第二部分)。这篇博客先从OpenCV官方文档第二部分(Gui Features in OpenCV)开始,在这个部分官方文档给我们介绍了三个函数。
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
使用OpenCV库的视频播放器(支持播放器操作,如暂停、恢复、停止、时间、进度条拽托等)。
QT版本: 5.12.6 (我的程序里主要是QT+OpenCV实现图像处理显示的)
要叠加两张图片,可以用cv2.add()函数,相加两幅图片的形状(高度/宽度/通道数)必须相同。numpy中可以直接用res = img + img1相加,但这两者的结果并不相同:
通过 fork 一个子进程来调用 ffmpeg 进行推流,视频帧通过 opencv 来获取,通过管道传输到子进程,实现推流
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。
想给python3装一个opencv的库,结果捣鼓半天,倒给python2.x装上cv2了,而python3里import cv2则一直失败。
如何在 C++ 项目中,通过源码使用 PaddlePaddle 实现 OCR 功能。 本项目的所有源码:gitee: paddleocr
图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响,当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够,识别率与准确率不高!本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强,获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。通读全文你将get到如何几个技能:
一个像素所在的区域一般情况下可以分为以下三种情况,平坦,边,角点三种情况,如下图最右边。 在角点处,沿任意方向运动都会引起像素颜色的明显变化等价于:在角点附近,图像梯度具有至少两个主方向。
扩展使用: 可以通过cv2.namedWindow和cv2.resizeWindow来指定窗口显示尺寸。
这篇文章 https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/83825081 提供了一个办法,复用例子里的代码,可以运行,但是测的性能还比不上cpu版本的!!
一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样,这是一个非常有趣的项目,而对此进行了大量工作。
在上一篇中记录了,如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。
卷积的概念其实很好理解,下面我就给大家做个最简单的解释,绝对轻松加愉快的辣o(_ ̄▽ ̄_)o
亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小,对比度调整指的是图像暗处的像素强度变低,亮出的变高,从而拓宽某个区域内的显示精度。
在这篇文章中,我们将使用 OpenCV 在图像的选定区域上应用 OCR。在本篇文章结束时,我们将能够对输入图像应用自动方向校正、选择感兴趣的区域并将OCR 应用到所选区域。
seamlessClone是OpenCV3后添加的函数,使用此函数可以轻松将一幅图像中的指定目标复制后粘贴到另一幅图像中,并自然的融合。函数说明:
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