OpenCV现在更新到了3.1版本,相对OpenCV2有了很大改进,其中对于硬件加速,移动开发(IOS,android)的支持成为亮点。
opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法,根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug,导致surf算法无法使用,会抛出如下异常: OpenCV
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...
要求树莓派更新安装gcc-5.0或g++-5.0才可以使用,但在树莓派上安装那玩意并不划算,所以我建议在老版本的Ubuntu环境下按照官方教程操作,从apt获取4.9以下的GNU交叉编译工具,交叉编译OpenCV3.0
最近在学习Python下的OpenCV,在图像的凸性检测中,发现opencv3.0下的convexityDefects函数对图像的凸性缺陷处理有错误。...不知道是opencv3.0的版本问题还是我个人的错误代码。...总结: 出现这样的问题是因为OpenCV3.0版本还不够稳定还是我的编程错误呢?不知道各位有没有遇到类似的问题,特此提出来,希望大家讨论一下!
可以显示出单个通道的RGB彩色图像 3.颜色空间 cvtColor(src,dst,COLOR_BGR2GRAY);颜色空间转换 4.泊松融合(opencv3.0
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而从opencv3.0开始,新增了一种鱼眼相机标定模型,在fisheye::空间下。两种模型的主要区别在于像与物的投影关系不同,具体的文献资料依然是数不胜数,这里就不赘述。
人脸识别1:链接: https://pan.baidu.com/s/1jJ4sR34 密码: 73w3(orl人脸库压缩包在里面,自行解压) 人脸识别2:MFC程序opencv3.0后版本没有CvvImage
在opencv3.0中提供了这样一个函数,直接调用就能实现自动聚类,非常方便。
已跟EasyPR整合 java fan-wenjie 1.2 fan-wenjie/EasyPR-Java 懒人版 fan-wenjie 1.5 git/oschina 兼容性 当前EasyPR是基于opencv3.0...Contributors liuruoze:1.0-1.2,1.5版作者 海豚嘎嘎(车主之家):1.3版算法贡献者,提升了车牌定位与字符识别的准确率 Micooz:1.3-1.4版架构重构,linux与mac支持,opencv3.0
安装OpenCV2.4.9 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132884.htm Ubuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0
特征点的时候加了两个头文件,如下 #include #include 报错: 解决方案: opencv3.0
CUDART_VERSION >= 8000 ) 之后make就没问题了 考虑到最麻烦也是最有可能出问题的就是会编译OpenCV,特此提供教程(详细版),如果欧老师的行不通,你就看我的吧 编译安装OpenCV 下载OpenCV3.0
帧率 fps = 0.2 # 图片尺寸 img_size = (1920, 1080) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # opencv3.0
注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的。 目录: 文章目录 #极线约束与本征矩阵 在三维重建前,我们先研究一下同一点在两个相机中的像的关系。...本文中使用SIFT特征,由于OpenCV3.0将SIFT包含在了扩展部分中,所以官网上下载的版本是没有SIFT的,为此需要到这里下载扩展包,并按照里面的说明重新编译OpenCV(哎~真麻烦,-_-!)。...得到匹配点后,就可以使用OpenCV3.0中新加入的函数findEssentialMat()来求取本征矩阵了。得到本征矩阵后,再使用另一个函数对本征矩阵进行分解,并返回两相机之间的相对变换R和T。
这是因为OpenCV3.0之后,把一些还在最新的,但不是很稳定的,还在测试阶段的东西放在了contrib模块里面。而且官方默认不带contrib模块。
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