opencv clbp

opencv筆記6:角點檢測 2015-10-14

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解.图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的.图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图像尽可能的逼近

android studio 使用 jni 編譯 opencv 完整實例 之 圖像邊緣檢測!從此在andrid中自由使用 圖像匹配、識別、檢測 2015-10-14

android studio 使用 jni 編譯 opencv 完整實例 之 圖像邊緣檢測!從此在andrid中自由使用 圖像匹配、識別、檢測
目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图.   (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分)        在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具

OS X 10.10 環境通過Homebrew同時安裝OpenCV 2和3 2015-10-14

<!doctype html> OS X 10.10 环境通过Homebrew同时安装OpenCV 2和3 OS X 10.10 环境通过Homebrew同时安装OpenCV 2和3 前述 我在Mac上配置OpenCV花费过很长时间,使用Win平台的同学大多数会给VS安装OpenCV库,在尝试过使用Xcode配置并建立OpenCV工程后,由于对Xcode环境的陌生以及其本身对C++支持的不完善,边很快放弃了. 下面,具体但不是精简地说下OS X 10.10 中使用OpenCV的两种方式. 1.

opencv學習 圖像的顯示,和基本操作 2015-10-14

#include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include "opencv2\opencv.hpp" int main() { char* srcName = "a.bmp"; char* dstName = "a1.bmp"; IplImage* srcImg = cvLoadImage(srcName); cvShowImage("src", srcImg); p

opencv筆記5:頻域和空域的一點理解 2015-10-14

time:2015年10月06日 星期二 12时14分51秒 # opencv笔记5:频域和空域的一点理解 空间域和频率域 傅立叶变换是f(t)乘以正弦项的展开,正弦项的频率由u(其实是miu)的值决定.因为积分后左边剩下的为一变量是频率,所以我们说傅立叶变换域是频率域.(<数字图像处理>冈萨雷斯,

opencv筆記4:模板運算和常見濾波操作 2015-10-14

opencv筆記4:模板運算和常見濾波操作
time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别 ...

opencv筆記3:trackbar簡單使用 2015-10-14

time:2015年 10月 03日 星期六 7 CST # opencv笔记3:trackbar简单使用 当需要测试某变量的一系列取值取值会产生什么结果时,适合用trackbar.看起来就是debug的一种技术手段了. 主要是使用createTrackbar函数.具体讲,是把trackbar放到一个窗口中,并为trackbar设定回调函数,步骤还是有点繁琐的: 定义图像 定义窗口 定义回调函数 创建trackbar 回调函数初始化 善后工作 其中回调函数参数规定为(int, void*)格

opencv筆記2:圖像ROI 2015-10-14

time:2015年 10月 03日 星期六 5 CST # opencv笔记2:图像ROI ROI ROI意思是Region Of Interests,感兴趣区域,是一个图中的一个子区域.OpenCV中定义的ROI是矩形的.ROI的用处包括而不限于:提取出ROI区域做进一步处理(比如人脸识别.车牌识别):将另一张图片贴放到ROI区域.这里以第二种用处为例,将一个logo图像添加到一张大图上指定的ROI区域. 图像贴放 粗略想想,包括这四个步骤 定义大图和小图 在大图上定义ROI区域 小图贴

opencv筆記1:opencv的基本模塊,以及環境搭建 2015-10-14

opencv笔记1:opencv的基本模块,以及环境搭建 安装系统 使用fedora22-workstation-x86_64 安装opencv sudo dnf install opencv-devel 安装cmake sudo dnf install cmake 查看opencv的基本模块 cd /usr/include/opencv2/ vim opencv_modules.hpp 内容如下: #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_CONTR

OpenCV 1、讀取圖片 2015-10-14

  >_<" 安装及配置请看http://www.cnblogs.com/zjutlitao/p/4042074.html >_<" 这篇是一个简单的在VS2012里运行的openCV读取图片并显示的简单例子 1 #include <stdio.h> 2 #include <opencv2/opencv.hpp> 3 using namespace std; 4 using namespace cv; 5 int main(int arg

OpenCV 3、直線提取 houghlines 2015-10-14

  >_<" 发现一个好的链接,是一个讲openCV的网站:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html >_<" 这次主要是houghlines变换来提取直线~ 1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 3 #include <

opencv 2.46與visual studio 2012 配置方法 2015-10-14

opencv 2.46與visual studio 2012 配置方法
一开学就搞实训,还是没学过的图像处理.痛苦啊!图像处理时一般使用Matlab中的图像工具箱,或者是C/C++和OpenCV结合使用.以前看过一些关于opencv的文章,没想到现在要用上了. 把搭建开发环境的过程分享一下 一.首先假设已经安装了Visual studio 2012 .然后下载 open

OpenCV+QT開發環境(一):Windows環境 2015-10-14

OpenCV+QT開發環境(一):Windows環境
最近在学习openCV的开发.在搭建开发环境的时候,着实废了不少功夫,找了大量的文章资料.其实主要的开发还是在linux系统上的openCV,但是为了方便,我还是在windows上也搭建了开发环境,这样在进行简单的程序验证的时候,可以直接在windows下进行,而不需要打开虚拟机或者进入linux系统(如果装了双系统的话).因为windows下还是有不少好用的工具的. 在此之间

openCV實例:Canny邊緣檢測 2015-10-14

openCV實例:Canny邊緣檢測
http://blog.sina.com.cn/s/blog_737adf530100z0jk.html 在第一次使用openCV程序成功对图像进行打开后,现在开始试验第二个例程试验:Canny边缘检测     这里算法原理和具体编程语句都先不管,因为作为一名新手(反正我是这么感觉的),拿些现成的程序跑出效果才是让人很有feel的.     先贴下原代码:   #include

OpenCV C++如何使RGB圖像變爲灰度圖像 2015-10-14

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,

基礎學習筆記之opencv(24):imwrite函數的使用 2015-10-14

基礎學習筆記之opencv(24):imwrite函數的使用
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/20

win7下qt+opencv的環境配置 2015-10-14

博客http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8665278已经完整地介绍了整个环境配置.需要一步不差按原执行.需要说明的是,几个path的设定,千万不能有错,否者接下来的程序编译将会出错.path增加: D:\Qt\Qt5.4.2\5.4\mingw491_32\bin;#你的qt安装目录 D:\opencv\bin;#你的opencv安装目录 D:\CMake\bin;#你的cmake目录 D:\Qt\Qt5.4.2\Tools\mingw4

opencv之dft及mat類型轉換 2015-10-14

   跑实验时用到dft这个函数,根据教程,需要先将其扩充到最优尺寸,但我用逆变换后发现得到的mat的维数竟然不一样.因此还是不要扩展尺寸了.   参考:http://www.xpc-yx.com/2014/11/07/opencv%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%82%85%E7%AB%8B%E5%8F%B6%E5%8F%98%E6%8D%A2%E5%92%8C%E9%80%86%E5%8F%98%E6%8D%A2/?utm_source=tuicool  

openCV for python 學習(一):環境搭建與圖片顯示 2015-10-14

openCV for python 學習(一):環境搭建與圖片顯示
我的上创课题和HCI的期末作业都要用到图像处理方面的东西,是时候玩玩儿openCV了. 但是Visual Studio又周期性地出问题了,而且我也不怎么想写C++.恰好openCV官方已经开始支持python了,那就二话不说,dive into openCV for python. 在配置openCV之前,首先要确认你已正确安装了NumPy,这个是必须要安装的. 另外一个很有用
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