/*=========================================================================*/ // 跨平台和本机Windows /*=========================================================================*/ HighGUI原生图形界面 HighGUI用户输入工具仅仅支持三种基本交互-特别是按键,图形区域上的鼠标点击以及简单轨道栏的使用. 这些基本功能通常足以进…

[注]下文全部内容为 <<Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library>>经由在线翻译整理而来． 目录 1.<学习opencv>opencv概述及初探 2.<学习opencv>opencv数据类型 3.<学习opencv>图像和大型阵列类型 4.<学习opencv>绘画和注释 5.<学习opencv>opencv函数 6.<学习op…

下载并安装CMake3.0.1       要自己编译OpenCV2.4.9的源代码.首先.必须下载编译工具,使用的比較多的编译工具是CMake. 以下摘录一段关于CMake的介绍: CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描写叙述全部平台的安装(编译过程).他可以输出各种各样的makefile或者project文件,能測试编译器所支持的C 特性,类似UNIX下的automake.仅仅是 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt.Cmake 并不直接建构出终于…

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu…

先看一下<学习opencv> 找几个demo 学会相机标定 我做的是单目相机的标定.…

2015-11-11 ----------------------------------------------------------------------------------- 其实,写博客是很消耗时间的,尤其是新手玩家.但凡事不妨一试,再说它也可以反过来倒逼 我坚持学习这个领域的知识,也不失为自我暗示的好方法. 鉴于过往的学习体验,往往是零零碎碎地接收一堆杂乱知识,不能很好地消化,仿若段誉短时 间吸收以大众人的内力,反倒自食其害.苦了现在还需腾出大量时间整理.也因有了这么一遭 领悟…

假设有10个三维的点,使用数组存放它们有四种常见的形式: ①一个二维数组,数组的类型是CV32FC1,有n行,3列(n×3) ②类似①,也可以用一个3行n列(3×n)的二维数组 ③④用一个n行1列(n×1)的数组或者1行n列(1×n)的数组,数组的类型是CV32FC3 四种形式的内存布局如下图: <学习OpenCV>中给出的计算给定点的公式如下: 说明: 其中row col channel分别表示行号 列号 和通道号: 这些都已从0开始计算,具体如下: 通道号channel=所在的维数(X或Y…

人脑将视觉信号划分入很多个通道,将各种不同的信息输入你的大脑.你的大脑有一个关注系统,会根据任务识别出图像的重要部分,并做重点分析,而其他部分则分析得较少 .在人类视觉流中存在大量的反馈,但是目前我们对之了解甚少.肌肉控制的传感器以及其他所有传感器的输入信息之间存在广泛的关联,这使得大脑可以依赖从出生以来所学到的信息.大脑中的反馈在信息处理的各个阶段都存在,在传感器硬件(眼睛)中也存在.在眼睛中通过反馈来调节通过瞳孔的进光量,以及调节视网膜表面上的接收单元. 摘自:<学习OpenCV(中文版)>…

代码: #include <stdio.h> #include <opencv/highgui.h> #include <opencv/cv.h> #include <opencv_libs.h> /* *<学习OpenCV>第五章第二题 * 完成时间:21:43 10/13 星期日 2013 * 作者:qdsclove@163.com */ /* Image Size */ #define IMG_SIZE 100 /* * Window Ti…

这道题是载入一幅带有有趣纹理的图像并用不同的模板(窗口,核)大小做高斯模糊(高斯平滑),然后比较用5*5大小的窗口平滑图像两次和用11*11大小的窗口平滑图像一次是否接近相同. 先说下我的做法,a部分我将每个不同的窗口大小模糊化后的图像生成后,还计算了每个模糊化后的图像与原始图像间的MSE值与PSNR值.(参见:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B3%B0%E5%80%BC%E4%BF%A1%E5%99%AA%E6%AF%94) b部分我计算了两次5*5窗口大小的…