// asw.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg"); //DrawEllipse(img,(1…
11     绘制直线的line函数 DrawLine(Mat img, Pont start, Point end); 绘制椭圆的ellipse函数 DrawEllipse(Mat img, double angle) 其中angle为椭圆旋转角度 绘制矩形的rectangle函数 DrawRectangle 绘制原的circle函数 DrawFilledCircle(Mat img, Point center) 绘制填充的多边形的fillpoly函数 DrawPolygon(Mat img)…
图像载入.显示.保存函数: 1         图像载入函数:imread()   Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径(绝对路径和相对路径) flags是int类型的变量,flags>0,返回一个3通道的彩色图像: flags = 0,返回灰度图像: flags < 0,返回包含Alpha通道的加载图像. flags默认值为1,可以省略对其赋值. 例如…
腐蚀erode.膨胀dilate 腐蚀和膨胀是针对图像中的白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色的.除了输入输出图像外,还需传入模板算子element,opencv中有三种可以选择:矩形MORPH_RECT,交叉形MORPH_CROSS,椭圆形MORPH_ELLIPSE.Matlab中会有更多一点的模板. 例如: Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(,)); erode(srcImage,dstImage,element); im…
15     遍历图像中的像素,是先for行数后for列数的,也就是一列一列的遍历,matlab中是从1开始计数,opnecv中采用c语言的从0开始计数. 矩阵归一化:normalize()函数,参数挺多,不过大多都有默认值,不用都写出来,一般要求的图像归一化精简写法为 normalize(InputArray secImage , outputArray dstImage);一个输入,一个输出即可. 16     消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作,信号或图像的能量大部分集中在幅度…
---恢复内容开始--- 图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分.图像处理和计算机视觉的区别在于:图像处理侧重于“处理”图像——如增强.还原.去噪.分割等:而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉. OpenCV由一系列C函数和C++类构成,拥有包括500多个C函数的跨平台的中高层API.OpenCV还提供MLL机器学习库,该机器学习库主要用于统计方面的模式识别和聚类.OpenCV可用于解决如下领域的问题:人机交互.物体识别.图像分区.人脸识别.动作识别.运动跟踪…
经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和…
ZC:OpenCV3编程入门_毛星云编著_电子工业出版.pdf 1.在看到 PDF.P134(计算数组加权和:addWeighted()函数)的时候,其中讲到“当输出数组的深度为CV_32S时,这个函数就不适用了,这时就会内存溢出或输出的结果压根不对.” ZC:这里 又 不太明白 "深度"是什么感念了...("通道"的概念 倒是在本书的某处 看的比较明白了) PDF.P106 2.Pdf.P163  看到 “vector(arrays)” ZC:注意,这里 是&qu…
在学习陈云的教程<深度学习框架PyTorch:入门与实践>的损失函数构建时代码如下: 可我运行如下代码: output = net(input) target = Variable(t.arange(0,10)) criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) loss 运行结果: RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-e5c73…