这篇文章主要解决这样一个问题: 有一张倾斜了的图片(当然是在Z轴上也有倾斜,不然直接旋转得了o(╯□╰)o),如何尽量将它纠正到端正的状态. 而要解决这样一个问题,可以用到透视变换. 关于透视变换的原理,网上已经有一大推了,这里就不再做介绍了. 这篇文章的干货是: 对OpenCV晦涩难懂的透视变换接口的使用细节的描述; 基于两套自己提出的自动选择顶点进行透视变换的可以运行的 完整代码 关于干货的第1点,相信很多同学在使用OpenCV透视变换接口的时候,一定google了不少东西吧... 而关于干

openCV光流法追踪运动物体 email:chentravelling@163.com 一.光流简单介绍 摘自:zouxy09 光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的.它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的相应关系.从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法.一般而言,光流是因为场景中前景目标本身的移动.相机的运动,或者两者的共同运动所产生的. 研究光流场的目的就是为了从图片序列

问题描述 拍摄或者扫描图像不是规则的矩形,会对后期处理产生不 好影响,需要通过透视变换校正得到正确形状. 解决思路 通过二值分割 + 形态学方法 + Hough直线 +透视变换 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat s

载分 [OpenCV]透视变换 Perspective Transformation(续) 分类: [图像处理] [编程语言] 2014-05-27 09:39 2776人阅读 评论(13) 收藏 举报 透视变换的原理和矩阵求解请参见前一篇<透视变换 Perspective Transformation>.在OpenCV中也实现了透视变换的公式求解和变换函数. 求解变换公式的函数: Mat getPerspectiveTransform(const Point2f src[], const P

介绍 使用级联分类器工作包括两个阶段:训练和检测. 检测部分在OpenCVobjdetect 模块的文档中有介绍,在那个文档中给出了一些级联分类器的基本介绍.当前的指南描述了如何训练分类器:准备训练数据和运行训练程序.参考:http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html   利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器,需要经过以下几个步骤: )收集训练样本:         训练样本包括正样本和

OpenCV 可以使用光流法检测物体运动,贴上代码以及效果. // opticalflow.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // Example 10-1. Pyramid Lucas-Kanade optical flow code // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any

#利用openCV裁脸import cv2 def draw_rects(img, rects): for x, y, w, h in rects: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 00), 2) cv2.circle(img, (x, y), 1, (0, 0, 255), 10) print(img.shape) imgs = img[y :y + h , x :x + w ] print(imgs.shape) cv2.i

利用OpenCV给图像添加中文标注 : 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd101012dbh.html  和https://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/45719009 OpenCV不支持汉字输出,参考了网上的相关内容,将解决步骤简要记录如下:1.从 http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/ 下载FreeType库,windows下,根据

1.打开PS,直接拖拽图片. 2.点击[滤镜==>扭曲==>镜头校正],出现校正对话框. 3.点击拉直工具,从右向左滑一条直线. 参考文档: 在Photoshop中如何校正倾斜的图片?

在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个跨平台计算机视觉库,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法 在python中可以利用opencv来去除水印 opencv安装 window10 OpenCV 3:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv Numpy:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 将下载好的whl文件放置到一个

1.利用opencv实现图像滑动窗口操作 功能:利用opencv实现图像滑动窗口操作(即利用已知尺寸的窗口遍历整幅图像,形成许多子图像)  vs2015+opencv3.1  2016.10 函数实现 #ifndef SLIDINGWND_H_ #define SLIDINGWND_H_ //简单的滑动窗口的形成 #include<iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace

如需转载请注明本博网址:http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/47733363. 一  训练框架 训练人脸检測分类器须要三个步骤: (1) 准备正负样本集,分别放到两个目录里. 我使用的是麻省理工的那个人脸库.大家能够网上搜一下. (2)把正样本集生成正样本描写叙述文件(*.vec),把负样本集生成负样本集合文件.详细怎么操作请參考我博客中的另外两篇文章,各自是http://blog.csdn.net/ding977921830/a

原文:C# 利用 OpenCV 进行视频捕获 (笔记) 简介 这个项目是关于如何从网络摄像头或者视频文件(*.AVI)中捕获视频的,这个项目是用C#和OPENCV编写的. 这将有助于那些喜欢C#和OpenCV环境的人.这个程序完全基于Visual Studio 2010 version C#.NET环境.这个程序展示了怎样用C#.NET环境的Visual Studio 2010 IDE编写OpenCV,这个程序是一个怎样用Visual Studio 2010,C#.NET创建程序的例子. 在这篇

双三次插值C代码(利用opencv) phasecubic2.cpp D:\文件及下载相关\文档\Visual Studio 2010\Projects\phasecubic2\phasecubic2 // phasecubic2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #inc

Delphi利用Windows GDI实现文字倾斜 摘要 Delphi利用Windows GDI实现文字倾斜 procedure TForm1.FormPaint(Sender: TObject);var  FLogFont: tagLogFontW;  hTempFont, hPrevFont: HFONT; //字体句柄  hTempDC: HDC; //设备描述表或图形设备句柄  TempString: string; //输出的文字begin  FLogFont.lfHeight :=

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 ## 图片旋转 def rotate_bound(image, angle): #获取宽高 (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # 提取旋转矩阵 sin cos M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0) cos = np.abs(M[0, 0]) sin = n

进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来.将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域,就可以认为该区域出现移动的物体.在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大,通过像素直接进行比较往往很容易造成误检.因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分.opencv中提供了多种背景减除的算法,其中基于高斯混合模型(GMM)的cv2.BackgroundSubtractorMOG()和cv2.BackgroundSubtractorMOG2(

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).注意,新版本号的C++接口除了Haar特征以外也能够使用LBP特征. 先介绍一下相关的结构,级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包含读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗体的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calc

脚本MyVideoWriter.cs using UnityEngine; using System.Collections; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.CPlusPlus; using System.IO; /*author:bluebeandate:2016.8.8all rights reserved*/ public class MyVideoWriter : MonoBehaviour { VideoWriter writer; ; ;