OpenCV的颜色空间转换函数:   C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )   参数dstCn原来一直沿用CV_BGR2GRAY, CV_RGB2GRAY, CV_GRAY2BGR, CV_GRAY2RGB等格式,但最新几个版本的OpenCV已改为COLOR_BGR2GRAY类似形式,今天才看源代码imgproc.hpp才发现,但官方文档还没修改,如下图,如果程序中使用较新的版本Op

利用cvtColor 进行灰度转换时,不能将  灰度图 转为灰度图,所以在转换前,需对原始图像进行判断. 将这个改成以下 int main(int argc, char* argv[]) { Mat m = imread("2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); IplImage src(m); cvNamedWindow("showImage"); IplImage* gimg = cvCreateImage(cvGetSize(&sr

级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> using namespace cv; using namespace std; void detectAndDraw( Mat& img, Ca

参考:http://www.cnblogs.com/ronny/p/opencv_road_2.html http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7771760 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.html http://segmentfault.com/a/119000

第一个是增加对比度的函数,就是变亮. IplImage* EqualizeHistColorImage(IplImage *pImage) { IplImage *pEquaImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), pImage->depth, ); // 原图像分成各通道后再均衡化,最后合并即彩色图像的直方图均衡化 ; IplImage *pImageChannel[MAX_CHANNEL] = {NULL}; int i; ; i < pImage-

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

#include "stdafx.h" //实现将彩色图片转换成灰度图 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ IplImage *image; //初始化保存原始图像 IplImage *result; //保存灰度图 image = cvLoadImage("图片3.jpg",-1); int channel =-1; int depth =image->depth; CvSize sz; sz.width =image

#include "stdio.h" #include "iostream" #include "opencv/cv.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "basicOCR.h" #include "time.h" using namespace std; using namespace cv; void ImageRect(IplImag

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

读取.修改.保存图像 图像读取函数imread(); 图像颜色空间的转换cvtColor(); 图像保存至硬盘imwrite(); /************************************************* * Author: zhonghuasong * Email: zhonghsuestc@163.com * Create Time: 2016-12-03 15:03:00 *********************************************

tornadomeet 前景检测算法_4(opencv自带GMM) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html 前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接),在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法,但效果不是很好,下面来体验下opencv自带2个gmm算法. opencv实现背景减图法1(codebook和平均背景法) http://www.cnblogs.com/tornadomeet/

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace std; ;//图像数目 ;//等20帧每棋盘视图 //int sn_board=0;//成功找到角点的图像数目 int board_w;//图像的角点行列数 canshu int board_h; //canshu int

// 引入实际标定板方格宽度的标定程序 #include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { CvCapture* capture; //摄像头指针 capture=cvCreateCameraCapture(); ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"); ;

#include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { ; CvCapture* capture; capture=cvCreateCameraCapture(); // opencv调用摄像头的接口,初始化从摄像头中获取视频, ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"

QML的酷炫控件,适合移动设备开发. qt-creator的跨平台是QML与opencv的粘合剂. 关键: QImage有若干种格式,转化为相应的Mat. Mat处理完后,还要正确得还原为原来格式的QImage. 关键在于:cvMat(image);qimage(mat);的定义. 图像格式的转化: static void _gray(QString sourceFile, QString destFile){ QImage image(sourceFile); if(image.isNull(

以上是我上一篇文章中的代码实现,里面分别用了opencv中的SVM和LibSVM,opencv的SVM用起来更方便,但貌似内部其实也是基于Libsvm,同样的参数训练出来的结果是一致的,里面有Libsvm的调用过程,如果用libsvm需要在工程里面添加libsvm的源码文件分别是svm.h和svm.cpp,林智仁的库里自带的那两个核心文件即可. libsvm的用法让人更感觉是在用C的写法,opencv封装过的易用性更好,稍后我会把工程文件放到github上供大家下载,若有什么错误,还请批评指教~

这是<opencv2.4.9tutorial.pdf>的objdetect module的唯一一个例子. 在opencv中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器,然后就是检测就行.在opencv中,"opencv/sources/data中就有内置训练好的:基于haar特征的级联分类器.基于hog特征的级联分类器.基于lbp特征的级联分类器"三种.相比较来说 算haar文件夹中的分类器最多,其他两个比如:hog的只有一个行人检测分类器"hogc

接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 六.边缘检测 其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值,然后在其函数空间