矩阵和图像的操作 (1)cvOr函数 其结构 void cvOr(//两个矩阵相应元素做或执行 const CvArr* src1,//矩阵1 const CvArr* src2,//矩阵2 CvArr* dst,//结果矩阵 const CvArr* mask = NULL//矩阵"开关" ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> int main(int arg

OpenCv矩阵操作 有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);// void cvAndS(const Cv

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

1.OpenCV模块划分 OpenCV其实就是一堆用C和C++语言来实现计算机视觉算法的源代码文件:例如C接口函数cvCany()实现了Canny边缘提取算法,我们可以直接将这些源代码添加到自己的软件项目中,而不需要自己去写代码实现Canny算法.同时由于源文件居多,所以根据算法的功能将源文件分到多个模块中(如下),将每个模块中的源文件编译成一个库文件(如opencv_core.lib.opencv_highgui.lib),用户调用时仅将所需的库文件添加到自己的项目中,与自己的源文件一起连接成

操作Mat元素时:I.at<double>(1,1) = CV_PI; /* * * cvout_sample just demonstrates the serial out capabilities of cv::Mat * That is, cv::Mat M(...); cout << M; Now works. * */ #include "opencv2/core/core.hpp" #include <iostream> using n

1. 关于OpenCV进阶之路 前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章,主要内容是面向OpenCV初学者,介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法,相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释,当时自己也是边学边写,权当为一种笔记的形式,所以难免有浅尝辄止的感觉,现在回头看来,很多地方描述上都存在不足,以后有时间,我会重新考虑每一篇文章,让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些. OpenCV进阶之路相比于成长系列,不会有太多的基础函数的介绍,相对来说会更偏向于工程实践

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo

自版本OpenCV2.2开始,OpenCV库便被划分为多个模块.这些模块编译成库文件后,位于lib文件夹中. opencv_core模块,包含核心功能,尤其是底层数据结构和算法函数. opencv_imgproc模块,包含图像处理函数. opencv_highgui模块,包含读写函数及视频的函数,以及操作图形用户界面函数. opencv_features2d模块,包含兴趣点检测子.描述子以及兴趣点匹配框架. opencv_calib3d模块,包含相机标定.双目几何估算以及立体视觉函数. open

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)

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)>

源码细节: ● 训练函数 bool CvRTrees::train( const CvMat* _train_data, int _tflag,                        const CvMat* _responses, const CvMat* _var_idx,                        const CvMat* _sample_idx, const CvMat* _var_type,                        const CvMa

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]

我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序. 本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识,包括肤色检测等等. 废话不多,先看一下基本的界面设计,以及主要功能: 相信对于Qt有一些了解的人都不会对这个界面的设计感到陌生吧!(该死,该死!)我们向下走: 紧接着是Qt导入OPenCV2.4.4的库文件:(先看一下Qt的工程文件吧) #----------------------------------------

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途) 一.理论 1.HOG特征描述子的定义:     locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids,即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.   2.本质:     Histogram of Orie

OpenCV里面用到了很多图像相关的数据结构,熟练掌握它们是学习图像的基础. 1.IplImage IplImage IplImage IPL 图像头 typedef struct _IplImage{int nSize; /* IplImage大小 */int ID; /* 版本 (=0)*/int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int depth; /* 像素的位深度:

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

整个工程进展到这一步也算是不容易吧,但技术含量也不怎么高,中间乱起八糟的错误太烦人了,不管怎么样,现在面临了最大的困难吧,图像处理算法.算法确实不好弄啊,虽然以前整过,但都不是针对图像的. 现在的图像算法太多了,好像谁都在研究,没有一个统一的路线,看论文也是越看越糊涂,无奈之下还是自己好好学学吧,幸好队友以前也搞过,大家也都愿意参与进来了,很开心! 首先改变下策略吧,之前一直在linux中直接在QT中利用OpenCV库进行图像处理的尝试,但是效率太差了,每次想要结果,都要用板子,所以,现在改用O

如何将运动物体的轨迹画出来 我的想法是先:用CAMSHIFT跟踪物体,这个函数会返回一个track_box,将box的中心提取出来,然后以这个中心在另外的图像上画出来,然后将这张图像处理,提取轮廓,提取出来的轮廓就是物体的运动的序列. 示例: //对运动物体的跟踪://如果背景固定,可用帧差法 然后在计算下连通域 将面积小的去掉即可//如果背景单一,即你要跟踪的物体颜色和背景色有较大区别 可用基于颜色的跟踪 如CAMSHIFT 鲁棒性都是较好的//如果背景复杂,如背景中有和前景一样的颜色 就需要