Windows下的IntelliJ + OpenCV开发环境搭建 基于IntelliJ IDEA 15 和 OpenCV 3.1.0 1. 在OpenCV官网下载OpenCV安装程序,双击解压到目标目录,譬如 C:\opencv 2. 添加系统Path环境变量 C:\opencv\build\java\x64 3. 打开IntelliJ ,选择File->Project Structure->Modules->Dependenciesd 点击加号,选择JAR or directories

原文地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/9849973 有一种方式不需要自己配置所有的Sun JDK, Android SDK以及NDK,Eclipse等设置,使用已经配置好的开发套件就可以进行直接的开发,由NVIDIA开发的开发套件Tegra Android Development Pack能够直接设置好所有的开发环境,而且最新的版本还包含了OPENCV,不想自己配置的朋友可以直接下载这个套件.但是我本人没有尝试过使用这个套件,

目录(?)[-] 前言 系统环境 相关工具 Android ADT环境搭建 Android SDK环境变量的配置 Android NDK的安装与配置 OpenCV for Android 环境搭建 基于SDK的OpenCV开发 基于NDK的OpenCV开发 Android上层程序的编写 来自CODE的代码片 activity_mainxml 来自CODE的代码片 MainActivityjava 来自CODE的代码片 ImageProcjava 生成C头文件 底层C程序的编写 来自CODE的代码

Environment: Android studio 2.2.3, OpenCV 2.4.9 For Android, Android 6 with api 23 for X86 一.File: build.gradle (app) apply plugin: 'com.android.application' android { compileSdkVersion buildToolsVersion "23.0.2" defaultConfig { applicationId &q

NDK才是Android开发通向超高薪之路.(这句话,似乎四年前有云) 难点在于常用的non-free module (sift and surf) unsw@unsw-UX303UB$ pwd /home/unsw/Android/5-android/NDKTest/app/src/main unsw@unsw-UX303UB$ javah -d jni -classpath ../../build/intermediates/classes/debug com.example.unsw.nd

以前写过两个Android开发配置文档,使用NDK进行JNI开发,这样能够利用以前已经写好的C++代码. 前两篇博客地址: http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8829072 http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8829235 但是这两篇配置介绍中,多少的有些错误,这里重新整理这些错误以及要注意的问题,作为勘误文. 简介:本系列博客介绍了安卓开发环境的配置,和在安卓开发中,通过

学习android的目的是想在手机上实现计算机视觉的算法.一般算法的研究都是在Matlab上进行,但是手机平台没有那么多的计算资源,用matlab显然是不太现实的.而OpenCV是基于C++语言编写的,可用于开发实时的图像处理.计算机视觉以及模式识别程序. 一:需要的工具 在前面的章节中,我们已经搭建好android,现在我们需要android支持OpenCV,需要哪些工具呢?首先android是基于java开发的,而Opencv是基于C++,所以这两者之间需要工具来相互支持.这一工具是andr

本文摘录自<手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能> 只截取感兴趣 的片段. . 一.边缘检测 1.传统边缘检测 Google 搜索 opencv scan document,是可以找到好几篇相关的教程的,这些教程里面的技术手段,也都大同小异,关键步骤就是调用 OpenCV 里面的两个函数,cv2.Canny() 和 cv2.findContours(). 看上去很容易就能实现出来,但是真实情况是,这些教程,仅仅是个 demo 演示

我的天! 折腾了好久终于搭建成功了第一个项目. 项目环境: Windows 7  家庭普通版  64位 Android studio 1.5.1 OpenCV-2.4.9-android-sdk 基于Android studio上OpenCv开发环境的配置请参考 http://www.cnblogs.com/whieenz/p/5247166.html 项目内容:  很简单将一张图片灰度化. 项目源码: xml文件源码: <?xml version="1.0" encoding=

           OpenCV是我们大家非常熟悉的图像处理开源类库:在其新版本将原本在Contrib分库中的DNN模块融合到了主库中,并且更新了相应文档.这样我们就能够非常方便地利用OpenCV实现一些属于DeepLearning范畴的效果,比如“超级分辨率”“单色图片着色”“色彩迁移”等.当我们想把软件处理的平台由PC机转移到嵌入式平台和手机上的时候,QT也是能和OpenCV配合地非常好的平台.在这里,我具体研究了如何搭建Android+QT+OpenCV环境,实现“单色图片着色”效果:并

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106817346红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用技术.树莓派.三维.OpenCV.OpenGL.ffmpeg.OSG

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

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(,) )

1.如果可以重置模拟器 首先试试重置模拟器 2.如果不能重置,可以选择使用如下命令杀死模拟器服务: killall -9 com.apple.CoreSimulator.CoreSimulatorService //杀死模拟器服务 3.使用如下命令删除模拟器目录下是所有文件 rm -rf ~/Library/Developer/CoreSimulator/Devices //删除模拟器目录下是所有文件

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

在开发中或者后期测试乃至最后交付使用的时候,如果应用出问题了我们一般的做法就是查看Log文件.上章也提到了查看Log文件,这章重点讲解下如何查看Log文件?如何找到我们需要的Packages安装包目录? 桌面系统应用 安装在桌面系统上的应用,我们是很容易就可以找到安装包的目录. 目录结构:C:\Users\{用户名}\AppData\Local\Packages\{UWP应用包名}\ {用户名}=系统登录用户名,{UWP应用包名}=UWP应用打包时的名称. 比如查看[UWP开发之Mvvmligh

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

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

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法CV_TM_CCORR 归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF 归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NO

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想