实验基础 本次实验通过一个简短的例子,主要来说明下面4个问题: 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标.因此其访问的结果其实是访问image图像中的Point

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

Atitit Java  OpenCV 捕获视频 ,打开一段视频或默认的摄像头 有两种方法,一种是在定义类的时候,一种是用open()方法. 一. 读取视频序列 OpenCV提供了一个简便易用的框架以提取视频文件和USB摄像头中的图像帧,如果只是单单想读取某个视频,你只需要创建一个cv::VideoCapture实例,然后在循环中提取每一帧.新建一个Qt控制台项目,直接在main函数添加: 注意:要正确打开视频文件,计算机中必须安装有对应的解码器,否则cv::VideoCapture无法理解视频

如果没有把dll扔到jdk会报错 Exception in thread "AWT-EventQueue-0" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java401 in java.library.path at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:) at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:) at java.lang.

版本 Java1.8 opencv3.4 代码: import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfDouble; import org.opencv.core.MatOfRect; import org

原图: 尺寸:240 × 150 灰度化: 1. 程序中输出像素点的灰度值: 2. 用工具取得的灰度值: 按照如下的坐标(图像处理坐标系) 得到的灰度值: (35,82) (82,35) 换算后分别是125(差两个像素值应该是误差)和178与之前的相对应 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 但是在[画图中]我们取的(35,82),底下却

最近在上计算机视觉这门课程用到了OpenCV,于是找到了"Using OpenCV Java with Eclipse"这篇博文,是英文的,我将它翻译如下与大家分享 正文: 从2.4.4版本以后,OpenCV开始支持Java.在这个教程中我会教你在Eclipse下怎么部署环境来使用OpenCV Java(操作系统是Windows),这样你可以充分的利用Java中的垃圾回收机制和一些极其方便的机制,从而大大减少你的代码工作量和错误.现在我们开始. 配置Eclipse: 首先,从官方下载网

http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before searching for contours List<MatOfPoint> contours = new ArrayList&

Using OpenCV Java with Eclipse http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/java_eclipse/java_eclipse.html Since version 2.4.4 OpenCV supports Java. In this tutorial I will explain how to setup development environment for using OpenCV Java w

首先当然是需要安装opencv了,我用的是opencv2.4.13.下载完之后就可以直接安装了,安装过程也很简单,直接下一步下一步就好,我就不上图了. 接下来在opencv下找到jar包,比如我直接安装在c盘,我的jar包在C:\opencv\build\java中. 然后将jar包拷贝到lib目录中,并且在idea中配置 接着在opencv的路径下找到lbpcascade_frontalface.xml.比如我的就是C:\opencv\sources\data\lbpcascades.然后将其

毕竟研究生做cv,所以这里还是测试一下java上使用opencv,参考 这里 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; public class TestJavaOpencv { public static void main(String[] a){ System. out .println("Welcome to OpenCV " +Core. VE

原理 Note 以下原理来源于Richard Szeliski 的著作 Computer Vision: Algorithms and Applications 以及 Learning OpenCV 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法. 平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到). 平滑处理时需要用到一个 滤波器 . 最常用的滤波器是 线性 滤波器,线性滤波处理的输出像素值 (i.e. ) 是输入像素值 (i.e

结果 基本实现了识别的功能.基本的界面如下 界面长得比较丑,主要是JavaSwing写界面比较麻烦,写个菜单栏都要那么多代码.目前不打算改了. 实现的思路是:使用opencv中自带的OpenCVFrameGrabber获取摄像头的数据,CanvasFrame来显示摄像头捕获的画面. 点击注册和识别都会在捕获的视频流自动抓取一帧图片,点下面的按钮可以查看拍摄效果 当输入想要比对的身份,点击识别之后,会与注册保存的数据进行比对 准确率还行. 附上部分代码 public static void Ope

什么是直方图均衡化? 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术,通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度.原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间,造成图像不够清晰.例如,过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内,而曝光不足将使图像灰度级集中在低亮度范围内.采用直方图均衡化,可以把原始图像的直方图变换为均匀分布(均衡)的形式,这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.换言之,直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多

public class Distance{ private static final double EARTH_RADIUS = 6378137;    private static double rad(double d)    {       return d * Math.PI / 180.0;    }        /**     * 根据两点间经纬度坐标(double值),计算两点间距离,单位为米     * @param lng1     * @param lat1     * 

/** * @Desc 根据经纬度坐标计算两点的距离算法<br> * @Author yangzhenlong <br> * @Data 2018/5/9 18:38 */ public class LocationUtils { private static final Double PI = Math.PI; private static final Double PK = 180 / PI; /** * @Description: 根据经纬度计算两点之间的距离 * * @pa

一.项目背景 最近在做一个人脸检测项目,需要接入百度AI的系统进行识别和检测.主要流程就是往指定的URL上post图片上去,之后接收检测结果就好了. 百度的检测结果包含这样的信息: left - 人脸区域离左边界的距离 top - 人脸区域离上边界的距离 width - 人脸区域的宽度 height - 人脸区域的高度 ratation 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角[-180, 180]. 如果我想把人脸框出来,很容易想到的是以(left, top)为左上顶点,以width 为宽,heig

图片坐标和数组坐标是相反的,坐标原点位于左上角 import numpy as np import cv2 height, width = 150, 200 img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) img[:, :] = [255, 255, 255] # Pixel position to draw at row, col = 20, 100 # Draw a square with position 20, 100 as the top le

java电子围栏 圆.矩形.多边形算法 http://blog.csdn.net/deepak192/article/details/79402694/ java-经纬度有关的计算(半径内的经纬度范围和两点间距离) https://blog.csdn.net/kidoo1012/article/details/70214328

问题引出: 今天遇到经纬度坐标转换距离的工作,根据网站登录者的IP确定登录者目前的位置信息,将其经纬度信息与所有的营业厅的经纬度进行对比,网页上显示出距离登录者最近的营业厅地址,本打算就做一个二维坐标距离转换,上网一搜,经纬度距离的计算远远没有想象的那样简单,最终得到如下的公式计算. 经纬度坐标的计算公式为: 1. Lat1 Lung1 表示A点经纬度,Lat2 Lung2 表示B点经纬度: 2. a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差  b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差: 3.

iPhone的GPS定位(CLLocationManager)获得的经纬坐标是基于WGS-84坐标系(世界标准),Google地图使用的是GCJ-02坐标系(中国特色的火星坐标系),百度的经纬坐标在GCJ-02的基础上再做了次加密,就是BD-09坐标系. public class CoordinateConversion { static double x_PI = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0; static double PI = 3.141592