javaCV全系列文章汇总整理 javacv教程文档手册开发指南汇总篇 前言 JavaCV更新到1.5.x版本,依赖包也迎来了很大变化,体积也变大了不少.很多小伙伴们反馈,之前很多1.3.x和1.4.x版本的包路径都找不到了,也就是说JavaCV1.5.x和之前版本已经不兼容了. 所以本章就单独讲讲JavaCV各个依赖库彼此之间的关系,当然还有面对越来越庞大的依赖包大小,本章还要再讲讲如如何精简依赖包的大小,去除不需要的依赖项. JavaCV模块依赖说明 1.5.x版本依赖及包路径说明 以ffm

http://blog.csdn.net/ljsspace/article/details/6702178  分类: 图形图像(3)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本程序通过JFrame实时显示本机摄像头图像,并将图像存储到一个缓冲区,当用户用鼠标点击JFrame中任何区域时,显示抓取图像的简单动画,同时保存缓冲区的图像到磁盘文件中.点击JFrame关闭按钮可以退出程序. 实现: import java.awt.Graphics2D; import java.awt.e

本次学习是基于Window10进行的.语言为python3. 1 与opencv相关的库简介 1.1 numpy numpy 是 OpenCV 绑定 python 时所依赖的库,此意味着numpy在安装opencv前必须安装的库. numpy是提供数值计算函数,这种工具可用来储存和处理大型矩阵,具有高效的矩阵(matrix)计算函数,其比python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多. 1.2 SciPy 该库是一个与numpy 密切相关的科学计算库.虽然

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

写这篇随笔的原因是因为我用了JavaCV一段时间后项目情况糟透了,可能大家很熟悉OpenCV,也有一部分人熟悉JavaCV,但是我相信真正把JavaCV用到生产上的不是太多. 我参与图片处理项目快一个月了,最初抱着很大兴趣参与这个项目,渐渐的发现这个领域并不太好走. 官网地址: JavaCV:http://bytedeco.org/,https://github.com/bytedeco/javacv OpenCV:https://docs.opencv.org JavaCV据说比OpenCV多

1.读取本地视频流,pom依赖 依赖于 org.bytedeco下的javacv/opencv/ffmpeg 包 <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv</artifactId> <version></version> </dependency> <dependency> <groupId>org.b

1.Release和Debug的区别 Release版称为发行版,Debug版称为调试版. Debug中可以单步执行.跟踪等功能,但生成的可执行文件比较大,代码运行速度较慢.Release版运行速度较快,可执行文件较小,但在其编译条件下无法执行调试功能. Release的exe文件链接的是标准的MFC DLL(Use MFC in a shared or static dll).这些DLL在安装Windows的时候已经配置,所以这些程序能够在没有安装Visual C++的机器上运行.而Debug

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

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 A

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一.概述: 在使用mvn 命令mvn archetype:create -DgroupId=com.chuanliu.c11 -DartifactId=c11searcher在控制创建maven项目和pom项目时,没有创建成功,错误信息如下: [ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-archetype-plugin:2.4:create (default-cli)  on project standalone-p

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

  在我们的日常生活中,所碰到的图像往往都有一定的倾斜.那么,如何用OpenCV来获取图像的旋转角度呢?   我们以下面的图片为例,简单介绍如何用OpenCV来获取图像的旋转角度.   可以看到,该图像存在着许多噪声,且是彩色图片,因此,需要对图像做预处理. 预处理   图像的预处理包括去除边缘,去除噪声(两条灰色线),滤波,二值化等,具体处理的Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 imagepath = 'F://CHN_Char/4.p

参考: Installation in Linux Error compiling OpenCV, fatal error: stdlib.h: No such file or directory 图片二值化工具 Ubuntu 14.04 下安装 OpenCV 1.安装依赖: # install dependencies sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev l

本文仅涉及一些核心步骤,具体 OpenCV 的配置以及其他的细节问题,请参考 VS2010 / MFC + OpenCV 2.4.1打开图片. 1. 新建 MFC 对话框项目 基于对话框,不使用Unicode库,在静态库中使用MFC,完成 2. 配置 OpenCV 3.2 略, 本博客有 opencv 3. 2的配置相较 OpenCV 2 在依赖项的添加上会简略很多. 3. 添加和设置控件 (1)菜单,视图,工具箱,打开工具箱 ⇒ 添加 Button 控件: 右击添加的按钮,属性,将其 Capt

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码

(注:第一种方法是我的原创 ^_^. 第二种方法是从网上学习的.) 第一种方法:利用 板卡的API:  GetJpegImage 得到 Jpeg 格式的图像数据,然后用opencv里的一个函数进行解码,得到IplImage对象.(我很郁闷海康威视采集卡为什么不直接提供RGB图像数据,而是提供了一个Jpeg数据给用户.) libjpeg库就是专门处理 jpeg 格式的图像数据的,包括解码缩jpeg 格式的图像等. opencv的库依赖于libjpeg库.我看了libjpeg库的源代码,然后又看了o

安装前准备 在树莓派上拓展文件系统 如果你使用的树莓派为新装的系统,那么第一件事情就是扩展文件系统,以包括microSD卡上的所有空间. 具体步骤如下: 1.在树莓派终端(或者SSH)上输入: $ sudo raspi-config 2.然后选择“高级选项”菜单项 3.然后选择“扩展文件系统”: 4. 选择第一个选项“A1.Expand Filesystem”,按键盘上的Enter键,完成后点击“Finish”按钮,重新启动树莓派. 如果不能重启,则可以执行以下操作: $ sudo reboot

1.说白话一点:闭包就是由一个属性直接或间接推导出的所有属性的集合. 例(1):   设有关系模式R(U,F),其中U={A,B,C,D,E,I},F={A→D,AB→E,BI→E,CD→I,E→C},计算(AE)+ 解:  (1) 令X={AE},X(0)=AE (2)在F中寻找尚未使用过的左边是AE的子集的函数依赖,结果是: A→D, E→C:所以 X(1)=X(0)DC=ACDE, 显然 X(1)≠X(0). (3) 在F中寻找尚未使用过的左边是ACDE的子集的函数依赖, 结果是: CD→

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download

Yolo v3+Opencv3.4.2安装记录 @wp20180930 目录 一.环境要求 (1)python版本的查看 (2)opencv版本的查看 二.文件下载 三.数据自测 四.问题与解决 (1)提示[ImportError: No module named 'cv2' Python3]?? (2)Ubuntu---python2和python3多版本共存与切换?? (3)重新进行opencv3.4.2安装?? (4)Ubuntu18.04下安装OpenCv依赖包libjasper-dev