具体的算法原理可以参考 PS图层混合算法之三(滤色, 叠加, 柔光, 强光) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp&qu

cvCvtColor(src,dst,CV_BGR2HSV); 当中,src为三通道的,dst也为三通道的. OPENCV 中 H.S.V.顺序分别为3*x+0  3*x+1   3*x+2 opencv中的 H分量是 0~180, S分量是0~255, V分量是0~255 可是HSV颜色空间却规定的是.H范围0~360.S范围0~1.V范围0~1 所以你须要自己转换一下,H*2,V/255.S/255

/* 头文件:OurGaussmix2.h */ #include "opencv2/core/core.hpp" #include <list> #include"cv.h" using namespace cv;//InputArray 等的定义在cv里面 namespace ourGaussmix { class BackgroundSubtractor: public cv::Algorithm { public: virtual ~Backgr

http://blog.csdn.net/welcome_xu/article/details/7650680 IplImage结构详细分析   IplImage 结构解读: 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

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

转载:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6967515 PS:很多时候,我们并不需要特别精通某个理论,而且有的时候即便你非常精通,但是当你真正去用它时,也会错误百出. 也就是说,要做到会用(这是终极目标),出现问题时,能够快速解决就ok了.对理论的熟悉,可以通过简单的实例来加深. 最厉害的,往往是那些深入浅出的人... openCV中贝叶斯分类器相关的API及其用法举例 openCV中与贝叶斯分类器相关的API函数有以下几个: (

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

1.  查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU: 2.  从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装: 3.  从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CUDA Toolkit5.0,安装,并通过样本程序验证其安装正确: 4.  将C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.

这是两个相关的程序,前者是后者的基础.实际上前一个程序也是在前面博文的基础上做的修改,请参考<在OpenCV中利用鼠标绘制直线> .下面贴出代码. 程序之一,在OpenCV中利用鼠标绘制矩形 [c-sharp] view plaincopy #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma com

Meanshift(均值漂移)是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法.Meanshift不仅能够用于图像滤波,视频跟踪,还能够用于图像切割. 通过给出一组多维数据点,其维数是(x,y,r,g,b),均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域,能够理解为数据分布最集中的区域. 在这里须要注意,因为空间位置(也就是上面的x和y)的变化范围与颜色的变化范围(上面的r,g,b)有极大的不同,所以,meanshift对这两个维数要採用不同的窗体半径.在opencv自带的means

经过2天的努力终于算是大概弄清楚了opencv中的vs框架是大概是如何工作的了,下面贴一下我自己写的代码注释.非常详细.对初学者有帮助.尤其详细分析了RunBlobTrackingAuto()函数,在看注释之前应该首先大概了解一下 Blob Tracking Tests和Blob Tracking Modules的说明文档.这样比较容易理解.说明文档的位置在  opencv的安装位置的opencv\doc\vidsurv 代码注释为本人原创,转载请注明原为地址:http://blog.csdn.

原文地址:http://blog.csdn.net/haorenka2010/article/details/24385955 按语:首先感谢http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837这个博主的原创方法,在这个基础上编译之后发现了很多问题,所以进行了改正,有了以下方法: 重新编译opencv 1. 查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU,本机显卡为NVIDIA GeForce  GT630: 2. 从http

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.

1.一般情况下HSV模型各分量的取值范围为:H为0到360°,S为0到100%,V为0到255.但是在OpenCV中在由RGB转换到HSV的过程中,发现HSV中H为0到180°,S为0到255,V为0到255.代码如下: IplImage* src = cvLoadImage("1.jpg",1); IplImage* imghsv = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3); cvCvtColor(src ,imghsv,CV_BGR2HSV);//BGR

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录   13 颜色空间转换 目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等. • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体. • 我们将要学习的函数有:cv2.cvtColor(),cv2.inRange() 等. 13.1 转换颜色空间 在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法.但是你以后就会.发现我们经常用到的也就两种

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 19 Canny 边缘检测 目标 • 了解 Canny 边缘检测的概念 • 学习函数 cv2.Canny() 19.1 原理 Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny 在1986 年提出的.它是一个有很多步构成的算法,我们接下来会逐步介绍. 19.1.1 噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声,这个前面我们已经学过了. 1

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理 什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称