<基于qml创建最简单的图像处理程序>系列课程及配套代码基于qml创建最简单的图像处理程序(1)-基于qml创建界面http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8343310.html课程1附件https://files.cnblogs.com/files/jsxyhelu/%E9%98%B6%E6%AE%B5%E4%BB%A3%E7%A0%811.zip基于qml创建最简单的图像处理程序(2)-使用c++&qml进行图像处理http://www.cnblogs

Qt5处于过度阶段,架构繁琐,学习成本不低.尤其是UI代码竟然被重写,变了天. Qt中的c++可能是连接OPENCV与QML的一个不错的桥梁,在此学习这部分实用的技术. Reference: http://blog.csdn.net/foruok/article/details/32698603 一.在 QML 中调用 c++ 实现 c++类 注册 QML 类型 在 QML 中导入类型 在 QML 创建由 C++ 导出的类型的实例并使用 Qt 提供了两种在 QML 环境中使用 C++ 对象的方式

http://blog.csdn.net/zhx6044/article/details/45048765

QML的酷炫控件,适合移动设备开发. qt-creator的跨平台是QML与opencv的粘合剂. 关键: QImage有若干种格式,转化为相应的Mat. Mat处理完后,还要正确得还原为原来格式的QImage. 关键在于:cvMat(image);qimage(mat);的定义. 图像格式的转化: static void _gray(QString sourceFile, QString destFile){ QImage image(sourceFile); if(image.isNull(

现在增加了一个filter属性,所以可以很好和opencv结合.转一篇文章(http://blog.qt.io/blog/2015/03/20/introducing-video-filters-in-qt-multimedia/): Introducing video filters in Qt Multimedia Published Friday March 20th, 2015 3 Comments Posted in Graphics, Multimedia, OpenGL, Qt Q

blockquote { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } blockquote.western { font-family: "Liberation Serif", "Times New Roman", serif; font-size: 12pt } blockquote.cjk { font-family: "Noto Sans CJK SC Regular"; font-size: 12pt }

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户

基于qt进行Android图像处理项目设计的时候,初期可以首先在windows上进行调试,等到比较成熟后将代码转换到adnroid上. 这里仅以widget为例,如果使用qtquick是一样的.具体以下几步: 1.项目创建的时候,选择android和desktop两类(前提是安装的时候已经都选择了) 这样,在程序设计的过程中,我们就可以通过切换来进行选择 如果对于已经配置好kti(构建套件)的项目,可以先删除目录下的.pro.user文件,而后重新打开项目,则自动跳出构建套件配置界面 2.配置文

 <基于qml创建最简单的图像处理程序>系列课程及配套代码基于qml创建最简单的图像处理程序(1)-基于qml创建界面http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8343310.html课程1附件https://files.cnblogs.com/files/jsxyhelu/%E9%98%B6%E6%AE%B5%E4%BB%A3%E7%A0%811.zip基于qml创建最简单的图像处理程序(2)-使用c++&qml进行图像处理http://www.cnblog

<基于qml创建最简单的图像处理程序>系列课程及配套代码基于qml创建最简单的图像处理程序(1)-基于qml创建界面http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8343310.html课程1附件https://files.cnblogs.com/files/jsxyhelu/%E9%98%B6%E6%AE%B5%E4%BB%A3%E7%A0%811.zip基于qml创建最简单的图像处理程序(2)-使用c++&qml进行图像处理http://www.cnblogs

前提是在已经搭建为android编写程序的qt平台上面,我们只需要简单几部就可以搭建最简单的android机图像采集程序 1.生成新的ququick app 2.在配置中添加 multimedia,因为要用到摄像头,所以肯定要加这个       3.同时在main.qml中添加qtmultimedia 5.2这个头文件,其实这个定义就是用来调用c++类库的     4.编写代码     import QtQuick .import QtQuick.Controls .import QtMulti

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户

OpenCV2版本号非常多函数发生了变化.比如二值化,其演示样例: void CmyMFC2Dlg::OnBnClickedButton1() { // TODO: Add your control notification handler code here // 读入一张图片 Mat mat=imread("test.jpg"); Mat mat2; //cvCvtColor(mat,mat2, CV_BGR2GRAY); cvtColor(mat,mat2, CV_BGR2GRA

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(,) )

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/

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