//形态学腐蚀 cvErode(pDstImage,pDstImage,,); //形态学膨胀 cvDilate(pDstImage,pDstImage,,); //中值滤波 cvSmooth(pDstImage,pDstImage, CV_MEDIAN);//默认窗口大小为3*3 cvShowImage("vei",pDstImage); ) storage = cvCreateMemStorage(); contours = NULL; //找出轮廓保存到countours中 cv

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; void find_centrepoint(Mat image, Point &centrepoint, RotatedRect &

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; //输入图像 Mat img; //灰度值归一化 Mat bgr; //HSV图像 Mat hsv; //色相 string windowName = "src"; //输出图像的显示窗口 string dstName = "ds

生成mask的一种操作 cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(300, 300, CV_8UC1); mask(cv::Rect(100,150,100, 50)) = 255; // 将矩形区域设置为255 cv::imshow("mask", mask); cv::waitKey();

MSER(Maximally Stable Extrernal Regions)是区域检测中影响最大的算法 1. 原理 MSER基于分水岭的概念:对图像进行二值化,二值化阈值取[0, 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程(就像水位不断上升的俯瞰图).在这个过程中,有些连通区域面积随阈值上升的变化很小,这种区域就叫MSER. ,其中Qi表示第i个连通区域的面积,Δ表示微小的阈值变化(注水),当vi小于给定阈值时认为该区域为MSER. 显然,这样检测得到的MSER内部灰度值是小于边界

https://www.zhihu.com/question/23371175 我需要把一张照片和训练集中的图片进行匹配.我把一张照片提取特征值并建立kd树,然后把训练集的图片依次读进来,然后把图片的特征点依次放进kd树里面找最近的点,第一个问题就是这2个点的距离,方向之比,长度之比在什么范围内算是匹配的?第二个问题是匹配的特征点与总共的特征点之比达到什么范围就可以认为2幅图片是匹配的?第三个问题是我们是需要找到一幅匹配的图片就结束还是遍历所有图片以后找到最匹配的图片再结束? 关注者 180  

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做

opencv sample文件夹例程 No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检测,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--目前还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,根据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西,当我们训练网络时需要训练集数据,但在网上又没有找到自己想要的数据集,这时候就考虑自己制作自己的数据集了,这时就需要对图像进行标注.图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情,但是又不能回避,毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞.最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛,因为命题方没有给出训练集,所以需要队伍自己去标注训练集,所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用,以减轻标注的难度,加快标注的速度. 这篇文章我将分享三个标注小工具,

准备工作 1.下载安装Android Studio(过程略). 2.下载Android OpenCV:https://opencv.org/releases.html,找到Android pack点击下载. 下载后解压得到如下文件,其中sdk文件夹就是Android studio集成OpenCV所需的文件. 集成步骤 1. 在Android studio中创建项目,并在file -> new -> import module中导入OpenCV模块,如图 在source directory中选择

本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测(人脸识别).人脸检测可以说是学术界的宠儿,在不少EI,SCI高级别论文都能看到它的身影.甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测.当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注,很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售. 在OpenCV中,人脸检测也是其热门应用之一.在OpenCV的特征检测专题就详细介绍了人脸检测的原理——通过Haar特征来识别是否为人脸.Haar特征检测原理与Haar特征分类器的训练放到下一篇<[OpenCV

这次给大家分享一个图像识别方面的小项目,主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片,也就是辨别不同的人. 环境:VS2013+opencv2.4.13 主要是算法:opencv中人脸识别算法(截取人脸)+哈希算法(辨别人脸) opencv中人脸识别算法:这个很常用,就是普通的人脸识别算法,直接上代码: void IdentifyFace(Mat image) //识别并截取人脸 { CascadeClassifier ccf; ccf.load(xmlPath); v

我在http://www.cnblogs.com/fx-blog/p/8206737.html一文中提到了如何在Android Studio中Java层导入OpenCV(包含opencv_contrib部分),但是这仅仅是Java层的导入,随着学习的深入,我们可以渐渐的发现OpenCV库对Java的支持不是很给力,比如我使用SIFT算法时,一般提取出来的特征点有一万多个,这其中包含了大量的无效特征点,如果我想指定特征点的数目,比如说500个(经过测试,Java中利用OpenCV提取特征点默认为5

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,支持的运行环境也是非常的多,这篇文章主要讲的是Android环境集成OpenCV(IDE是Android Studio,我想Eclipse应该可以抛弃了哈~). 当然,通过本文所讲集成OpenCV之后,SIFT/SURF/FREAK等算法是不可以用的,这是因为OpenCV3之后,OpenCV将其转移到了opencv_contrib部分,需要我们将opencv_contrib编译进入之后再进行集成,这个在之后的文章里在说(这个还是两

使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3月23日,微软公司在推特(Twitter)社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay,Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩,主要目标受众是18岁至24岁的青少年.人们只需要@一下Tay,Tay就会追踪该用户的网名.性别.喜欢的食物.邮编.感情状况等个人信息.除了聊天,Tay还可以说笑话,

Visual Studio 是微软提供的面向任何开发者的同类最佳工具. OpenCV(开源计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库. 目前最新版本:Visual Studio 2019.OpenCV 4.1.1 本文先介绍如何在本地计算机 Windows 7 x64 上安装 OpenCV,然后介绍如何在 VS2019 中配置 OpenCV 开发环境,最后创建一个从图片中提取人脸的 c++ 程序. 1.安装 OpenCV 在官网下载你需要的 exe 版本(这里选择的 opencv-4.

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 5//载入数字图片个数 char *testPic[] = {"test1.jpg"}; ; //二值化阀值 ; //识别数字轮廓长度的下限 单位(像素) ; //识别数字轮廓长度的上限 //数