这个暑假开始,需要用到图像处理相关的东西,于是我选择了OpenCV库,这里记录下我的整个学习过程. 参考资料: <OpenCV 2计算机视觉编程手册> 张静 译,科学出版社 1. Linux下OpenCV环境的搭建 --- <已完成> 主要解决OpenCV开发相关的库在Linux系统中的安装配置过程,中间涉及到CMake源码包的编译安装.依赖库的安装和OpenCV库的编译和安装. 2. 第一个OpenCV测试程序 --- <已完成> 提供了一个图片读取.显示和保存的程序

摘要: 由于最近AR(增强现实)这个概念非常火爆,各种基于AR的应用及游戏逐渐面向大众,而在AR中最重要的两个技术就是跟踪识别和增强渲染,其中跟踪识别是通过OpenCV这个开源的计算机视觉库来实现的,所以我就想着研究一下这个库,这里是个人的学习笔记,不是什么权威的教程,如果你们有错误也麻烦帮我指出哈. =============================================分割线==================================================

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识

  Python学习路径及练手项目合集 Wayne Shi· 2 个月前 参照:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23561159 更多文章欢迎关注专栏:学习编程. 本系列Python技术路径中包含入门知识.Python基础.Web框架.基础项目.网络编程.数据与计算.综合项目七个模块.路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等.完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力. 完整的Pytho

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:

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学习系列(一) Mac下OpenCV + xcode人脸检测实现 [-= 博客目录 =-] 1-学习目标 1.1-本章介绍 1.2-实践内容 1.3-相关说明 2-学习过程 2.1-环境配置 2.2-解决Undefined symbols for architecture x86_64问题 2.3-测试代码 3-资料 1-学习目标 1.1-本章介绍 如题,实现简单人脸检测,及Undefined symbols for architecture x86_64问题相关解决方案. 1.

# OpenCV学习系列(零) Mac下OpenCV + xcode环境搭建 [-= 博客目录 =-] 1-学习目标 1.1-本章介绍 1.2-实践内容 1.3-相关说明 2-学习过程 2.1-homebrew安装 2.2-使用homebrew安装CMake 2.3-源码安装OpenCV 2.4-xcode配置与测试 2.5-基础问题回答 3-资料 1-学习目标 1.1-本章介绍 因为不可抗力(╯﹏╰),最近去图书馆借了一本<OpenCV编程案例详解>,准备学习OpenCV的使用,因为身患懒癌

今天我们来学习一个最简单的程序,即从文件读取图像并且创建窗口显示该图像. 目录 [imread]图像读取 [namedWindow]创建window窗口 [imshow]图像显示 [imwrite]图像写入文件 [waitKey]等待按键按下 前言 在说正文之前先简单介绍一下Mat类.Mat类是opencv2.0的主流图像类型,在之前opencv1.0使用的Iplimage*类型,Iplimage*是C语言接口类型,使用Iplimage*时需要考虑到关闭窗口时图形内存的释放问题.而使用Mat则在

在学习opencv使用之前我们先来看一下opencv有哪些组件结构.至于OpenCV组件结构的研究方法, 我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.我们进入到D:\ProgramFiles\opencv340\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹.显然,opencv这个文件夹里面包含着旧版的头文件.而opencv2这个文件夹里面包含着具有时代意

目录 opencv学习笔记D01 一.图片读取 二.图片保存 三.图片展示 四.图片缩放 五.四种常用插值方式的比较 1.最近邻插值 2.双线性插值 3.区域插值 4.三次样条插值 我是尾巴: opencv学习笔记D01 @ opencv,Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.MacOS操作系统上.它轻量级而且高效--

Python学习路径及练手项目合集 https://zhuanlan.zhihu.com/p/23561159

这是一个来自stackoverflow的问答,三哥直接把最佳回答搬过来了. 都说AngularJS的学习曲线异常诡异~~~ Q: “Thinking in AngularJS” if I have a jQuery background? A: 1. Don't design your page, and then change it with DOMmanipulations In jQuery, you design a page, and then you make it dynamic.

opencv学习笔记(六)直方图比较图片相似度 opencv提供了API来比较图片的相似程度,使我们很简单的就能对2个图片进行比较,这就是直方图的比较,直方图英文是histogram, 原理就是就是将图片转换成直方图,然后对直方图进行比较,在某些程度,真实地反映了图片的相似度. 代码如下: #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespa

opencv学习笔记(五)镜像对称 设图像的宽度为width,长度为height.(x,y)为变换后的坐标,(x0,y0)为原图像的坐标. 水平镜像变换: 代码实现: #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespace cv; void hMirrorTrans(const Mat &src, Mat &dst) { C

opencv学习笔记(四)投影 任选了一张图片用于测试,图片如下所示: #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { IplImage * src = cvLoadImage(); //强制转化读取图像为灰度图 cvShowImage("灰度图像", src); cvThreshold(src, src, , , CV_THRE

opencv学习笔记(三)基本数据类型 类:DataType 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 OpenCV原始数据类型的特征模版.OpenCV的原始数据类型包括unsigned char.bool.signed char.unsigned short.signed short.int.float.double以及由这些基础类型组成的元组,这些元组中的所有值都属于相同的类型.这个原始数据类型列表中的所有类型都可以使用一个标示符进行表示CV_<bit-depth>{U|S|F}C

opencv学习笔记(二)寻找轮廓 opencv中使用findContours函数来查找轮廓,这个函数的原型为: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar- chy, int mode, int method, Point offset=Point()) /* 参数说明: image:输入图像image必须为一个2值单通道图像: contours:为检测的轮

opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类

整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/category/1593

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