模板匹配在工业中经常有两个用途,一模板匹配进行产品定位,二根据匹配度来判断是OK的产品还是NG的产品.我用OPENCV做了个模板匹配定位的DEMO. (1)点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)点击定义模板就行拖动橡皮条进行模板设置 (3)模板定义好后就可以再打开其他图像进行模板匹配定位了 附图如下:

ubuntu 编译运行 opencv C++ 项目 环境 ubuntu 16.04 opencv3.4.0 一. 编译方法 1)命令行 g++ imageResize.cpp -o resize `pkg-config --cflags --libs opencv 2) CMake 具体参考下面的blog很详细,不再赘述 http://www.cnblogs.com/woshijpf/p/3840530.html 二.运行错误 找不到libopencv库 错误: ./resize: error

搭建opencv javaweb项目 用到的技术maven.git.ssm.opencv.javaweb 搭建opencv javaweb项目时,踩了很多坑:怀疑过spring,想过python,最后竟然一不小心成了,what.......闲话不多说,让我们看看这关键的一条命令 即把opencv jar包放到maven本地仓库中 mvn install:install-file -Dfile="G:\opencv\opencv\build\java\opencv-341.jar" -D

ubuntu终端编译opencv c++项目: g++ test.cpp `pkg-config opencv --libs --cflags opencv` -o test

问题1:OpenCV编译安装时出错,错误信息中提到要打开-fPIC 选项重试. 解决方案:使用如下命令运行CMake cmake -DWITH_1394=OFF -DWITH_CUDA=OFF -DWITH_EIGEN2=OFF -DWITH_FFMPEG=OFF -DWITH_GSTREAMER=OFF -DWITH_GTK=OFF -DWITH_OPENEXR=OFF -DWITH_PVAPI=OFF -DWITH_QT=OFF -DWITH_TBB=OFF -DWITH_UNICAP=OF

车牌识别的属于常见的 模式识别 ,其基本流程为下面三个步骤: 1) 分割: 检测并检测图像中感兴趣区域: 2)特征提取: 对字符图像集中的每个部分进行提取: 3)分类: 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类. 车牌识别分为两个步骤, 车牌检测, 车牌识别, 都属于模式识别. 基本结构如下: 一.车牌检测 1.车牌局部化(分割车牌区域),根据尺寸等基本信息去除非车牌图像: 2.判断车牌是否存在 (训练支持向量机 -svm, 判断车牌是否存在). 二.车牌识别 1.字符局部化(分割字符),根

构建前,记得,一定一定一定要先点击执行qmake:

前言   本项目的出现理由只是笔者的一个念头,于是利用专业Qt和Opencv相关的知识开发一个辅助工具,本文章仅用于Qt和Opencv结合的学习.   Demo演示效果          运行包下载地址(供测试学习)   CSDN粉丝0积分下载地址:https://download.csdn.net/download/qq21497936/85372782  QQ群下载地址:1047134658(点击"文件"搜索"findTheDifference",群内与博文同步

OpenCV 是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 2. MacOSX上安装OpenCV 2.1. 安装Homebrew 2.2. 安装OpenCV 3. XCode建立OpenCV项目 3.1. 配置搜索路径 3.2. 添加链接库 3.3. 设置编译路径 3.

以前,windows下配置OpenCV一直不太方便:总是要手动添加lib,添加include,还要配置PATH使得程序运行时候能找到dll文件. 每次新建一个使用OpenCV的工程都要手动添加,很麻烦:而且,有时候需要不同版本的OpenCV测试.如果从32位模式切换到64位模式,又需要替换一次配置..一旦有一个配错了,就总是徘徊在各种配置项的检查上. 后来,看到了freedomshe用属性表进行配置,其提供的属性表文件确实方便,但是还是需要手动配置OpenCV环境变量.追加OpenCV中的bin

有时候在目标跟踪的算法初始化工作时候,需要选区一个Rect区域,来表示要跟着的目标,所以有次小工具. 使用QT和opencv 编写 项目地址 https://github.com/wzyuliyang/LeeYangOpencvToolBox

opencv的项目以来配置和环境变量的配置都很简单,对于我这个没有c++基础的来说,复杂的是opencv的api和一些大部分来自国外没有翻译的资料,以及一些常见的编码问题. 资料 opencv 中文api 博客园tornadomeet的opencv学习笔记 opencv安装目录详解 opencv安装完成后并配置好vc++项目后,先不要急着去按照书本上的例子打代码,这里 我们介绍一下opencv的安装目录,目录中有很详尽的功能解决方案,可以让我们在快速学习或项目时可以很方便找到相应功能的大体实现思

关于OpenCV+Windows+VS配置的文章网上有很多,多是类似 OpenCV中文网 上的安装方法. 不管什么方法,配置的步骤毫无疑问是: 1. 配置环境变量, 2. 配置VS. 在这个过程中,令人烦的是不停地打开一个个窗口设置来设置去.如何减少这些繁琐的操作呢? 一. 批处理方法配置环境变量. 这里主要用到’setx‘命令,相关详见 微软帮助文档 .下面给出代码, @echo off echo 设置OpenCV路径为系统环境变量 setx /m OPENCV_DIR "D:\Program

用VS使用OpenCV的时候,又不想全局配置,每次都要配置简直烦死了. 鉴于此,给大家介绍一种简便一点的方法. 配置环境的前提是:成功安装了OpenCV合适的版本. 我这里用的是OpenCV2.4.9,这个版本解压后,找到一个叫build的目录,这个是已经编译好的. 我们假设build目录结构如图1: 图1 . build目录结构 并且假设build这个文件夹就在D盘下的opencv目录下,如果不是这样,你可以移动到D盘的opencv目录下. 我们要用C++来开发. 平台选用x86,当然,具体什

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

刚开始接触opencv,不是很熟悉,配置过程主要参考了这篇博客,大家可以去看看 http://www.cnblogs.com/micky-zhou/archive/2012/08/06/2624433.html 我的vs2008是express版,最后也能配置成功 主要软件包: VS 2008 express版 OpenCV-2.3.1-win-superpack.exe cmake-2.8.7-win32-x86.exe 这里就不给下载网址了,网上一搜应该有很多. 配置过程 1.解压OpenC

OpenCV视觉处理核心课程 观看链接:https://www.bilibili.com/video/av29500928?from=search&seid=4700863932001463989 第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础 Open Libraries/projects: OpenCV:http://opencv.org/ HALCON:http://www.halcon.com/ 下载——三个链接: 1)http://opencv.org/   (最新发布) 2)https

EMCV:可在DSP上运行的OpenCV EMCV项目主页: http://sf.net/projects/emcv EMCV全称为Embedded Computer Vision Library,是一个可在TI DM64x系列DSP上运行的计算机视觉库.EMCV提供了跟OpenCV完全一致的函数接口,通过EMCV,你可以轻松的将你的OpenCV算法移植到DSP,甚至不用改一行代码. 目前EMCV已经支持IplImage, CvMat,CvSeq等基本数据结构, 可使用cvCreateImage

1.什么是OpenCV OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library. OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,能够执行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级并且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成. 总结特点: 1.开源, 商业用途也不必公开自己的源码或者改善后的代码. 2.效率高.简单的图像处理就算了.涉及到复杂的处理一般的类库无法满足比方CXImage 3.有巨头维护(Intel) 有这三个

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

最近工作过程中,一个常用的被测网站突然增加了滑块验证环节,导致整个自动化项目失效了. 为了解决这个滑块验证问题,在网上查阅了一些资料后,总结并实现了解决方案,现记录如下. 1.滑块验证思路 被测对象的滑块对象长这个样子.相对而言是比较简单的一种形式,需要将左侧的拼图通过下方的滑块进行拖动,嵌入到右侧空槽中,即完成验证. 要自动化完成这个验证过程,关键点就在于确定滑块滑动的距离. 根据上面的分析,验证的关键点在于确定滑块滑动的距离.但是看似简单的一个需求,完成起来却并不简单. 如果使用自然逻辑来分