引言 在机器视觉中,有时需要对产品进行检测和计数.其难点无非是对于产品的图像分割. 由于之前网购的维生素片,有时候忘了今天有没有吃过,就想对瓶子里的药片计数...在学习opencv以后,希望实现对于维生素片分割计数算法.本次实战在基于形态学的基础上又衍生出基于距离变换的分水岭算法,使其实现的效果更具普遍性. 基于形态学的维生素片检测和计数 整体思路: 读取图片 形态学处理(在二值化前进行适度形态学处理,效果俱佳) 二值化 提取轮廓(进行药片分割) 获取轮廓索引,并筛选所需要的轮廓 画出轮廓,显示

1.准备工作: 1)完成Visual Studio2012安装: 2)下载并解压CMake3.5.0: 3)下载并解压OpenCV2.4.12: 4)下载并解压TBB44_20160128oss. 2.创建OpenCV静态链接库编译项目的目标目录. 3.由CMake生成OpenCV静态链接库编译项目: 1)双击cmake-gui.exe,删除配置缓存(主要用于更改编译平台),如下图所示: 2)单击Configure,即弹出项目编译选项,如下图所示: 3)选择OpenCV2.4.12源码所在目录(

在mac电脑上管理这些gnu的库一般都使用Homebrew,但总有一些你个性化的需要是官方的Homebrew配方无法满足的.比如在屏幕的输出中使用中文字符. 在OPENCV中输出UTF8字符集早已经有人完成过类似的工作,方法是使用freetype的支持,程序中选择使用的字库,从而在屏幕上输出任意的字符.但官方的Homebrew OPENCV的配方中,并不包含freetype的支持.这时候,只好自己来编译OPENCV及contrib库,因为freetype的支持就在contrib库中. 编译安装

自从进入3.X时代以后,OpenCV将代码库分成了两部分,分别是稳定的核心功能库和试验性质的contrib库,之前已经讲过opencv的核心库的安装,现在讲解一下其附带的依赖库的安装. 一.Cmake配置与生成 安装cmake 下载地址:https://cmake.org/download/ 获取最新版本:Windows win64-x64安装程序:安装程序工具已更改.首先卸载CMake 3.4或更低版本!(可执行程序,不是压缩包) 下载完毕直接运行安装,只有一个步骤要注意, 选择‘addCma

配置opencv静态链接库需要用到:staticlib 在配置链接器->附加库目录时应该为staticlib的路径.同理若是利用动态链接库则只需要lib的路径: 动态链接库则使用lib,然而在使用staticlib的时候报了一些错误: 无法解析的外部符号 "public: __thiscall cv::SIFT::SIFT(int,int,double,double)... 应该是没有成功调用到sift模块,因为opencv中的sift模块处于nonfree: 所以应该是静态库中lib没有

1 关于vs的版本 visual studio是一个集成开发环境,而vc++是一个c++的compiler,vc++有一个版本和一个版本号,vs也有一个版本,它们的对应关系如下: MSVC++ 4.x _MSC_VER == 1000 MSVC++ 5.0 _MSC_VER == 1100 MSVC++ 6.0 _MSC_VER == 1200 MSVC++ 7.0 _MSC_VER == 1300 MSVC++ 7.1 _MSC_VER == 1310 (Visual Studio 2003)

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/sysuzyq/p/6183568.html By 少侠阿朱 摘要: 本文主要讲述如何使用opencv静态库进行编译,生成脱离opencv环境可执行.exe文件. 实现的效果: 此方法生成的exe文件在其他没有配置openCV环境的电脑上可直接执行. 使用到的工具: openCV2.411 VS2013 debug模式下编译流程如下: 首先:项目的debug属性表 修改框中项目"$(OPENCV)\x86\vc12\lib;$(Li

安装Python很简单,但是安装额外的扩展库就好麻烦,没有了第三方库的Python就是一个鸡肋~~  我们现在安装NumPy库 1. 首先这里假设你已经安装了Python了,不会的去看我的另一篇博文(这里安装的时候一定要勾选pip,默认是安装的): 2. 在Windows的Dos命令下的python命令行中可以查看你的Python安装的库:help(‘modules’) 再写详细点: Win+R  之后  CMD 进入Windows的Dos命令行 写入python,进入python的命令行 在写

前言 最近使用dlib库的同时也会用到opencv,特别是由于对dlib库的画图函数不熟悉,都想着转换到opencv进行show.本文介绍一下两种开源库中rectangle类型之间的转换. 类型说明 opencv中cv::Rect    以及opencv中的rectangle函数: ) 或者 ) dlib中的rectangle类型: rectangle ( long left_, long top_, long right_, long bottom_ ); 或者 template <typen

提示有些库 high**** opencv的问题,好像是这几个库版本冲突,不要用anaconda里的lib库,用系统的库就行了,删掉或者从新链接过去.

下载opencv2.46的库,假设解压到OpenCV246,设置如下: 在工程的c++的include目录下添加:OpenCV246\opencv\build\include 在工程的c++的lib目录下添加:OpenCV246\opencv\build\x86\vc10\staticlib #include "stdafx.h" #include <opencv/highgui.h> // 这几个依赖库文件必须要添加, // 因为这些是OpenCV所使用的第三方库 #pr

承接上文http://www.cnblogs.com/bombe1013/p/3294301.html,我们接下来说说Qt的移植与安装. 很喜欢Qt这个库以及Qt creater这个IDE,其实个人觉得还蛮好用,因为现在基本都是在用瞪眼儿法找错误. 尤其喜欢Qt里面槽和信号的机制,感觉这个机制特别魔幻,特别方便,上个学年一整年的课程设计都是用Qt做的. 言归正传,先说一下,如何在Linux下安装Qt. (一)Linux下Qt以及Qt creater的安装与使用 解压qt-everywhere-o

统计视频库里的视频文件的总时长 废话不多说,直接上代码: /* * ===================================================================================== * * Filename: count_the_vedeo_time.cpp * Environment: * Description: 用于计算视频文件列表里的视频文件各个时长及其总和,用于统计视频数据库的时长 * * * Version: 1.0 * Cr

在Cmake-gui上看到的明明是MD运行库依赖,生成MS项目时却变成了MT运行库依赖. 原因在于编译静态库时内部做了自动替换.

解决办法:    sudo  su cmake  .. make  -j8 make  pycaffe make  install 问题解决. 看起来是权限问题导致.

环境:ubuntu 16.04 1. 下载:zxing的源码 git clone https://github.com/15903016222/zxing-cpp.git2. 安装编译依赖的工具:cmake sudo apt-get install cmake cmake-qt-gui3. 编译,安装: cd zxing-cppmkdir buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -G

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决

配置在Qt中的OpenCV,看了很多“教程”,最终成功.记一下过程. 本机配置: window7 32位系统: qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.5.1: OpenCV2.4.10. 对于我来说配置过程比较难,因为目前我没用过Qt和Cmake,之前一直用VS编译C++,也没有用过MinGW,所以看教程中的各种命令或者执行文件都比较费时.这次各种尝试后成功.参考资料的连接在最后,其中帮助我最大的就是那一篇纯英文的,很详细. 前期准备 Qt5的opensour

opencv是开源库 在Windows下编译扩展OpenCV 3.1.0 + opencv_contrib 为什么要CMake,这里我陈述自己的想法,作为一个刚使用opencv库的小白来说,有以下大概三点内容 1.由于在学习图像处理滤波器中,需要用到各种边缘保护滤波器(EPS)算法,但是这些算法在OpenCV 3.1.0的Release版本中存在很少,因为他们把大量的算法存放在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模块里的ximgproc文件夹下,所以如果我们想要使用这个目录的功能,就

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