opencv_legacy,顾名思义,该模块是用于兼容以前的opencv代码而设立的. 如果你希望用最新的opencv代码和特性,请勿使用该模块.

Mac-OSX的Python3.5虚拟环境下安装Opencv 1   关键词 关键词:Mac,OSX,Python3.5,Virtualenv,Opencv 2   概述 本文是一篇 环境搭建 的基础文. 为了这个东西让自己折腾了接近2天的时间,各种筛选资料,各种尝试,最后终于找到了相应的资料,然后成功安装. 在整理本文的时候,特别感谢这个作者,他提供了两篇安装opencv的方法,分别是 python2.x [1] 和 python3.x [2] . 笔者按照 3.x 的步骤和线索,再解决掉一些

环境: VS2010 活动解决方案平台x64 WIN 8.1 Opencv 2.4.3 Matlab 2012a 1.  首先保证vs2010能正确调用opencv函数, 2.  Matlab中选择编译器,操作如下: 打开matlab2012,输入mex –setup,出现如下提示: Welcome to mex -setup.  This utility will help you set up a default compiler.  For a list of supported comp

环境: 操作系统:window8.1 64bit Opencv版本:OPencv-2.4.3 VS版本:vs 2010 一.安装Opencv 1.Opencv官网http://opencv.org/ 下载OPencv-2.4.3如图所示 2.  下载好后直接双击安装,选择安装文件,提取OpenCV函数库到指定路径,比如 D:\   ,选好安装路径后,点击“Extract” 安装完成后,文件路径D:\OpenCV2.4.3下就是开发所需的函数库. 二.设置环境变量 右键单击我的电脑→属性→高级→环

一:环境安装 pip3 install opencv-python #OpenCV模块,必须安装 pip3 install opencv-contrib-python #OpenCV扩展模块,选择安装 pip3 install pytesseract #谷歌开源模块,用于后面做图像识别 二:OpenCV模块了解 三:CV初试(hello world) import cv2 as cv src = cv.imread("./1.png") #读取图片 cv.namedWindow(&qu

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

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 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\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

#include "stdafx.h" #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv2\legacy\legacy.hpp> int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { CvEM em_model; //CvEM em_model2; CvEMParams params; ; //设置模型参数 params.covs = NUL

Image Watch是在VS2012上使用的一款OpenCV工具,能够实时显示图像和矩阵Mat的内容,跟Matlab很像,方便程序调试,相当好用.跟VS2012配合使用,简直就是一款神器!让我一下就爱上它了! 第一次看到Image Watch是今年3.4月份的时候,当时是在微博上看到新闻,点击链接的下载页面一直出问题,后面就忘了这事,昨天碰巧在OpenCV主页看到OpenCV2.4.5的Change Logs里面有链接,点进能下载果断试用下啊! 闲话少说,先看看部分相关链接. 1.Image

特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上

OpenCV(Open Source Computer Vision Library),是一个开源的跨平台的计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉领域的很多通用算法,可以在多种计算机平台上运行,支持C++.C#.Python等语言,也提供了Ruby.Matlab等语言的接口.OpenCV是基于BSD许可证发布的,因此它可以免费应用于科研或商业领域. 可以在这个地址了解更多以及下载OpenCV安装包:http://opencv.org, 其GitHub仓库地址为:https://github.

转自: http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 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.

临时更换成了TDM-GCC,和mingw类似,这里只是声明一下. 由于opencv下载下来的.exe安装包实际上是没有mingw(gcc)匹配的/动静态库,因此这些东西需要我们自己使用mingw编译. 首先是cmake配置,直接在source目录命令行下执行 cmake . 即可(注意后边有空格和代表当前目录的点号) 一般来说应该可以了,然后就是使用mingw32-make命令完成编译(过程较长),最后是使用mingw32-make install 生成需要的文件(头文件/动/静态库) C:.

opencv笔记1:opencv的基本模块,以及环境搭建 安装系统 使用fedora22-workstation-x86_64 安装opencv sudo dnf install opencv-devel 安装cmake sudo dnf install cmake 查看opencv的基本模块 cd /usr/include/opencv2/ vim opencv_modules.hpp 内容如下: #define HAVE_OPENCV_CALIB3D #define HAVE_OPENCV_

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

转自: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些Op

最近正在系统学习OpenCV,将不定期发布笔记,主要按照毛星云的<OpenCV3编程入门>的顺序学习,会参考官方教程和文档.学习工具是Xcode+CMake,会对书中一部分内容更正,并加入cmakelist的内容. 书中大部分内容来自OpenCV文档,其实比较推荐官方文档和教程 OpenCV2.4.13: http://docs.opencv.org/2.4/index.html OpenCV安装路径下的include文件夹包含opencv和opencv2两个文件夹.opencv文件夹包含Op

我们利用openCV开源库进行项目开发时,往往要牵涉到头文件的添加问题,而openCV中头文件众多,该如何选择呢?下面对openCV2.4.10的头文件进行一个简单的梳理,以便能够快速的添加对应的头文件. 1.首先看下opencv文件夹中的头文件 其中cv.h中包含的头文件: #include "opencv2/core/core_c.h"#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/i

每次下载opencv的新版本时,都需要重新写头文件,更改链接库配置,很麻烦有木有?下面这个头文件是我在别人的代码中淘出来的,很不错,与大家分享~(具体作者忘记了,不好意思啊) 作者很巧妙地利用Opencv的版本信息定义了一个宏,无论你的Opencv是243还是246都能够完美支持,以后再不用担心更新版本带来的问题了,另:对于比较老的Opencv版本可能有个别lib的名称不对,修改一下就可以了 stdafx.h #pragma once #include "targetver.h" #i