#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> /*鼠标画矩形*/ void my_mouse_callback( int event,int x,int y,int flag,void* param ); CvRect box; bool drawing_box = false; void draw_box(IplImage* img,CvRect rect) { cvRectangle( img, cv

转载:如何用OpenCV跟踪鼠标操作 http://blog.skyoung.org/2014/05/01/how-to-track-mouse/ 在视频第一帧手动标记出目标的位置是在线视觉跟踪中最基本的一个操作,实现这个操作需要检测鼠标的移动和点击事件.OpenCV提供了setMouseCallback这个函数来响应鼠标的动作,并返回鼠标在绑定窗口上的坐标位置.下面就这个函数的使用做一个简单的介绍. 首先,setMouseCallback的C++函数声明如下: void onMouse(int

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码. //包含头文件 #include <opencv2/core/core.hpp> #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() {     const char* cascade_name = "C:\\opencv249\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_fronta

1.获取鼠标位置(在屏幕的位置)  CPoint m_mouse; GetCursorPos(&m_mouse); 2. 屏幕转化为客户端(控件的相对位置)& 客户端位置转化为屏幕位置 ClientToScreen(this->m_hwnd,m_mouse);  //客户端位置转化为屏幕位置 ScreenToClient(this->m_hwnd,m_mouse) ;  //屏幕转化为客户端 3.获取控件关于在屏幕的位置 CRect  rc GetWindowRect(&

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

思路:利用训练好的palm.xml和fist.xml文件,用OpenCV的CascadeClassifier对每一帧图像检测palm和fist,之后对多帧中检测到的palm和fist进行聚类分组,满足分组条件的区域为最终检测结果. 代码: #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/im

最近的研究要用到定位瞳孔的位置,所以上网搜了下相关的代码.总结如下: 1) 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器(haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml)来实现,以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准,但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的,后面有图.分析了下原因,师兄是他之前实验时感觉不准有可能是他的Opencv版本还不是很高,我这里用的是opencv2.4.4,相信opencv也在它的后续版本中不断的优化它的Mach

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h>   #pragma comment(lib,"C:\\Program Files\\OpenCV1.0\\lib\\cv.lib") #pragma comment(lib,"C:\\Program Files\\OpenCV1.0\\lib\\cxcore.lib") #pragma comment(lib,"

准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; int main(void) { src = imread("..\\lineDetect.jpg"); if (src.empty()) { cout << "Loading image failed!" << e

zbar本身自带检测二维码条形码功能,这里使用opencv只是做一些简单的读取图片,灰度图片以及显示条形码和二维码时用到一些绘制 // barcode-qrcodescanner.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <zbar.h> #pragma comment( lib,"winmm.lib" ) using n

Marker检测采用小觅相机,可以实时检测Marker的位置和姿态,效果如下: 参考代码如下: #include "pch.h" #include <Eigen/Dense> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\aruco.hpp> #include <opencv2\aruco\dictionary.hpp>

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; //grabcut算法 bool setMouse = false; //判断鼠标左键的状态(up / down) bool init; Point pt; Rect rect; Mat srcImg, mask, bgModel, fgModel; int

C# 中在图像上画框,通过鼠标来实现主要有四个消息响应函数MouseDown, MouseMove, MouseUp, Paint重绘函数实现.当鼠标键按下时开始画框,鼠标键抬起时画框结束. Point start; //画框的起始点 Point end,//画框的结束点bool blnDraw;//判断是否绘制Rectangel rect; 鼠标按下响应 private void PictureBox1_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) {

在图片上双击过的位置绘制一个 圆圈 鼠标事件就是和鼠标有关的,比如左键按下,左键松开,右键按下,右键松开,双击右键等等. 我们可以通过鼠标事件获得与鼠标对应的图片上的坐标.我们通过以下函数来调用查看所有鼠标事件. events=[i for i in dir(cv2) if 'EVENT'in i] print events 所有的鼠标事件 我们来是这写一下这个函数,第一步还是调用库 import cv2 import  numpy as np 调用鼠标回调函数 def draw_circle(

基于 Visual Studio 2012 .net framework 4.5 效果截图: 代码: https://download.csdn.net/download/talkwah/10482880 代码预览: using System; using System.Drawing; using System.Windows.Forms; namespace WFA画图 { public partial class Form1 : Form { #region 成员变量 Point m_p1