ROI的用法:1.直接相加:2.掩码法 #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> #include <opencv2\core\core.hpp> int main() { cv::Mat img_original = cv::imread("F:\\images\\boldt.jpg"); cv::Mat logo = cv::imre

#include "stdafx.h" #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv\cv.h> #include <iostream> #include<string> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { IplImage *src=cvLoadImage();//读入图

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究.   OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

opencv中设置roi实验: cv::Mat SrcImg; SrcImg = cv::imread("../resource/cpw3.png"); cv::imshow("原图像",SrcImg); // 第一次提取部分ROI cv::Rect SrcImgROI = cv::Rect( SrcImg.cols/, , SrcImg.cols/, SrcImg.rows/); cv::Mat SrcROIImg = SrcImg(SrcImgROI); cv:

最近在学习过程中发现opencv有了很多变动, OpenCV 官方的 Python tutorial目前好像还没有改过来,导致大家在学习上面都出现了一些问题,现在做一个小小的罗列,希望对大家有用 做的是关于全景图像的拼接,关于sift和surf的语法之后有需要会另开文章具体阐述,此篇主要是解决大家困惑许久的问题. 笔者python3.x 首先是安装上,必须先后安装pip install opencv_python和pip install opencv-contrib-python==3.3.0.

最近楼主正在写一个关于图像存储的程序,LZ有一颗求知心,想要了解保存的图像的格式以及获取摄像头帧率.晚些时候会写一篇关于opencv获取摄像头并且保存每帧图像信息方法. 1.修改图像的像素显示: 首先用cvLoadImage读取用摄像头获取的图像(LZ用opencv编程过了),点击图像属性,其中图像的属性如下图所示: 它的像素是640*480,这是由于opencv内部自定义的,与摄像头的像素无关.为了得到高清的图像,可以修改opencv的自定义. 首先找到自己的opencv文件夹中路径是/mod

pycharm设置安装python第三方插件 转载于:https://www.mindg.cn/?p=80 今天下了一个pycharm,设置用它来安装python插件,以下是安装步骤,与大家分享,我的环境是WIN7系统: 安装python需要先安装setuptools工具和pip,以下正式开始,先下载安装包: 下载setuptools, https://pypi.python.org/pypi/setuptools/1.0#windows 下载pip  https://pypi.python.o

写在前面,写的时候总有种给别人写的感觉,然后就写得很冗长,也没有办法很好的表达自己的想法,总觉得写得越多越好,实则不然,要最言简意赅,还能表达意思. 嗯! 只写自己不明白的地方,如果恰巧有人也看了我的随笔,并且有所收获那就很幸运.[如果有歧义的地方,希望可以留言讨论] 好了 闲言碎语不要讲了,马上开始自己的下一个笔记: 上一个笔记,做了一个ROI region of interest.那个采用的是opencv里面提供好的函数: 分别是cvSetImageROI() 和 cvResetImageR

一．实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7   三．核心算法原理: 1.SIFT算法 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种

来源:https://segmentfault.com/q/1010000003713912 alternatives这么好的机制用起来呀. shell里执行: sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150 此时你会发现 如果要切

1.安装完毕OpenCV后,新建一个CLR空项目,将其取名为"SetingGlobalOpenCVDir"便于以后变更版本时修改.如下图所示: 2.点击"视图->其它窗口->属性管理器",笔者是以VS2015为例,其他版本不一定如此,但目标是要找到"属性管理器".如下图所示: 3.分别开始配置各项属性,以下以Debugx64为例来讲解配置方法. ①鼠标右键Debug|x64,点击"属性" ②分别配置"包含

前面说了一堆,也不知道啥用,感觉也没说清楚,可能确实需要一些例子来显性表示一下,或者他们在当初出版书籍针对的人群已经有了对图像的基本认识,然而自己还是没有建立起来,往后看看吧,希望能比较清楚的自己处理一些图像,知道一些如是能对某个像素的某个通道的值进行改变那么很多问题就变得简单,我想,开始的例子应该也是这里,但是没有所见即所得的即触感,感觉……很生硬. 例3-12这个例子也很坑, 所以自己简单整理了一下. 要输入7个参数.这个对于c c++的要求还是比较高的.atoi函数也比较高级.所以能不能继

ROI(region of interest)——感兴趣区域. 1.用途 这个区域是图像分析所关注的重点.圈定这个区域,以便进行进一步的处理.而且,使用ROI指定 想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理带来不小的便利. 2.定义ROI方法 使用表示矩阵区域的Rect. 它指定矩阵的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩阵的长宽(构造函数的后两个参数)以定义一个矩阵区域. // 定义一个Mat类型并给定其设定的区域 Mat imageROI; // 方法一 imageROI = im

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,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. 为什么有OpenCV 计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种: 1

# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-02-11 09:39 # @Author : cxa # @File : bgr2gry.py # @Software: PyCharm import cv2 import pathlib import numpy as np import time import os file_path = pathlib.Path.cwd().joinpath("picture/1.png") char_path =

OpenCV写入静态图片时,imwrite函数第三个参数可以设置压缩率,默认值为95. cv::Mat inImage= cv::imread("lena.jpg"); vector<int> compression_params; compression_params.push_back(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY); compression_params.push_back(); cv::imwrite("outImage.jpg"

update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150 如果要切换到Python2,执行: update-alternatives 按照提示输入选择数字回车即可. 这样你甚至可以将自己喜欢的任意版本python安装到任意位置,然后使用update-altern

网上关于opencv的安装已经有了不少资料,但是没有一篇资料能让我一次性安装成功,因此花费了大量时间去解决各种意外,希望这篇能给一些人带去便利,节省时间. 1.安装OpenCV所需的库 1 sudo apt-get install build-essential 2 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 3 sudo apt-get

原文:https://www.cnblogs.com/johnny1024/p/8400511.html ··· ubuntu 16.04本身是自带python的,他本身是自带2.X和3.X,两个版本,默认的是2.X.这里记录一下如果在版本间切换以及如何把python版本切换到3.X下的方法. 1.查看Ubuntu系统已安装的python版本及当前使用的python版本 ls /usr/bin/python*python--version 2.设置update-alternatives 切换py

在有的Python版本中在安装时,我们的可以再安装时选择Python路径的自动配备 在选择python的安装程序的时候,我们尽量选择python的2.版本,因为随着Python的更新,Python的数据库会越来越强大,但是很多的Python数据库,只是能够提供给2.版本使用,所以我们尽量的去选择2.版本去下载,这样的话我们在学习的时候,能够尽力多的去选择多的数据库去学习. 在安装Python时不要忘记了安装路径. 具体过程:1.右键点击我的电脑,选择属性: 2.选择高级设置: 3.选择环境配置:

理解与计算机视觉相关的算法.模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念,有助于开发现实世界中的各种应用程序(比如:安全和监视领域的工具). OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,可以用于各种图像和视频处理操作,通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用(比如:人脸识别或目标跟踪等).<OpenCV 3计算机视觉:Python语言实现(第2版)>将从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅.计算机视觉是一个快速发展的学科,在现实生活中,它的应用增长