突然发现网上都是些太繁琐的方法,我就找opencv锐化函数咋这么墨迹. 直接上代码: kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) #定义一个核 dst = cv.filter2D(image, -1, kernel=kernel)

本文记录本人从发现bug,提交bug,到修复bug的过程.下面enjoy: 1.发现bug 由于项目需要,开发了一个视频检测demo,类似于扫一扫二维码的程序,不过不是这个程序不是扫二维码.具体实现参照了这篇文章 2016年10月20号,发现了第一个bug:在多次start,stop后,大约是6次,在iphone6平台上,程序就会闪退.检测了一下代码,发现不是自己造成的.再查看一下内存,发现opencv 的CvVideoCamera类在停止后不会销毁内存,导致内存泄漏(如图1).于是向openc

2014,3,16   老师的工作建议如下:   1. 与四民沟通下,把openCV这边的源代码和调用接口发给四民同时抄送给我. 2. 根据openCV的实时检测结果,实现对屏幕的调整(下周一前基本实现,下周五完全实现). 四民这边会辅助你. 近期任务: 2014.3.14 每天的汇总各发给老师和师兄 opencv:把opencv函数接口注释,搞懂它的功能,了解它检测的数据是... 测试... 底层:安卓阅读器,放大缩小...怎么去调用 原函数是这样的 分析一下这个函数 public Mat o

转载请标明是引用于 http://blog.csdn.net/chenyujing1234 欢迎大家提出意见,一起讨论! 一.OpenCV介绍: OpenCV是由Intel性能基元(IPP)团队主持,而且几个主要开发者都与IPP团队保持良好的关系,所以OpenCV利用了IPP高度手工优化的代码来实现加速. 使用IPP获得提速是很显著的. OpenCV使用了优化了的C和C++代码实现,它对IPP不存在任何依赖.但如果安装了IPP,那么OpenCV将会通过自动载入IPP动态链接库获取IPP的优势.

HaarTraining关键的部分是建立基分类器classifier,OpenCV中所採用的是CART(决策树的一种):通过调用cvCreateMTStumpClassifier来完毕. 这里我讨论利用回归的方法来分裂结点.分类的方法仅仅是在分裂结点的方法与之不同而已. cvCreateMTStumpClassifier //设置决策树分类误差计算方法 stumperror = (int) ((CvMTStumpTrainParams*) trainParams)->error; //设置cla

代码:出处忘了 // // Example 13-1. Using K-means // // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you cite

在使用中遇到的问题是,Spyder的代码完成功能不支持某些编译模块(.pyd后缀),如OpenCV的Python模块cv/cv2,在编写脚本文件时,在已存在import cv&import cv2的前提下,输入cv. 无法弹出显示相关成员函数列表&代码完成提示.同样的操作在Spyder的Console窗口和IPython console窗口都能正常工作,如图一所示,在Spyder 的 Console窗口中cv2模块的代码完成提示.(事实上,大多数支持Python的编辑器都存在类似问题,这是

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 我是直接使用OpenCV自带的分类器.如果有数据,可以自己训练得到. opencv之级联分类器训练属于自己的xml文件 opencv3.3版本训练自己的物体分类器 #include <opencv2/core.hpp> #include <

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> // http://blog.csdn.

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest. 效果 代码 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪

代码片段1 cv_contourMask_step_tmp=cv_contourMask.clone(); cv::Mat maskImage; UIImageToMat(pathimg, maskImage,true); // m_UIImageToMat1(pathimg, maskImage); //大图叠加小区域 cv::Mat addrect(cv_contourMask,cv::Rect(offset.x,offset.y,pathimg.size.width,pathimg.siz

Created on 2013-8-7URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mfj4.html@author: zhxfl 转载请说明出处 一 从视频中提取帧并且保存图片 #include <iostream> #include <stdio.h> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace std; using namespace cv

摄像头摄影 #include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){        Mat input_image;        VideoCapture cam(0);        if (!cam.isOpened()) exit(0);        Size s(320, 240);        VideoWriter write

代码可以看出实际我们引入的应该是cv2.cv2下面. 所以我们代码只需要import cv2.cv2 as cv 即可. 记着要重新启动下pycharm哦. 可以参考: https://blog.csdn.net/az9996/article/details/90546827

http://blog.csdn.net/lyc_daniel/article/details/16883707

t1 = cv2.getTickCount() # ...... t2 = cv2.getTickCount() # 计算花费的时间:毫秒 time = (t2-t1) / cv2.getTickFrequency()

原文地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/9849973 有一种方式不需要自己配置所有的Sun JDK, Android SDK以及NDK,Eclipse等设置,使用已经配置好的开发套件就可以进行直接的开发,由NVIDIA开发的开发套件Tegra Android Development Pack能够直接设置好所有的开发环境,而且最新的版本还包含了OPENCV,不想自己配置的朋友可以直接下载这个套件.但是我本人没有尝试过使用这个套件,