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The OpenCV function imread() not working in OpenCV 2.4.11 Debug mode of VS2010 under Win32, the way we want to make it work is to change it to Release mode, then everything works fine, ENJOY!

Download CMake 2.8.2 Download OpenCV 2.4.11 Download Qt 5.4 Highly improtant note: The installation directory should not contain any space or non-English character, otherwise weird error would happen when building.  Open CMake 2.8.2, set the source a

Add in the system Path: C:\opencv\build\x86\vc11\bin; Project->Project Property->Configuration Properties->VC++Directories ->Include Directories: C:\opencv\build\include\opencv C:\opencv\build\include\opencv2 C:\opencv\build\include Project-&g

Add in the system Path: C:\opencv\build\x86\vc10\bin; Project->Project Property->Configuration Properties->VC++Directories ->Include Directories: C:\opencv\build\include\opencv C:\opencv\build\include\opencv2 C:\opencv\build\include Project-&g

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OpenCV 提供一个函数 getTickCount() ,能够用来測量一段代码的执行时间.另一个函数 getTickFrequency() 用来返回每秒内的时钟周期.代码操作例如以下: double duration; duration = static_cast<double>(getTickCount()); colorReduce(src); duration = static_cast<double>(getTickCount()) - duration; duratio

1.普通情况下的RGB彩色图像:它的每一个像素点都是由三个通道组成,即红色(R).绿色(G)和蓝色(B).8位三通道彩色图像就是每一个像素中每一个通道的取值范围都是 0~255(即二进制下的8位数),而整幅彩色图像则是由三个通道的图像所组成.在数据中的存储方式是依照像素连续存储的,而每一个像素中的数据存储也是按RGB连续存储的.当然,有些图片格式中像素数据是按BGR存储的,这个视情况而定. 2.灰度图像:它仅仅有一个颜色通道,所以在做图像处理的时候速度非常快,它的每一个像素是通过彩色图像的三个通

了解Canny边缘检测的概念 1.原理 Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny在1986年提出的.它是一个有很多步构成的算法 1)噪声去除 使用5*5的高斯滤波器去除噪声 2)计算图像梯度 对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数.根据得到的这两幅梯度图找到边界的梯度和方向,公式如下: 梯度的方向一般总是与边界垂直.梯度的方向被归为四类:垂直,水平,和两个对角线 3)非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小以后,应该对整幅图像做一个扫描,

参考:http://www.cnblogs.com/tail/p/4618476.html 工具: 1,Android Studio(AS)1.4 2,Opencv 2.4.11 步骤: 1,解压下载后的Opencv 2.4.11 2,进入AS,File->New->Import Moudle 上图中的路径就是解压后 /sdk/java文件夹下的文件夹路径. 3,更新build.gradle信息 这个是比较重要的一步配置,在Android Studio中的左上角选择Project视图,在oep

本文记录了Ubuntu 14.04下使用源码手动安装OpenCV 3.0的过程.此外记录了在Python中安装及载入OpenCV的方法. 1.安装OpenCV所需的库(编译器.必须库.可选库) GCC 4.4.x or later CMake 2.6 or higher Git GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev) pkg-config Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later wit

在ubuntu16.04下安装OpenCV 2.4.11的简单记录 1. 安装cmake,执行$apt-get install cmake即可,cmake -version验证 2. 下载OpenCV tar包    地址 3. 解压tar包到~/dev/opencv-2.4.11 4. 进入该目录,执行$cmake .   如果报错缺少依赖库则安装之 5. 执行$make,过程略慢 6. 执行$make install 7. 创建文件/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

6 INCLUDES = `pkg-config opencv --cflags` -I./ 17 bin_PROGRAMS+=SegRecogServerDeme 18 SegRecogServerDeme_SOURCES=util.h util.cpp t_encoding.hpp SegRecogLogic.h  SegRecogLogicDeme.cpp SegRecogServerDem    e.cpp SegmentCorrectDataManager.h SegmentCorre

关于物体检测 环境:opencv 2.4.11+vs2013 参考: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html http://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive/2013/04/29/3050750.html #include <string> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <

在macosx下安装opencv,最大的困难在于协调python版本.由于在opencv官网上,强烈建议安装完整版的python(不建议使用mac 内置的python),所以会碰到这个多个python版本,导致opencv安装失败 1. 安装brew 2. 安装python(直接在官网下载安装包)点击.dmg文件,安装python. 在应用程序列表中会添加IDEL.pythonLauncher.buildapplet三个应用. 同时,系统默认的python被替换为新版本,新版本安装路径 /Lib

利用kmeans算法,将彩色图像的像素点作为样本,rgb值作为样本的属性, 对图像所有的像素点进行分类,从而实现对图像中目标的分割. c++代码(openCV 2.4.11) Scalar colorTab[] = { Scalar(0, 0, 0), Scalar(255, 255, 255), }; void color_cluster(const Mat& origin_img_rgb) { // 1.将图像按像素点转化为样本矩阵samples Mat samples = Mat(orig

1.OpenCV 下载及安装配置 opencv的下载地址:http://opencv.org/downloads.html 最新版本:opencv3.0.0 注意:支持的visual studio2013 我们可以下载稳定版本:opencv2.4.11 安装:双击opencv-2.4.11解压到某一目录下即可 配置:在系统环境变量Path中,添加相应的路径. 32位添加:C:\opencv\opencv2.4.11\build\x86\vc10\bin 64位添加:C:\opencv\openc

前言 本博客写于2017/08/11, 博主非专业搞安卓开发, 只是工作的需要倒腾了下Android NDK相关的开发, 博文中有什么不正确.不严格的地方欢迎指正哈    本文后续也许还会有删改, 就这样. 一.工具.开发环境 博主的操作系统是Windows 10 x64位,虽然感觉Windows 7更适合用来搞开发, 但是用着Win 10也是挺好使的(没必要在操作系统上有很大纠结,Win 10和Win 7都可以). 1.搭建并测试JAVA开发环境 首先要搭建Java开发环境,Java开发环境的

参考博客:http://blog.csdn.net/u013277656/article/details/75040459 在windows上编译caffe时,用vs打开后会自动加载还原NugetPackages文件夹,里面是caffe需要依赖的各种库. 费了很长时间还原完成编译时,出现错误:error MSB4062: 未能从程序集 E:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks

简介 计算机视觉任务越来越多的依赖著名的开源计算机视觉库OpenCV.OpenCV 2.0 包含了一系列精心设计数据结构和经过优化的视觉算法,大家可以短时间内开发一个不错的视觉应用.OpenCV支持多种不同的硬件和软件平台,这也是它被广泛应用的一个重要原因.使用C/C++开发OpenCV程序,需要告知编译器.连接器相应的头文件目录.库文件以库文件的目录,在开发不同的项目的时候,每次都分别指定这三项内容操作起来有些麻烦,本文针对OpenCV+VS2013介绍一种通过添加属性表和合并调试环境变量的方

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识: 新版本的产生是为了顺应当下的需要,通过版本更新,接纳新技术和新方法,支持新兴编程语言接口,使用新的指令集,优化性能,解决固有问题等 新技术新方法会优先加入到新的大版本中,即使新的技术方法可以在旧版本中实现,但为了推动用户