以下是对<学习OpenCV>一书知识框架的简单梳理 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-8402201-id-2899695.html 一.基础操作      1. 数据类型 数据结构了解       图像相关:cvArr  cvMat IplImage       数据数组的维数, 与数据的通道数 见P46 (76) 2. 常见的矩阵操作熟悉      3. 数据的保存和读取 4. 图像的加载和显示 5. 视频的操作 6. 内存与序列 a. 内存存储器     

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

最近在复习OPENCV的知识,学习caffe的深度神经网络,正好想起以前做过的车牌识别项目,可以拿出来研究下 以前的环境是VS2013和OpenCV2.4.9,感觉OpenCV2.4.9是个经典版本啊!不过要使用caffe模型的话,还是要最新的OpenCV3.3更合适! 一.车牌图片库 以前也是网上下的,如果找不到的小伙伴可以从我这儿下: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQF92G 密码:43jl 里面有数字 “0-9”,字母“A-Z”的训练图片各50张. 测试车牌图片

光流的概念是由一个叫Gibson的哥们在1950年提出来的.它描述是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法.那么所说的光流到底是什么鬼? 简单来说,上图表现的就是光流,光流描述的是图像上每个像素点的灰度的位置(速度)变化情况,光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的"运动".研究光流场的目的就是为了

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

采用非极大值抑制,将重叠的框合并成一个. # import the necessary packages from imutils.object_detection import non_max_suppression import numpy as np import imutils import cv2 # initialize the HOG descriptor/person detector hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv

背景分割器BackgroundSubtractor是专门用来视频分析的,会对视频中的每一帧进行"学习",比较,计算阴影,排除检测图像的阴影区域,按照时间推移的方法提高运动分析的结果.而且BackgroundSubtractor不仅可以用于背景分割,而且还可以提高背景检测的效果.在opencv中有三种分割器:KNN,MOG2,GMG. 通过mog2实现 import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture(1) mog = cv2.crea

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android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.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

一.关于OpenCV简介       OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android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. OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdlib.h" #include "malloc.h" #include "cxcore.h" #include "assert.h" #include <time.h> #include <math.h> #include <ctype.h> #incl

Cv运动分析与对象跟踪   目录 [隐藏] 1 背景统计量的累积 1.1 Acc 1.2 SquareAcc 1.3 MultiplyAcc 1.4 RunningAvg 2 运动模板 2.1 UpdateMotionHistory 2.2 CalcMotionGradient 2.3 CalcGlobalOrientation 2.4 SegmentMotion 3 对象跟踪 3.1 MeanShift 3.2 CamShift 3.3 SnakeImage 4 光流 4.1 CalcOpti

OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零.前言 一.OpenCV 和 Qt 简介 二.创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三.创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四.Mat和QImage 五.图形视图框架 六.OpenCV 中的图像处理 七.特征和描述符 八.多线程 九.视频分析 十.调试与测试 十一.链接与部署 十二.Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零.前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一.设置 OpenCV 二.

新增了六个教程: OpenCV 图像处理学习手册 零.前言 一.处理图像和视频文件 二.建立图像处理工具 三.校正和增强图像 四.处理色彩 五.视频图像处理 六.计算摄影 七.加速图像处理 Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册 零.前言 一.设置 OpenCV 二.处理文件,相机和 GUI 三.使用 OpenCV 处理图像 四.深度估计和分割 三.检测和识别人脸 六.检索图像并将图像描述符用于搜索 七.建立自定义对象检测器 八.追踪对象 九.相机模型和增强现实 十.使用 OpenC

当前图像视觉各个领域文献资料的索引,包含计算机视觉.图像处理.文本(图像)分析.视频分析.模式识别等主题.如果对哪个方向比较感兴趣,可以查看这个方向的比较重要的Paper,每一个大的目录后面都对应一些更细的研究方向,选择某个研究方向就能获得该领域从经典到最新的文献资料索引. 1:帮助和FAQ 版权声明,怎样找到文章.介绍等. 2:期刊会议组织 期刊列表,会议名称列表,研究组织 3:综合信息         书籍,合集,回顾,综述,概述 4:理念.基础.传感 计算机视觉,正则化,连接主义,形态学,

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

文章由@超人爱因斯坦出品,转载请注明出处.         文章链接:          http://hpw123.net/a/qingsongyike/yingyinqu/2014/1019/59.html 作者:超人爱因斯坦    个人站点:http://www.hpw123.net 邮箱: 424346976@qq.com CSDN:http://blog.csdn.net/u010283694 本项目是将安卓技术.嵌入式技术.无线通信技术等相关技术应用到视频监控系统中,可实现视频监控系

前不久CVPR的结果出来了,首先恭喜我一个已经毕业工作的师弟中了一篇文章.完整的文章列表已经在CVPR的主页上公布了(链接),今天把其中一些感兴趣的整理一下,虽然论文下载的链接大部分还都没出来,不过可以follow最新动态.等下载链接出来的时候一一补上. 由于没有下载链接,所以只能通过题目和作者估计一下论文的内容.难免有偏差,等看了论文以后再修正. 显著性 Saliency Aggregation: A Data-driven Approach Long Mai, Yuzhen Niu, Fen

团队作业--Alpha冲刺 冲刺任务安排 杨光海天 今日任务:将编辑界面与其中字体设置的弹窗合并,学习Android控件交互. 明日任务:希望完成编辑界面所有接口交互的功能. 郭剑南 今日任务:使用Python+opencv编码实现分割字符与字符归一化功能 明日任务:将对所有功能进行优化,使预处理后图像更易于识别. 赖志平 今日任务:将文本转化为图片并试着保存在本地数据库中,但是在转化的时候遇到一些问题,需要进一步解决. 明日任务:解决遗留的问题,继续尝试文字转化为图片的工作. 吴伟根 今日任务

Python调用windows下DLL详解 - ctypes库的使用 2014年09月05日 16:05:44 阅读数:6942 在python中某些时候需要C做效率上的补充,在实际应用中,需要做部分数据的交互.使用python中的ctypes模块可以很方便的调用windows的dll(也包括linux下的so等文件),下面将详细的讲解这个模块(以windows平台为例子),当然我假设你们已经对windows下怎么写一个DLL是没有问题的.  引入ctypes库 from ctypes impo

ref : Chapter 2  Motion Detection in Static Backgrounds.   [ Github :…… ] ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 静态背景下的运动检测 运动检测在任何物体跟踪或视频监控算法中起着重要作用,几乎所有这些算法都以运动