参考教程 https://blog.csdn.net/liuphahaha/article/details/50719275 什么是Homography 在图1中有两张书的平面图,两张图分别有四个相对位置相同的点,Homography就是一个变换(3*3矩阵),将一张图中的点映射到另一张图中对应的点 如何得到一个Homography 要得到两张图片的H,就必须至少知道4个相同对应位置的点,opencv中可以利用findHomography正确得到 //pts_src和pts_dst是源图像和目标

// CMP.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { IplImage *pSrc = cvLoadImage("33333.jpg", 1); CvSize size= cvSize(509,7

<OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)>这套书已经出到第3版了,如果你非要我说这本书有多好,我说不出来:只是很多我第一手的例子都是来源于这本书的-相比较OpenCV官方提供的代码,这本书的例子提供了更好的帮助.所以说这里我还将继续这个工作,将来我自己出书的时候这种模式也是可选的.      这里我要做的是第11章,关于3维重建的相关内容.[读书,做例子,多么轻松的学生岁月--] 例子11.2.1 获得图片的角点并且绘制出来. // GOCVHelper.cpp : 定义控制台应用程序的入口

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,

通过前面的相机标定,我们能够获得一些参数模型.但是这些相机的参数矩阵到底是什么意思?怎样才能够判断是否正确?误差都会来自哪里?这里就必须要通过具体实验来加深认识.采集带相机参数的图片具有一定难度,幸好我之前有着不错的积累-这里一共有两款数据集,一款来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版,家里面好像还有一款微单可以进行采集,这样我们可以进行交叉比对,看一看获得的参数是否符合实际情况: 数据集1 来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版          数据集2来自家中&q

一.问题提出         ViZ对于显示3维的效果图来说,非常有帮助:我在使用OpenCV进行双目测距的过程中,有一些参数希望能够通过可视化的方法显示出来,所以参考了这方面相关的资料.做了一些实验,这里整理如下.这篇文章主要讲的是环境架设,并且假设阅读者已经有成功编译OpenCV的经验.出于系统稳定的考虑,我没有选择最新版本,而是使用了OpenCV3.2+VIZ6.3.0,编译环境为vs2012. 二.具体步骤  1.下载安装cmake,下载链接:https://github.com/Kit

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

以前写过两个Android开发配置文档,使用NDK进行JNI开发,这样能够利用以前已经写好的C++代码. 前两篇博客地址: http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8829072 http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8829235 但是这两篇配置介绍中,多少的有些错误,这里重新整理这些错误以及要注意的问题,作为勘误文. 简介:本系列博客介绍了安卓开发环境的配置,和在安卓开发中,通过

对图像处理经常用到DCT, Python下有很多带有DCT算法包, 这里使用OpenCV的DCT做变换, 并简单置0部分数据, 再查看反变换图像的效果. import numpy as np import cv2 # from matplotlib import pyplot as plt y = cv2.imread('window.bmp', 0) # print(y.shape) cv2.imshow("gray",y) y1 = y.astype(np.float32) # p

这次给大家分享一个图像识别方面的小项目,主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片,也就是辨别不同的人. 环境:VS2013+opencv2.4.13 主要是算法:opencv中人脸识别算法(截取人脸)+哈希算法(辨别人脸) opencv中人脸识别算法:这个很常用,就是普通的人脸识别算法,直接上代码: void IdentifyFace(Mat image) //识别并截取人脸 { CascadeClassifier ccf; ccf.load(xmlPath); v

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_67a7426a0101czyr.html 工程运行,发现内存持续增长,到一定的时候就发生了内存泄漏. 内存泄露的定义 内存泄露是说没有释放已经不能使用的内存,这里一般指堆的内存才需要显示的释放.比如用malloc,calloc,realloc,new分配的内存是在堆上的,需要用free,delete显示的回收.内存泄露最明显的是程序很慢,在运行程序时会看到程序占用的内存一直“砰砰砰”的往上涨,最后导致程序崩溃或者你关闭程序的时

v当我们构建成功了viz,就可以使用3维效果给我们提供的便利,进一步进行一些3维的操作. 在这个动画中,注意图片后面的那个黑线,对应的是相机的位置. /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 11 of the book: OpenCV3 Computer 

既然已经能够找到了标定点,那么下边的工作就是使用标定结果了.[这本书在这里的内容组织让人莫名其妙]但是通过阅读代码能够很方便地串起来. /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 11 of the book: OpenCV3 Computer Vision 

from PIL import Image as image foreground = image.open("donkey.png") background = image.open( "back.jpg" ) alpha = image.open( "donkeyAlpha.png" ) outImage = image.composite( foreground, background, alpha ) outImage.save( &qu

最近学习人脸识别相关的东西,在MFC下使用OpenCV做了一个简单的应用.训练需要较多的数据,windows应用程序终究还是不方便,于是想着做成CS模式:检测识别都放在服务器端,视频获取和显示都放在网页端. 在网上找了一些资料,实现了简单的人脸检测.人脸识别只要在这个框架上加点代码就行.主要参考了下面这篇文章: http://www.open-open.com/home/space-361-do-blog-id-8960.html jetty版本:jetty-9.2.17.v20160517 j

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

1 搭建环境 (1)联想Y470笔记本电脑,win7操作系统 (2)Qt 5.2.1 Open Source :(Qt Online installer for Window(9MB),即下载页面最上面的下载项,下载后的文件名为:qt-opensource-windows-x86-1.5.0-2-online (3)OpenCV下载,即在下载页面选择2.3,下载文件名为:OpenCV-2.3.1-win-superpack (4)Cmake下载,即在下载页面选择文件名为:cmake-2.8.12

在工业中经常要检测一副图像中物体的数量,位置,大小,面积等信息,这就要用到BLOB分析,我用OPENCV做了个BLOB分析的DEMO. (1)打开一幅图像 (2)进行参数设置,设定二值化阙值,并选择是否观察二值化结果 (3)设置完成后点击BLOB分析按钮,即可得到各个BLOB的面积,周长,重心,高度,宽度,角度等信息 附图如下:

模板匹配在工业中经常有两个用途,一模板匹配进行产品定位,二根据匹配度来判断是OK的产品还是NG的产品.我用OPENCV做了个模板匹配定位的DEMO. (1)点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)点击定义模板就行拖动橡皮条进行模板设置 (3)模板定义好后就可以再打开其他图像进行模板匹配定位了 附图如下:

学习新玩意儿的事情,必须要懂人家的规矩,openCV就有自己的规范和数据结构的,要用人家的那些库函数,必须要把传入参数的基础结构搞搞明白,比如RGBA,人家opencv已经说了,用CvScalar,就别自己去搞个 double val[4]了,不然传进去,都是个问题. 这里的type是很关键的,如果传入是一个CV_8UC1,代表每个元素是1个8位的uchar,如果传入的是一个CV_8UC2,代表每个元素是2个8位的uchar 虽然宽高还是三列二行,但是实际上,存了3列*2行*2uchar,总计1

OpenCV入门学习笔记 参照OpenCV中文论坛相关文档(http://www.opencv.org.cn/) 一.简介 OpenCV(Open Source Computer Vision),开源计算机视觉库 提供了很多函数,实现了很多计算机视觉算法,算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖 学习OpenCV所需要的基本知识 C/C++编程基础(编程能力) 了解算法原理(理论基础知识) 提升理论基础知识,所要了解的课程 数字图像处理 计算机视觉 模式识别 OpenCV知识一个算法库,我们并