在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma

利用树莓派的摄像头去学习opencv的基本操作 —— 保存图片和视频 1.使用Opencv去控制树莓派的摄像头拍照并保存到本地,主要使用cv2和numpy库 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy #初始化摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) #读取图像 ret,img = camera.read() #转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.C

这是一个简化的实现算法,完整的算法请参考: Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior --CVPR 2009 // define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #inclu

(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:(

本教程基于以下环境 macOS 10.12.6,OpenCV 3.3.0,python 3.6.由于网上基于masOS系统的教程太少,想出一篇相关教程造福大家-本文旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别. 1. 安装OpenCV和OpenCV源代码 OpenCV至少要保证下载好2.4.5以上的版本,同时源码要对应好自己所安装的版本. brew tap homebrew/science brew install --with-tbb op

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h

问题描述: 这个实际上是最后一部的问题,将生成的共享库文件放入到了/usr/local/opencv-arm/lib下,并且设置了LD_LIBRARY_PATH中为/usr/local/opencv-arm/lib,动态链接库的一个搜索路径.程序终于可以跑起来了,但是却输出了下面的问题: Unspecified error (The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon

OpenCV提供了python的接口,而且很重要的一点是python下的很多接口名与C++的接口名是一样的,这一篇先记录python调用OpenCV去读取图像.显示图像和保存图像. 1.OpenCV读取图像cv2.imread 与C++下的接口一样,Python下的读图的接口也还是imread(): img = cv2.imread("D:\images\lena.jpg", flags=0) 如果路径是错误的话,OpenCV是不会提示的错误的.后面的flags是读取图像的顺序,这里有

Opencv环境配置及踩坑 1.什么是Opencv OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux.Windows.Android和[Mac OS](https://baike.baidu.com/item/Mac OS/2840867)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. 当然了,上述是

早就在用camscanner(扫描全能王)这个软件,感觉很不错. 主要功能: 1.页面截取校正 2.增强处理(灰度与颜色) 刚好最近工作与此相关,静心做点仿真,看看其中的操作原理,也做个demo玩玩. 关于页面的校正,网上有人做了一些介绍和仿真,大体就是边缘,直线检测,交点,homography求取,最后warp变换.这个后面有时间在看看. 我比较感兴趣它的增强处理,特别是(magic color)的处理,感觉很不错,查了些资料没有看到合适的,其中opencv 中的adaptiveThresho

1.简单说明 Emgu是Dot Net平台对OpenCV的封装,本质上没有增加新功能,是通过Dot Net的平台调用技术直接调用OpenCV C++语言写的库,使用我们可以方便用.net平台通过OpenCV去处理图像,最大的好处是可以利用.net丰富的类库及各种资源,还有.net的开发效率较快,让不熟悉C++语言的人也可以很方便使用OpenCV. Emgu的官网是 http://www.emgu.com ,根据官网说法,Emgu是跨平台的,可以在Winodws.Linux.Mac OS X.IP

1.下载代码   https://github.com/raulmur/ORB_SLAM/    (同时也可以看看作者的牛叉论文,我是打算先用代码,再回头看论文) 2.打开后如下 就好像是用一件新产品一样,我们首先要看一下说明书“README.md”, README.md介绍了很多关于这个工程的东西,比如作者,发表的论文,研究的人员,代码的下载以及更新 那么我们首先从有用的信息开始操作:(备注:以下内容都是我的个人理解,都是别人的东西,我拿来学习而已) 3.解决依赖项 3.1 Boost   :

一.前言 1.ocr概述 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术(摘自百度百科:光学字符识别). KNN在OCR的识别过程中能发挥作用的地方在于将图像中的文字转

最近把以前的几篇关于Low-rank的文章重新看了一遍,由于之前的一些积累,重新看一遍感觉收获颇多.写这篇博文的时候也参考了一些网上的博客,其中数这篇博文最为经典http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8572994.Rachel-zhang这个博客牛人,相信搞CV的都不陌生吧,研究生期间能有这么多积累确实难得,能把自己所学一点一滴的记录下来,这就更不容易了.科研无止境,希望以后我的博客也能像各位前辈一样,越写越好.如有人读了我的博客感觉

OCR的全称是Optical Character Recognition,光学字符识别技术.目前应用于各个领域方向,甚至这些应用就在我们的身边,比如身份证的识别,交通路牌的识别,车牌的自动识别等等.本文就学习一下基于开源软件和大厂服务的文字识别效果. 关于ocr的简介,请参考博客:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9446756.html 刚入门不久,而且还是自己摸着石头过河,所以学的知识深一点,浅一点的,博客里面记录的是自己学习的过程,希望记录自己的学习之路,

一曲新词酒一杯,去年天气旧亭台.夕阳西下几时回? 无可奈何花落去,似曾相识燕归来.小园香径独徘徊. ---<浣溪沙·一曲新词酒一杯>--晏殊 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 上一期介绍了低秩矩阵填充问题,这一期介绍一下低秩稀疏矩阵恢复问题. 1. 低秩矩阵恢复 将一个矩阵 \(\bf{D}~(\bf {D} = \bf {A_0} +\bf E_0)\) 分解为一个低秩矩阵部分 \(\bf{A}\) 和一个独立同分布的高斯矩阵 \(\bf{E}\) 的问题是经

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52875137 https://blog.csdn.net/h532600610/article/details/51800488 python 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算: #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS

论文下载地址:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jiansun/papers/GuidedFilter_ECCV10.pdf 本文主要介绍导向滤波,但是在网上看这算法还能去雾,不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的,希望过来人指点迷津,这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码,希望与大家共同交流. 论文主要如下: Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Remov

OpenCV3.0 OpenCV > NEWS > OpenCV 3.0 2015-06-04 With a great pleasure and great relief OpenCV team finally announces OpenCV 3.0 gold release, the most functional and the fastest OpenCV ever. And yet it's very stable too – all the thousands of tests

懒得用中文再写一遍了, 直接传送门过去吧. https://medium.com/@fanzongshaoxing/detect-face-in-bad-lighting-condition-using-color-histograms-2571df5fc53b