在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT

特征检测 特征描述 特征匹配 特征跟踪 “不读白不读,读了还想读” 的一本基础书 低层次特征提取 阈值方法 1. 边缘检测 一阶检测算子 二阶检测算子 相位一致性(频域) 2. 角点检测(局部特征提取) 3. 光流(optical flow) 一阶边缘检测算子 基础算子:Roberts交叉算子 Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子 (most popular recently) 既然号称“最优算子”,那就作为典型,深入一下. Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

(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:(

Meanshift(均值漂移)是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法.Meanshift不仅能够用于图像滤波,视频跟踪,还能够用于图像切割. 通过给出一组多维数据点,其维数是(x,y,r,g,b),均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域,能够理解为数据分布最集中的区域. 在这里须要注意,因为空间位置(也就是上面的x和y)的变化范围与颜色的变化范围(上面的r,g,b)有极大的不同,所以,meanshift对这两个维数要採用不同的窗体半径.在opencv自带的means

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

原文地址:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 目标 理解FAST算法的基本原理 使用OpenCV的FAST函数进行角点(corners)检测 原理 我们已知很多种特征检测的方法,而且它们其中很多效果都非常不错.但是,当从一个实时运行的程序角度出发,它们还不够快.一个最好的例子就是SLAM(Simulta

图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读         分类:            图像处理            计算机视觉             2013-01-23 17:19     12031人阅读     评论(33)    收藏    举报     图像分割之(四)OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GrabCut做了一个了解.OpenCV中的Gr

OpenCV初体验,给图片打码 提到OpenCV,相信大多数人都听说过,应用领域非常广泛,使用C++开发,天生具有跨平台的优势,我们学习一次,就可以在各个平台使用,这个还是很具有诱惑力的.本文主要记录我第一次使用OpenCV,在iOS开发平台上面搭建开发环境,并且实现一个简单的马赛克功能开发环境:Swift4.XCode 9.0 1.什么是OpenCV?* 由英特尔公司于1999年发起并参与开发,至今已有18年历史
* OpenCV的全称是Open Source Computer Vision

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

阅读对象:对概率论中的期望有一点了解. 1.图像几何矩 1.1简述 图像的几何矩包括空间矩.中心矩和中心归一化矩.几何矩具有平移.旋转和尺度不变性,一般是用来做大粒度的区分,用来过滤显然不相关的图像. 1.2用数学语言阐述图像的几何矩 针对于一幅图像,我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y),那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示,每个像素点的值可以看成是该处的密度,对某点求期望就是该图像在该点处的矩(原点矩),一阶矩和零阶矩可以计算某个形状的重心,二阶矩可以计算形状的方向,因此可

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

使用OpenCV的预定义的颜色映射来将灰度图像伪彩色化. 1. colormap(色度图)是什么? 假设我们想在地图上显示美国不同地区的温度.我们可以把美国地图上的温度数据叠加为灰度图像——较暗的区域代表较冷的温度,更明亮的区域代表较热的区域.这样的表现不仅令人难以置信,而且代表了两个重要的原因.首先,人类视觉系统没有被优化来测量灰度强度的微小变化.我们能更好地感知颜色的变化.第二,我们用不同的颜色代表不同的意思.用蓝色和较温暖的温度用红色表示较冷的温度更有意义. 温度数据只是一个例子,但还有其

转载自-柳如风-http://www.cnblogs.com/rongfangliu/p/opencvlink.html [收藏夹整理]OpenCV部分   OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法

我们可以利用OpenCV的直方图,backproject直方图和meanshift算法来跟踪物体.下面通过简单的例子来说明如何实现跟踪算法,我们有两幅狒狒的图片,如下图所示:我们首先在左图中框选狒狒的脸,计算出框选区域的色度(HSV空间的H)直方图,然后在image2中,backproject该直方图,得到每个像素点属于该直方图的概率图. 得到的概率图之后,我们去掉图中低饱和度的像素,然后二值化,最后对该图使用meanshift算法,得到密度最大的区域,这个区域就是我们跟踪的目标区域. 注意下面

原文链接:http://coolshell.cn/articles/10590.html#jtss-tsina 识别二维码的项目数不胜数,每次都是开箱即用,方便得很. 这次想用 OpenCV 从零识别二维码,主要是温习一下图像处理方面的基础概念,熟悉 OpenCV 的常见操作,以及了解二维码识别和编码的基本原理. 作者本人在图像处理方面还是一名新手,采用的方法大多原始粗暴,如果有更好的解决方案欢迎指教. QRCode 二维码有很多种,这里我选择的是比较常见的 QRCode 作为探索对象.QRCo

/*2017-1-14*/ /*视频的读取...*/ int g_n=0; void on_change(int pos,void *)//看来void*不能省! { printf("g_n id %d\n",pos); } int main() { //结构体第一个字母都是大写,函数小写 //打开视频文件:其实就是建立一个VideoCapture结构 VideoCapture capture("E:\\vedio\\01.avi"); //检测是否正常打开:成功打

官方链接:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 原文链接:http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/22285979 本文做了少量修改,并添加了C++代码,若有疑问或者版权问题,请拜读作者或者通知本人. 目标 理解FAST算法的基本原理 使用Ope