在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

闲的时候用OpenCV画漫画也挺有意思,虽然效果不好(达不到上面所实现的效果), 参数需要调整,还是大头贴而且噪声小的图像比较合适 而且可以熟悉一下关于各种滤波的操作比如:双边滤波: #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace cv; using namespace std; int main() { string name="D:/cartoon0.jpg"; Mat src1=im

OpenCV添加文字的方法putText(...),添加英文是没有问题的,但如果你要添加中文就会出现"???"的乱码,需要特殊处理一下. 下文提供封装好的(代码)方法,供OpenCV添加中文使用. 往期目录 视频人脸检测--Dlib版(六) OpenCV添加中文(五) 图片人脸检测--Dlib版(四) 视频人脸检测--OpenCV版(三) 图片人脸检测--OpenCV版(二) OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vips

使用OpenCV画直方图是一件轻松的事情,画折线图就没有那么Easy了,还是使用一个库吧: GraphUtils 源代码添加入工程 原文链接:http://www.360doc.com/content/14/0424/12/16961511_371674057.shtml 使用的画图代码: //使用一个OpenCV的画图库 #include "GraphUtils.h" //显示文本里面的模式曲线 void CPicToolsDlg::OnBnClickedButtonShowpatt

hough变换可以让我们检测到直线,这在前面已有详解,对于车道检测,我们需要其到图像边界的延长线一遍之后数据帧分析. 以下代码帮助我们在opencv中画延长线,本来想用虚线表示延长线的,无奈参数调不好了……只好把bug的虚线贴上去注释掉了,希望牛人能给点帮助帮我调下吧 其他的代码部分可供参考 void CCVMFCView::OnDottedLine(CvPoint p1,CvPoint p2,IplImage *workimg) { double k=(p2.y-p1.y)/(p2.x-p1.

这个问题经过我的调试发现:   程序是在 while (*at && !isdigit(*at)) at++;   这个语句时crash的,但是跟进去是isdigit的问题,因为变量at的声明是char* at:  当at指向一个中文路径的时候,在传递给 isdigit时,*at类型很明显,隐式转换成为了int,因为  isdigit(int c)是这样声明的.所以这个时候一下子int c变成了一个负数:0xffffffb2,然后再往下跟进执行到 _ASSERTE((unsigned)(c

在Python3 环境下安装opencv-python 后练习画基本图形: import numpy as np import cv2 # BGR format GREEN = (0, 255, 0) RED = (0, 0, 255) BLUE = (255, 0, 0) WHITE = (255,255,255) canvas = np.zeros((300,300,3), dtype = "uint8") # 画线,框,⚪ cv2.line(canvas,(0,0), (300,

) ## 经验证,不需要再转bgr,myImread的读图结果已经是和imread一样的 return img

一直想分享一些自己遇到的坑,但确实很多时候走的太快 很多想做的事情会被快节奏的生活冲淡, 在公司做事反而比学校还自在, 因为是悠闲的实习期... 几点小建议写在前头--xdj: 遇到问题,大多数人首先想到的是baidu,调整各种姿势(换关键词)baidu 其实有时候用bing搜索得到的效果更好 再其次试试官方文档,大多是一些英文文档,需要将问题翻译为英文,关键词即可 如果想要找开源的工具包,可以上上github,很有用的,也会有很多坑(上面也是鱼龙混杂). 回到正题: 很多人分享技术知识,都不告

Mat cannyImage; /// Detect edges using canny Canny(src, cannyImage, , , ); vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; /// Find contours findContours(cannyImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL , )); /// Approximate c

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:

opencv 最近在做一个钓鱼网站的项目中用到了一个叫opencv的玩意儿,以前没接触过.感觉挺新鲜的,而且项目中要用,所以就问了一下度娘(是想Google一下的,显得高大上and专业一点,但是英语水平实在是low),百度百科的解释是这样的(有点专业,读完以后似懂非懂的感觉,不过觉得这个东西很强势,可以搞一下):OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.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.Wi

用OpenCV画几何图形. import numpy as np import cv2 # Create a black image img = np.zeros((521,512,3), np.uint8) # Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px # 背景数据,直线起点,直线终点,颜色,线条粗细 img = cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) # print(img) # Drawin

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇<图片人脸检测——OpenCV版(二)> 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测. 效果预览: 实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示,获取第一个摄像头. 显示摄像头 逐帧显示,代码如下: while (1): ret, img = ca

一.项目背景 最近在做一个人脸检测项目,需要接入百度AI的系统进行识别和检测.主要流程就是往指定的URL上post图片上去,之后接收检测结果就好了. 百度的检测结果包含这样的信息: left - 人脸区域离左边界的距离 top - 人脸区域离上边界的距离 width - 人脸区域的宽度 height - 人脸区域的高度 ratation 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角[-180, 180]. 如果我想把人脸框出来,很容易想到的是以(left, top)为左上顶点,以width 为宽,heig

1.入门攻略[安装用] https://www.cnblogs.com/linshuhe/p/5764394.html 2.VS2017配置opencv教程(超详细!!!) https://blog.csdn.net/qq_41175905/article/details/80560429 3.上述只是创建了c++项目,用于anaconda: https://www.jb51.net/article/137579.htm python3中安装 只需要:pip  install  opencv-p

简介: 1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似,只是点对应的二维极径.极角空间被三维的圆心和半径空间取代.在标准霍夫圆变换中,原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示,其对应一条三维空间的曲线.对于多个边缘点,点越多,这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多,那么他们经过的共同圆上的点就越多,类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测到,这就是标准霍夫圆变换的原理, 但也正是在三维空间的计算量大大增加的原因,标准霍夫圆变化

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

原地址:https://blog.csdn.net/liuqinshouss/article/details/78696032 1 说明 本篇中使用的opencv版本为3.3,python使用的版本为3.6. 2.问题描述 本人小白一枚,由于毕业论文做图像识别方面的内容,所以最近才开始学习python,老师指导我用opencv做图片去噪处理,所以最近才知道opencv是干嘛用的,opencv才安装好,想尝试一下简单的使用opencv读取.显示和存储一个图片.然而一开始就给了我一个下马威. 开始代

任务:用c++在图片上画线 之前用过python的opencv,所以直接想到了用c++的opencv来画线. 但关键就是VS中如何配置c++ opencv库的问题: vs中opencv库的配置:https://www.cnblogs.com/linshuhe/p/5764394.html 1.创建工程: 可以创建控制台工程也可以创建空工程. 2.打开解决方案资源管理器和属性管理器 打开解决方案资源管理器:视图>>解决方案资源管理器 打开属性管理器:视图>>其他窗口>>属

OpenCV自动内存管理 目前版本的OpenCV是自动处理所有自己的内存的,虽然这么说也不是很严谨.OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口,利用自动内存管理给出了解决问题的新方法.使用这个方法,开发者不需要纠结在管理内存上,而且你的代码会变得简洁. 以 Mat为例 ,首先现在没必要再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 对象时,开辟好的矩阵空间会被重用.也就是说,