最近的研究要用到定位瞳孔的位置,所以上网搜了下相关的代码.总结如下: 1) 定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器(haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml)来实现,以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准,但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的,后面有图.分析了下原因,师兄是他之前实验时感觉不准有可能是他的Opencv版本还不是很高,我这里用的是opencv2.4.4,相信opencv也在它的后续版本中不断的优化它的Mach

1.visual studio 工具---Nugget包管理器---管理解决方案的Nugget程序包 搜索opencv,点击安装 下载地址: 1.http://opencv.org/ 2.https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ 3.https://github.com/opencv 2. 环境变量: path中添加: D:\local\opencv\build\x86\vc15\bin D:\local\opencv\build\x64\v

1.手动去下载: github地址为: https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/tree/ippicv/master_20151201/ippicv 2.查看下载tgz压缩包的md5 使用命令 md5sum ippicv_linux_20151201.tgz 3.修改相关makefile cd /opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/ vi downloader.cmake 将对应的位置的md5更改过来 4.拷贝到相关目录下 将 i

安装OpenCV 3.1的过程中要下载ippicv_linux_20151201,由于网络的原因,这个文件经常会下载失败. 解决的办法是手动下载: 先下载 OpenCV 3.1 Download MD5 sum: 6082ee2124d4066581a7386972bfd52a Download size: 76 MB Estimated disk space required: 1.8 GB Estimated build time: 4.9 SBU 1 2 3 4 1 2 3 4 下载 ip

我们学习和使用OpencvSharp,还下载Opencv干什么?很简单,研究人家的源码是最好和最快速的学习方式. 第一Opencv源码下载,网络上很多,请大家自行搜索,版本请下载4.1.0.当前你要用Cmaker来编译.我将一份4.1.0的源码(VisualStudio 2017 环境)上传到网盘了,你们也可以自行下载,免去编译的麻烦. 路径: 链接:https://pan.baidu.com/s/16A-U5L64pd_-1ELhG5etEQ 提取码:d50t 第二OpencvSharp相关资

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) OpenCV目前最新版是3.0.0 rc1,官方给出了编译好的Python2可以直接使用的cv2.pyd,可我想在Python3下用啊!只能硬着头皮自己编译了,Mingw编译到最后一步失败了,最终使用visual studio 2012编译成功,过程分享如下: (注①:本步骤适用于WIN7 64位操作系统,Python版本为3.4.3 64bit,OpenCV版本为 3.0.0 rc1

PS. 因为csdn博客文章长度有限制,本文有部分内容被截掉了.在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好.而且是完整的版本号,欢迎浏览. OpenCV Wiki :<OpenCV 编程简单介绍(矩阵/图像/视频的基本读写操作)> Introduction to programming with OpenCV OpenCV编程简单介绍 Gady Agam Department of Computer Science January 27, 2006 Illinois Institute o

开发配置 OpenCV的例程中已经带有了人脸检测的例程,位置在:OpenCV\samples\facedetect.cpp文件,OpenCV的安装与这个例子的测试可以参考我之前的博文Linux 下编译安装OpenCV. 网上能够找到关于OpenCV人脸检测的例子也比较多,大多也都是基于这个例程来更改,只是多数使用的是OpenCV 1.0的版本,而OpenCV2.0以后由于模块结构的更改,很多人并没有将例程运行起来.如果是新版的OpenCV跑旧的例程,编译运行出错的话,需要确保: #include

最近工作过程中,一个常用的被测网站突然增加了滑块验证环节,导致整个自动化项目失效了. 为了解决这个滑块验证问题,在网上查阅了一些资料后,总结并实现了解决方案,现记录如下. 1.滑块验证思路 被测对象的滑块对象长这个样子.相对而言是比较简单的一种形式,需要将左侧的拼图通过下方的滑块进行拖动,嵌入到右侧空槽中,即完成验证. 要自动化完成这个验证过程,关键点就在于确定滑块滑动的距离. 根据上面的分析,验证的关键点在于确定滑块滑动的距离.但是看似简单的一个需求,完成起来却并不简单. 如果使用自然逻辑来分

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想

Mac-OSX的Python3.5虚拟环境下安装Opencv 1   关键词 关键词:Mac,OSX,Python3.5,Virtualenv,Opencv 2   概述 本文是一篇 环境搭建 的基础文. 为了这个东西让自己折腾了接近2天的时间,各种筛选资料,各种尝试,最后终于找到了相应的资料,然后成功安装. 在整理本文的时候,特别感谢这个作者,他提供了两篇安装opencv的方法,分别是 python2.x [1] 和 python3.x [2] . 笔者按照 3.x 的步骤和线索,再解决掉一些

ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =

摘要: 由于最近AR(增强现实)这个概念非常火爆,各种基于AR的应用及游戏逐渐面向大众,而在AR中最重要的两个技术就是跟踪识别和增强渲染,其中跟踪识别是通过OpenCV这个开源的计算机视觉库来实现的,所以我就想着研究一下这个库,这里是个人的学习笔记,不是什么权威的教程,如果你们有错误也麻烦帮我指出哈. =============================================分割线==================================================

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,

关于OpenCV安装 1.下载和安装OpenCV SDK 在官网:http://opencv.org/上找到OpenCV windows版下载 . 后得到一个 opencv-2.X.X.exe的文件,直接双击解压......如下: 2.配置环境变量: 在path 变量下,新增以下两个值: 3.工程包含(include)目录的配置 新建一个工程之后,在菜单栏里面点<视图>--<属性管理器>,那么就会在visual studio中多出一个属性管理器工作区来. 在新出现的"属性

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. ------------------------------------------------------------------------ (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi A

1.到opencv官网下载源码 也可以下载此链接http://pan.baidu.com/s/1mgId5ZM 2.解压到任意目录 可以使用右键-提取到此处,也可以在命令行中使用指令解压(linux中解压指令见本人博客http://www.cnblogs.com/apolloenterprise/p/4549314.html) 假设解压到 /usr/local/opencv 目录 此目录中会有 cmakelist.txt文件 此时需安装些东西 sudo apt-get install build

最近的我们已经将整个项目搭起来了,项目比较复杂.由于我们做的是检索系统,所以我们用asp.net(c#)做了网页,但是算法的实现是在matlab下,所以我们不得不用matlab生成动态链接库dll,然后用c#调用matlab,单单这个配置问题就搞了我们一个多星期,不过还是顺利解决了,解决方法以后有时间再写个博客出来. 虽然我们整个项目已经能在c#下跑通了,但是检索效果真不理想,检查各种可能出现问题的地方,首先自然是特征的问题.我们做的是偏图像的检索,有些现成的特征提取算法是在opencv下实现的

安装过程参考这篇文章Mac平台上OpenCV开发环境搭建 也可以参考文档官网上的安装文档Installation in Linux(不知道为什么没有Installation in Mac...) 我的安装环境:OS X Yosemite(10.10.4) 1.安装Homebrew,安装请参考Mac 如何安装Homebrew? 2.打开终端,使用Homebrew安装cmake brew install cmake 3.到OpenCV的官网http://opencv.org上下载OpenCV源码,选

OpenCV(Open Source Computer Vision Library),是一个开源的跨平台的计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉领域的很多通用算法,可以在多种计算机平台上运行,支持C++.C#.Python等语言,也提供了Ruby.Matlab等语言的接口.OpenCV是基于BSD许可证发布的,因此它可以免费应用于科研或商业领域. 可以在这个地址了解更多以及下载OpenCV安装包:http://opencv.org, 其GitHub仓库地址为:https://github.