上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D. 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数. 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见ope

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 ​      轮廓是图像处理中非常常见的.对现实中的图像进行采样.色彩变化.灰度变化之后,能够处理得到的是“轮廓”.它直接地反应你了需要分析对象的边界特征.而对轮廓的分析,实际上也就是对原图像特征的分析.       在Opencv中,已经实现了基础的轮廓算法,但是相比较于比如halcon这样的专业软件,在轮廓处理这块的功能还是比较缺乏的.这里就通过一个具体问题,说明自己的学习研究.不对之处欢迎批评.        P.S这里的轮廓处理相关函数,已

(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:(

IplImage 与 Mat IplImage是OpenCV1中的图像存储结构体,基于C接口创建.在退出之前必须release,否则就会造成内存泄露.在一些只能使用C语言的嵌入式系统中,不得不使用. IplImage* img = cvLoadImage(); Mat类内存分配是自动完成的,不必手动开辟空间(非必须),不必在不需要时释放空间. Mat类的构成 Mat由矩阵头和一个指向存储图像矩阵的指针组成.为应该尽量避免图像的复制,加快程序运行速度,Mat的拷贝构造函数只复制信息头和矩阵指针,不

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

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

本文为系列文章的第2篇,主要讲解对图像的像素的操作方法. 2.1存取像素值 为了存取矩阵元素,需要指定元素所在的行和列,程序会返回相应的元素.单通道图像返回单个数值,多通道图像,返回的则是一组向量(Vector). 我们通过分析一段代码来学习这一节的知识点: void salt(cv::Mat &image,int n){ ;k<n;k++){ int i = rand()%image.cols; int j = rand()%image.rows; if(image.channel() =

首先,OpenCV历史版本下载:https://www.opencv.org/releases.html 一.把不同版本的OpenCV安装在不同位置 下载好OpenCV源码,在安装之前打开CMakeLists.txt文件,找到第33行(OpenCV 3.1.0中) set(CMAKE_INSTALL_PREFIX "/usr/local" CACHE PATH "Installation Directory") 这句话代表OpenCV默认安装路径为 /usr/loc

YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

opencv默认提供了haar特征和lbp特征训练的人脸分类器,但是效果不太好,所以我们可以用opencv提供的跑opencv_traincascade函数来训练一个LBP特征的分类器.(由于opencv3中hog与hog文章定义的不同,因此在opencv3 的opencv_traincascade函数中被删掉了详情) LBP特征 按照官方文档的训练流程: 1. 准备训练数据 首先把正例和负例样本按下面的结构存放: train -pos -- info.dat -- img ---- 1.jpg

opencv默认安装是不支持opengl的. 也就是如果调用一个支持opengl的窗口会报错,no opengl support ubuntu下安装opencv,支持opengl要在cmake的时候,加入-D WITH_OPENGL=ON就行, 但是我在安装opencv-3.1.0的时候加上这个命令仍然报错, 所以参考了博客https://www.jianshu.com/p/11d279f1bf2c 原来是机器里装了gtk3,所以HAVE_GTKGLEXT==FALSE,机器里恰巧又没有QT,所

cv::cvtColor()用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换(目前常见的颜色空间均支持),并且在转换的过程中能够保证数据的类型不变,即转换后的图像的数据类型和位深与源图像一致. 具体调用形式如下: void cv::cvtColor( cv::InputArray src, // 输入序列 cv::OutputArray dst, // 输出序列 int code, // 颜色映射码 // 输出的通道数 (0='automatic') ); 其中,最后一个参数dstCn用于指定

import cv2 import numpy as numpy from PIL import * import sys from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtCore import * from threading import * #一大堆引用,乱七八糟,都要用到 #需要继承QWidget,初始化窗体 class initform(QWidget): def __init__(self):

作者:咕唧咕唧liukun321 来自:http://blog.csdn.net/liukun321 本质上说一张图像就是由数值组成的矩阵.Opencv 2.x由 cv::Mat 这个数据结构来表示一张图像.矩阵的每个元素代表了一个像素.对于彩色图像而言矩阵的元素是一个三元数. 对图像有了这个新的认识,以下能够试着借助opencv处理图像了. 先来看一下今天要处理的图像: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGl1a3VuMzIx/font

一.读取并显示图片: import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lane_line.jpg') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理 lena.shape #(512, 512, 3)

#include <opencv2\core\core.hpp>//核心组件 #include <opencv2\opencv.hpp>//GUI,包含媒体输入输出,视频捕捉.图形交互界面的接口等 #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>//图像上处理 using namespace std; using namespace cv; 图像容器Mat 不必再手动开辟空间: 不必再不需要时立即将空间释放. Mat是一个类,有两个数据部分组

点的表示:Point类 Point类数据结构表示二维坐标系下的点,即由其图像坐标x,y指定的2D点. 用法如下 Point point; point.x = 10; point.y = 8; 或者 Point point = Point(10, 8); Point_.Point2i.Point互相等价.Point_.Point2f互相等价. 颜色的表示:Scalar类 ==注意OpenCV默认的图片通道存储顺序是BGR,即蓝绿红,而不是RGB.== Scalar()表示具有4个元素的数组,在Op

基础图像容器Mat Mat 是一个类,又两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法不同,矩阵可以是不同的维数)的指针.矩阵头的尺寸是常数值,但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同,通常会比矩阵头的尺寸大数个数量级. 像素值的存储方法 RGB颜色空间是最常用的一种颜色空间,这归功于它也是人眼内部构成颜色的方式.它的基色是红色.绿色和l蓝色,有时为了表示透明颜色也会加入第四个元素alpha(A) . 显式创建Mat对象的七种方法

Mat Mat由两部分构成 matrix header pointer to the matrix containing the pixel values Mat is basically a class with two data parts: the matrix header (containing information such as the size of the matrix, the method used for storing, at which address is the

opencv安装 因工程需要,想在python中调用opencv import cv2 现在记录一下如何在Linux系统(ubutun)下安装该模块: 参考了一篇博客:http://blog.csdn.net/tengxing007/article/details/54380732 在自己的电脑上安装成功,现记录一下安装过程: step1: 去opencv官网现在zip包: https://opencv.org/opencv-3-3.html 下载后unzip解压 step2: cd到解压后的目