opencv-python   4.0.1 轮廓的绘制或填充. cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) -> image 参数: image - 目标图像 contours - 所有的输入轮廓,每个轮廓为点矢量(a point vector)/点向量 形式,与findcontours中的返回值 contours

1. 基于 inpaint 方法(网上的方法,处理质量较低) 算法理论:基于Telea在2004年提出的基于快速行进的修复算法(FMM算法),先处理待修复区域边缘上的像素点,然后层层向内推进,直到修复完所有的像素点 处理方式:由ui人员制作出黑底白色水印且相同位置的水印蒙版图(必须单通道灰度图),然后使用inpaint方法处理原始图像,具体使用时可把水印区放粗,这样处理效果会好点 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 src = cv2.imread('src.j

vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(img_canny,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE); for (int i = 0; i < contours.size(); i++){ drawContours(img, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, hier

近期,入手一台baslerUSB接口的CCD相机,但是貌似之前图像采集的编程无法调动其摄像头,在网上搜了一下,大家的说法就是安装它的SDK文件包,并且调用它内部函数编写代码.其实新版的Basle相机驱动可执行文件就已经包含SDK库.安装好它的驱动,你可以在你安装的位置看到下面这两个文件: application文件夹主要是写的是它的协议,这个不是重点,重点的是development这个文件夹,它含有include和lib,这就是opencv调用的库目录和附加依赖项,这里边的sample文件夹含有

1.对于点云类型实例cloud,对其第i个点进行赋值操作,使用cloud.point[i].x 和 cloud.point[i].y 和cloud.point[i].z 分别对其XYZ坐标赋值. cloud.point[i].x = cloud.point[i].y = cloud.point[i].z = 2.OpenCV 遍历矩阵M,使用行指针M.ptr<DataType>(row),该指针指向第row行. <DataType>* data = M.ptr<DataTyp

为visual studio2012搭建openCV平台,实现打开图片. 实现步骤: 1.1.配置环境变量 基于win7操作系统的环境配置步骤: 1.1.1 计算机—>属性—>更改设置—>高级—>环境变量—>系统变量 1.1.2 系统变量中选择新建,弹出的新建的系统变量.变量名中填写 opencv,在下面变量值一栏填写F:\opencv\build\x86\vc11\bin点击确定关闭. 变量值为opencv的安装位置及dll文件,实现与vs2012的数据和资源共享. 1.1

经过2天的努力终于算是大概弄清楚了opencv中的vs框架是大概是如何工作的了,下面贴一下我自己写的代码注释.非常详细.对初学者有帮助.尤其详细分析了RunBlobTrackingAuto()函数,在看注释之前应该首先大概了解一下 Blob Tracking Tests和Blob Tracking Modules的说明文档.这样比较容易理解.说明文档的位置在  opencv的安装位置的opencv\doc\vidsurv 代码注释为本人原创,转载请注明原为地址:http://blog.csdn.

0 卡尔曼OPENCV 预测鼠标位置 卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件.对于每个时刻的系统扰动和观测误差(即噪声),只要对它们的统计性质作某些适当的假定,通过对含有噪声的观测信号进行处理,就能在平均的意义上,求得误差为最小的真实信号的估计值. 因此,自从卡尔曼滤波理论问世以来,在通信系统.电力系统.航空航天.环境污染控制.工业控制.雷达信号处理等许多部门都得到了应用,取得了许多成功应用的成果. 卡尔曼滤波器会对含有噪声的输入数据流(比如计算机视觉中的视频输入)进行递归操作,并产生

1. 安装依赖包 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev lib

目录 1.OpenCV安装 (1)安装依赖 (2)下载OpenCV源码 (3)安装pip (4)安装Python虚拟机 (5)编译OpenCV (6)验证安装 2.使用OpenCV和Python控制摄像头模块 (1)picamera模块安装 (2)使用Python代码控制摄像头 3.人脸识别 1.OpenCV安装 说到OpenCV的安装,我想做人脸识别,网上找了很多教程,都涉及到OpenCV,而很多教程是基于Adrian Rosebrock的这篇教材Raspbian Stretch: Insta

简介 本教程是经过本人多次踩坑,并参考网上众多OpenCV On Android的配置教程总结而来,尽希望能帮助学习移动图像处理的朋友们少走弯路.这也是本人第一次在简书上发布文章,如有不足,希望各位dalao能够指正,我也将及时修改.配置上如果遇到问题,也可以在评论里留言,我将尽力帮助解决.如有转载,请标明出处http://www.jianshu.com/p/b260ebb1c180.如果您使用的是android studio,请参考下一章OpenCV On Android环境配置最新&最全指南

内容转载自我的博客 目录 前言 1. 下载源码 2. 安装各种依赖 3. 开始编译安装 4. 配置C++开发环境 5. 程序执行时加载动态库*.so 6. 测试cpp文件 7. 配置python3的opencv环境 8. 卸载编译安装的OpenCV 前言 如果你只是想要使用C++或者Python语言来调用OpenCV,而且并不关心OpenCV是否为最新版本,那么请直接按照如下代码: sudo apt update && sudo apt install libopencv-dev pyth

1.OpenCV 与 CodeBlocks 的安装都比较简单,好多教程. 参考http://www.cnblogs.com/lyutian/p/4425956.html 安装opencv. Codeblocks安装参考http://blog.csdn.net/xinyunyishui/article/details/50967395 使用opencv库 1. 命令行形式 直接编写C 或者C++ 程序,然后分别用gcc,g++编译器生成可执行程序. 1) C程序版: #include <highg

前言: 论文及源代码网址: https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 地址2: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md 1.  一个失败的尝试 首先是跑一个例子试试,使用 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpo

1.更新 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2.安装关联库 2.1 搭建C/C++编译环境 sudo apt-get install build-essential 2.2 相关库(支持读写视频\python相关) -dev libavcodec-dev libavformat-dev libtiff4-dev libswscale-dev libjasper-dev python-dev python-numpy 2.3 安装cmake sudo

惭愧,之前一直没在linux下编译过opencv,也没用过纯命令行版的cmake,现在咬牙编译一次.其实感觉还凑合. opencv官网文档还是那么烂:https://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html 按这个安装,还是会缺很多选项. 只好参考好几个blog大概增加下面这些,应该就没啥问题了 比较有用的参考:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/OpenCV-3.3-Installati

Opencv2.4.9安装和在visualstudio 2013中配置 下载opencv和在windows下安装: 最新版本号的opencv是2014.4.25的opencv2.4.9,这里选择当前最新版本号. 点击opencv for windows就可以下载. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvemhvbmdodWFuMTk5Mg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissol

1.OpenCV2源码安装 安装依赖项 sudo apt-get install build-essential //build-essential是c语言的开发包,包含了gcc make gdb和libc函数库 sudo apt--dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale--dev 下载源码 https://opencv.org/releases/page/4/ 解压源码 mkdir build //在opencv2.4.

一.点与轮廓的距离及位置关系 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { //计算点到轮廓的距离与位置关系 Mat srcImg = imread("E://00.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clon

http://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/69219992 轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配 1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest() 2.矩的计算——moments() 3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes() 先上ppt: 代码:1.计算点到轮廓的距离与位置关系 ///计算点到轮廓的距离与位置关系 #include "opencv2/opencv.hpp&quo