OpenCV使用OMP完成并行运算,在使用AdaBoost检测的时候,在cascadedetect.cpp 里面,大量使用 parallel_for_(Range(0, stripCount), CascadeClassifierInvoker( *this, processingRectSize, stripSize, yStep, factor,candidatesVector, rejectLevels, levelWeights, false, currentMask, &mtx) );

1.图像与矩阵 一般来说,图像是一个标准的矩形,有着宽度(width)和高度(height).而矩阵有着行(row)和列(column),矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟,于是很自然的就把图像作为一个矩阵,把对图像的操作转换成对矩阵的操作,实际上所有的图像处理工具都是这么做的.计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象.图像只是存储在矩阵格式中的数字序列.每个数字是一个考虑的波长(例如RGB图像中的红.绿.蓝)或波长范围(对全色设备而言,如红外光谱仪)的光强衡量.图像中的每个

opencv 3.0 DPM cascade contrib模块 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 在opencv3.0 中 加入DPM检测的C++代码,目前开源的DPMC++代码不多,在2.4的opencv 版本中,DPM模块中在检测时用的是latentSVM,这个是标准的DPM matlab源码中使用的分类器,不过在在voc_release 5.01版本中已经也加入了cascade.这一版本

OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案,它提供了对于并行编程的高层抽象.仅仅须要在程序中加入简单的指令,就能够编写高效的并行程序,而不用关心详细的并行实现细节.减少了并行编程的难度和复杂度.也正由于OpenMP的简单易用性,它并不适合于须要复杂的线程间同步和相互排斥的场合. OpenCV中使用Sift或者Surf特征进行图像拼接的算法.须要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描写叙述,之后再进行图像特征点的配对.图像变换等操作.不同图像的特征提取和描写叙述的工作是整个过程中

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

前两周,同事和我说检测时间超时,其中对图像做畸变矫正和投影变换就要花费25ms(3000×3000的图).而此时我们已经用上了文章opencv图像畸变矫正加速.透视变换加速方法总结中的方法.突然我想到了我去年笔记OpenCV笔记(10) 相机模型与标定中的一个函数cv::undistortPoints(),对感兴趣点进行畸变矫正.在应用之前,需要测试下两种方法计算出来的点的差值,即remap和undistortPoints的不同.结论:对全图进行畸变矫正,再找点 VS 找点后,对点进行畸变矫正,

说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能,最典型莫如现在很好的EPF滤波器:GuideFilter.因此其优化的档次和程度是非常重要的,网络上有很多相关的代码和博客对该算法进行讲解和优化,提出了不少O(1)算法,但所谓的0(1)算法也有优劣之分,0(1)只是表示执行时间和某个参数无关,但本身的耗时还是有区别

写在前面 安装opencv的时候,往往会卡在这里: IPPICV: Download: ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz 其实就是墙的原因,然后你去搜,解决方法就是先下载好,然后安装opencv的时候从本地载入. 有的人是真恶心,放个CSDN下载在那里. 转载一个好人的博客吧,这里有下载的方式,所有的IPP版本都可以这样做. https://yinguobing.com/install-ippcv-manually/ 以下是那位好人博客的方

首先检查自己的机器是否支持,否则都是白搭(仅仅有NVIDIA的显卡才支持.可在设备管理器中查看) 假设不用GPU.能够直接官网下载预编译好的库 环境: 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 (仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持.6.0最高支持到2012) 4 TBB --------------下面内容转自网络(增加了自己编译时遇到的问题及解决方式)----------------- 1. 须要的文件     1.1 CMAKE 3.0 [http

根据前面surf简化版的结构,重新把ORB检测的代码给简化以下,发现虽然速度一样,确实能省好多行代码,关键是有 BruteForceMatcher<HammingLUT>matcher的帮忙,直接省的写了一个函数: NB类型:class gpu::BruteForceMatcher_GPU 再加上findHomography,之后perspectiveTransform就可以location,但是这样速度很慢: 于是改动一下,求matches的keypoints的x与y坐标和的平均值,基本上就

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope

级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )

概述 使用OpenCV的过程中经常查看文档,每次都去官网查看,不过国内访问速度很慢,有一份本地的文档就好了.本文列出了在Linux(Fedora)系统上从OpenCV源码编译出documentation的步骤.在Windows系统上也可以编译出文档,只需在cmake-gui界面中勾选build-doc并根据提示信息安装相应依赖程序,generate后用visual studio编译安装文档. 你也可以直接下载我编译生成好的文档: OpenCV-3.0.0文档:百度云盘 我的github项目. O

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

1.流程调用图 2.部分代码分析 //模板函数进行颜色空间的转换 template <typename Cvt> void CvtColorLoop(const Mat& src, Mat& dst, const Cvt& cvt) { //封装Tbb的并行结构parallel_for,OpenCV导出为:parallel_for_ //Range:迭代范围类 CvtColorLoop_Invoker<Cvt>:模板类 parallel_for_(Range

转自: http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.

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

一.利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作. 基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作. 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新,当需要完成一些自定义的操作时(Open