sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo

本文主要针对Ubuntu 17.04版本下,opencv进行源码编译安装.开发环境主要针对python 对 openCV库的调用. 安装 gcc cmake 编译环境 sudo apt-get install build-essential pkg-config cmake cmake-gui 本文提供两种源码编译方式,一种是cmake命令,另一种是通过图形界面的cmake-gui进行编译 该版本系统ubuntu已经自带python 2.7 和 python 3.5 ,需安装 pip 对pyth

能把opencv的源码也进行调试吗?(需要pdb文件才行)1.我是用的Qt Creator,然后"工具\选项\调试器\概要\源码路径映射"中,选择"添加Qt源码",目标路径是Qt的源码路径,比如是"C:\Qt\Qt5.7.0\5.7\Src", 源路径是Qt Creator自动补充的.2.按照这种方法也可以将VC CRT源码给添加进来,目标路径是VC CRT的源码路径,比如是"C:\Program Files (x86)\Microso

当我们有时想查看opencv自带的函数的源代码,比如函数cvCreateImage, 此时我们选中cvCreateImage, 点击鼠标右键->转到定义,我们会很惊讶的发现为什么只看到了cvCreateImage的一个简单声明,而没有源代码呢?这是因为openCV将很多函数被加入了函数库,并被编译成了dll,所以只能看到函数申明,没法看到源代码.下面我们详细解释并讲解如何利用cmake查看opencv的源代码. 1:解释原因 要想解释这个,我们必须得熟悉opencv的安装目录<opencv的安

为什么需要源码安装? 1. 对 Python 版的 OpenCV,Ubuntu 有两种安装方式: 源码安装:官网(https://opencv.org/releases.html)下载源代码,在机器上编译安装 只库文件安装:安装由 Ubuntu 社区人员已经编译好的库文件 pip3 install opencv-python " opencv-contrib 是 opencv 的扩充 注: 库文件(cv2.so)安装路径:/usr/local/lib/python3.5/dist-package

当我们有时想查看opencv自带的函数的源代码,比如函数cvCreateImage, 此时我们选中cvCreateImage, 点击鼠标右键->转到定义,我们会很惊讶的发现为什么只看到了cvCreateImage的一个简单声明,而没有源代码呢?这是因为openCV将很多函数被加入了函数库,并被编译成了dll,所以只能看到函数申明,没法看到源代码.下面我们详细解释并讲解如何利用cmake查看opencv的源代码. 1:解释原因 要想解释这个,我们必须得熟悉opencv的安装目录<opencv的安

2D图像几何基元 一般的,表示一个2d几何基元只用两个维度(比如x,y)就可以表示了,但是在计算机视觉研究中,为了统一对2d几何基元的操作(后面讲到的仿射,透射变换),一般会以增广矢量的方式表示几何基元. 齐次坐标将原本n维的坐标用一个n+1维的坐标表示,其两个基本作用为:     1. 区分n维空间的点和向量,一个点的第n+1维为非零值,而向量的n+1维为0     2. 统一几何基元的旋转,平移,拉伸,投影等操作(只用一个矩阵就可以表示) 2D点:2D点的齐次坐标表示为:,其中仅在尺度上不同

使用CMake可以生成OpenCV源码的解决方案,然后就可以对OpenCV函数进行修改,功能剪切等操作了,对这部分内容感兴趣的可以浏览一下上一篇文章:CMake生成OpenCV解决方案&&编译OpenCV源码 自己修改过的函数实现可能有Bug,或者我们想跟踪查看DLL被别的程序调用时候的运行情况,这个时候就可以用到VS编译器的一个调试功能-"附加到进程". 例如对于OpenCV的高斯滤波函数GaussianBlur,它的位置在moudles->opencv_img

WITH_QT//H:\software\programming\qt\5.12.3\mingw73_32\lib\cmake  5.6的路径要改这样 WITH_OPENGL 编译器mingw32-make mingw32-make install source opencv 4.1.0

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OpenCV中DeepFlow代码其实是Brox光流,而非真正的DeepFlow光流,在将近一个月的研究.移植及优化过程中,对Brox光流有了较深刻的认识.我对OpenCV中源码进行了详细的分析,并以自己理解进行了一定的改动,使得更易阅读,但并没改变算法本身.我前面的博客提到“光流计算框架”的问题,这个框架是我参见多个光流算法源码及其对光流认识后总结出来的,几乎所有光流算法都可以写进我这个框架中,Brox光流也不例外,这里就将OpenCV的Brox源码稍加改动融入了我设计的光流框架中.关于Bro

OpenCV K-means源码解析 OpenCV 图片读取源码解析 OpenCV 视频播放源码解析 OpenCV 追踪算法源码解析 OpenCV SIFT算法源码解析 OpenCV 滤波源码分析:bilareralFilter OpenCV 数字识别解析 只捡需要的读 读懂OpenCV源码需要哪些基础? 通读过C++ Primer,目前C++属于入门级, 数字图像处理基础也有.目前看不懂OpenCV源码,请问还需要哪些基础, 从哪些方面入手源码比较好呢?谢谢 回答: 半年前实习的时候,在那个公

http://blog.csdn.net/lantishua/article/details/21182965 工作需要,在Android上使用OpenCV.opencv当前的版本(2.4.8)已经有了opencv4android,但是一方面这个SDK将所有opencv的功能打到了一个so包里,所以so的体积较大,从而造成使用该so的apk也大,上层对此不太满意:另一方面,使用opencv4android必须在手机上安装openv manager,上层对此也感觉有点别扭.所以我尝试用opencv

0.前言     本文介绍怎样在树莓派中通过编译源码的方式安装opencv,并通过一个简单的样例说明怎样使用opencv.     很多其它内容请參考--[树莓派学习笔记--索引博文] 1.下载若干依赖项     在開始安装之前.最好更新树莓派软件源. 假设更新时间太长,请參考博文改动软件源网络地址--[树莓派学习笔记--改动树莓派软件源] sudo apt-get update     请依次安装下面依赖项,这些必须安装的依赖项来自于opencv官网的说明,在多数debian系统中都能够採用这

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和

EasyPR(Easy to do Plate Recognition)是本人在opencv学习过程中接触的一个开源的中文车牌识别系统,项目Git地址为https://github.com/liuruoze/EasyPR.考虑到大部分人对opencv的使用还比较陌生,我将在接下来的时间内,将自己的EasyPR学习过程中的一点点学习心得分享给大家,当然也是为了督促自己去更好地学习.鄙人技术浅薄,文笔浅陋,未免见笑于大方之家. EasyPR将把车牌识别划分为了两个过程:即车牌检测(Plate Det

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

在这篇中,我们探讨如何通过已安装的opencv选择不同的编译器类型,生成高度还原的OpenCV开发时的解决方案工程文件,欣赏OpenCV新版本中总计 六十六多万行的精妙源代码.我们可以对其源代码进行再次编译,得到二进制文件,或者修改原版官方的OpenCV代码,并编译后为自己所用,为深入理解OpenCV的开源魅力迈出了坚实的一步. 一.下载安装cmake 想要在Windows平台下生成OpenCV的解决方案,我们需要一个名为cmake的开源软件,可以在 camke的官网:http://www.cm

本文为作者原创,未经允许不得转载:原文由作者发表在博客园: http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5387743.html 在ios下开发基于opencv的程序时经常会用到两条接口,分别是UIImageToMat()和MatToUIImage(),这两条接口是UIImage与Mat之间的转换.关于这两条api的信息opencv文档里面没有给出太多的信息,所以,需要通过阅读源码来分析. 1.UIImageToMat的细节 关于这条api,我们总想知道返回的mat