一气呵成代码,但是,当发生执行_CrtIsValidHeapPointer例外,去搭调了一上午Bug.最终获得 跟踪定位到 _CrtIsValidHeapPointer ,注意到 g 8h
"@dbgheap.c 文件里 _CrtIsValidHeapPointer 处凝视:          /*          * If this ASSERT fails, a bad pointer has been passed in. It may be          * totally bo

1.考虑下面的场景:设计一个容器,包含一组类型不同但相互关联的对象(比如:Animal,Dog,Cat),对象具备多态行为.2.容器一般只能包含一种类型的对象,使用vector<Animal> 会造成对象切割,不具备多态行为.3.经典的解决办法是:vector<Animal*>, 但是这会增加内存管理的负担.考虑下面的情况: Dog d; vec[i] = &d; // 局部对象d销毁, vec[i] 指向垃圾 vec[i] = vec[j]; // 指向同一个对象, 在v

1.基础使用 ArToolKit:生成图片特征,可以用彩图.(图片先灰化)    genTexData效准相机.由于有的相机照相有弧度.  calib_camera 2.使用UE4ARPlugins做了把ArToolKit的库引入,相关代码封装,调位置 3.关于ARPlugins的源码阅读:A 初始化数据 跟踪线程  B扫描匹配图像  C存储结果D 获取相机图像  E更新纹理  F获取匹配结果,将结果与内容轴方向匹配Plugins的BUG于tracking代码页,每次匹配完后会返回结果集,但循环

发生coredump时的错误信息如下: terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): OpenCV(4.1.0-dev) /home/admin/opencv/opencv-master/modules/core/src/matrix.cpp:169: error: (-215:Assertion failed) u->refcount == 0 in function 'deallocate' 以下

matx.h matx类是opencv中的一个基础类,其位于core模块中,所执行的操作时opencv矩阵和向量的运算.如果熟悉基于matlab的图像处理,那么很容易想到,所有对图像的操作归根结底都是对矩阵的操作.尽管matx类不是opencv最基础的类,但是我认为以此进入图像处理学习和熟悉c++程序是合适的. 1.头文件和基础 #ifndef __OPENCV_CORE_MATX_HPP__ #define __OPENCV_CORE_MATX_HPP__ #ifndef __cplusplu

这个问题经过我的调试发现:   程序是在 while (*at && !isdigit(*at)) at++;   这个语句时crash的,但是跟进去是isdigit的问题,因为变量at的声明是char* at:  当at指向一个中文路径的时候,在传递给 isdigit时,*at类型很明显,隐式转换成为了int,因为  isdigit(int c)是这样声明的.所以这个时候一下子int c变成了一个负数:0xffffffb2,然后再往下跟进执行到 _ASSERTE((unsigned)(c

崩溃的信息如下: 1 OpenCV(4.1.0-dev) Error: Gpu API call (invalid configuration argument) in videoDecPostProcessFrame, file /home/admin/opencv/opencv_contrib-master/modules/cudacodec/src/cuda/nv12_to_rgb.cu, line 203 2 terminate called after throwing an inst

双方依赖的 jpeg 静态库源码版本冲突,重新静态编译库,都采用一致版本即可.

### `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

每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat

OpenCV参考手册之Mat类详解 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储像素值可能根据最适合我们的需要而变化,最终可能减少计算机世界内的所有图像数值矩阵和一些其他的信息的描述基质本身.OpenCV 是一个计算机视觉库,其主要的工

代码一气呵成,但运行的时候会出现_CrtIsValidHeapPointer的异常,跟进去调了一上午的Bug,终于搞定 跟踪定位到 _CrtIsValidHeapPointer ,注意到 g 8h"@dbgheap.c 文件中 _CrtIsValidHeapPointer 处注释:          /*          * If this ASSERT fails, a bad pointer has been passed in. It may be          * totally

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

视频处理中,往往需要在上面增加文字包括汉字英文字母数字标点等,Emgu.CV/opencv 绘图 线面文字包括中文 这篇里也有相关介绍,但是这篇里根据逐像素修改rgb值的方法效率太低 查了很多资料,基本上opencv叠加汉字的方法都起源于这里 http://wenku.baidu.com/link?url=g1dCXwRbSpy7XUhsStRLANQRmvAXKSAa1ohrphx1R3XSZozi68WrTOrKjbxRnh9jWvF9Ass2SZKnvFrGE2ctCpZadNndhFrQ

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 

1.在windows下编写人脸检测.识别系统.目前已完成:可利用摄像头提取图像,并将人脸检测出来,未进行识别. 2.在linux下进行编译在windows环境下已经能运行的代码. 为此进行了linux系统下OpenCv的安装. 在linux中安装OpenCv遇到了很多问题,已经解决,但是花费了不少时间.目前:可以在linux下编译OpenCv项目,但是运行生成的程序时出现问题.初步认定为采用了虚拟机而导致运行内存不足,程序直接崩溃,将继续解决这个问题. 花费较多时间安装OpenCv是有必要的,为

#1,准备正负样本 正样本:可以一张图片上多个sample,也可以一张图片单独成一个sample,准备多个sample.生成描述文件如下所示: 负样本:只要不含正样本,任意图片都可以作为负样本,但是最好是正样本中的背景作为负样本,同样生成如下描述性文件: 注意:正负样本比例一般为1:3,负样本只需要名称,正样本还要个数和位置参数. 正样本要归一化为统一大小. 正样本描述文件与正样本放到一个文件夹pos中,负样本描述文件放到当前文件夹,还需要部分opencv的文件以备下用,文件组织如下所示: #2

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运