本篇介绍如何在Ros-kinetic环境下运用opencv2进行开发的配置,系统平台为64位Ubuntu16.04. 需要系统环境: 1.Ros kinetic版本,一般自带cv_bridge, 若没有可以通过apt下载 sudo apt-get install ros-kinetic-cv-bridge 2.OpenCV 2.4.9版本,一般来说cv_bridge依赖的OpenCV版本为2.4.8,亲测2.4.9可以用,安装可以参考https://blog.csdn.net/u01325041

原创博客:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 颜色追踪块CamShift滤波器. 首先确保你的kinect驱动或者uvc相机驱动能正常启动:(如果你使用的是kinect,请运行openni驱动) roslaunch openni_launch openni.launch 如果你没有安装kinect深度相机驱动,请看我前面的博文. 然后运行下面的launch文件: roslaunch rbx1_vision camshift.launch 当视频出

原创博客:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 关键点:是多个方向上亮度变化强的区域. opencv:版本是2.4. 侦测器:opencv有大量的关键点侦测器,我们本次采用goodFeaturesToTrack(). 相应的启动文件为:good_features.launch 侦测器返回的关键点变量: maxCorners : 设置最多返回的关键点数量. qualityLevel : 反应一个像素点强度有多强才能成为关键点. minDistance

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import cv2 import numpy as np from sensor_msgs.msg import Image import cv_bridge class MotionDetector: def __init__(self): rospy.on_shutdown(self.cleanup) # 创建cv_bridge self.bridge = cv_bridg

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import cv2 import numpy as np from sensor_msgs.msg import Image import cv_bridge class FaceDetector: def __init__(self): rospy.on_shutdown(self.cleanup) # 创建cv_bridge self.bridge = cv_bridge.

之前写过一个python使用opencv处理图片的脚本,当时是可以使用的,现在突然发现执行时出错: ImportError: /usr/lib/python2.7/dist-packages/cv2.x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN2cv9Algorithm7getListERSt6vectorINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaIS7_EE 重新编译安装opencv都不

最近ubuntu用的比较多,在写神经网络代码时也会经常接触到python,但是python的环境配置确实是个头疼的问题. 尤其是接触到opencv时,需要导入opencv的库文件,网上也有很多方法,本人也尝试了许多,最终发现一个很简单的方法. 在ubuntu下,直接找到cv2.so文件,复制到python的路径里,比如我的python路径是anaconda2/lib/python2.7/site-packages/ 在windows中,直接找到对应的cv2.pyd,拷贝到python路径中:an

Windows7 64位机上Emgu CV2.4.2安装与配置         分类:             Emgu CV              2012-11-28 17:22     927人阅读     评论(2)     收藏     举报     1.      从http://sourceforge.net/projects/emgucv/?source=directory下载最新的Emgu CV2.4.2: 2.      将libemgucv-windows-x86-gp

sudo apt-get install python-opencv cp /usr/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so /opt/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ or conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv

openCV 的cv2.imread()导入图片时是BGR通道顺序,这与Matplotlib的显示,或者读取图片的通道不同,如果需要可以转换为RGB模式,以下代码显示不同之处,但BGR在许多地方使用,caffe倒入数据是以BGR方式 plt.figure(figsize=(18, 10)) plt.subplot(1,3,1) plt.title('cv2-BGR') im = cv2.imread(im_file) plt.imshow(im) #plt.tight_layout() plt.

安装cv2 http://hyry.dip.jp/files/opencv.zip 采用cv2重写的<Python科学计算>中的实例程序 读者可以在下面的页面中搜索“opencv”,并根据Python版本下载对应的安装程序. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 非官方的Windows系统Python扩展库 安装完毕之后,运行下面的程序,测试是否安装正确. import cv2import sys try:    filename = sys.a

ImportError: No module named cv2 解决方法   import cv2时会出现这个问题 解决方法:将openCV安装目录里的python文件夹内的cv2.pyd复制到Python安装目录里Lib中site-packages内即可解决

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如

问题描述:import cv2 报错提示未安装此包. 解决措施: 1.cmd框中输入pip install cv2,若安装成功,则恭喜你一次性成功,如提示"无法找到与你当前版本的匹配"则尝试第2种方法. 2.手动下载cv2包,解压后将cv2.pyd放到site_packages的目录下,下载地址:https://pypi.python.org/pypi/cv2-wrapper/0.1 3.再次到cmd框中输入python,回车,import cv2,正常显示图1,若提示出现图2的报错,

import cv2 as cv import numpy as np """ matchTemplate(): 参数image:待搜索的图像(大图) 参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像 参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是 (W-w+1)*(H-h+1) 参数method:指定匹配方法,有如下几种: CV_TM_S

dlib库的安装以及人脸特征点的识别分布分别在前两篇博文里面 Dlib Python 检测人脸特征点 Face Landmark Detection Mac OSX下安装dlib (Python) 这篇主要涉及 cv2.ellipse 和 cv2.fitEllipse 的用法 import cv2 import dlib import numpy as np detector = dlib.get_frontal_face_detector() landmark_predictor = dlib

操作系统:windows server 2008 r2 enterprise 64位 Python版本:3.7.0 64位 这个问题坑了我一天,看了不少博客,用了好多方法,也没用.不多说了,介绍我的方法. 前提1:Opencv_python 已经成功安装,直接pip install opencv-python 前提2:Visual C++2015 redistributable已经成功安装(电脑管家软件管理卸载页面可以查看) 前提3:Numpy库已经提前安好 坑开始来了: 一直提示你找不到指定的

OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,它具有C ++,C,Python和Java接口,可以运行在Linux.Windows.Mac OS和Android操作系统上.OpenCV的设计是为了提高计算效率,并将重点放在实时应用程序上, 用优化的C / C ++编写,库可以利用多核处理,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. #--------------------------------

用法:cv2.namedWindow('窗口标题',默认参数) 默认参数:cv2.WINDOW_AUTOSIZE+cv2.WINDOW_KEEPRATIO+cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) 参数: cv2.WINDOW_NORMAL 窗口大小可改变 cv2.WINDOW_AUTOSIZE 窗口大小不可改变 cv2.WINDOW_FREERATIO 自适应比例 cv2.WINDOW_KEEPRATIO 保持比例饿 cv2.WINDOW_GUI_NORMAL cv2.WINDOW_G

关于 No module named 'cv2.cv2'等其他一些问题,一般都是版本不兼容的问题,重装即可. pip uninstall opencv-python 然后 pip install opencv-python

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二