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【走進OpenCV】學習Opencv不得不掌握的操作
本文主要借鑑Madcola發布在簡書上的文章,轉載請聯繫原作者,禁止二次轉載。> Mat img1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); cout << img1 << endl; int sz[3] = { 2,2,2 }; Mat img2(3, sz, CV_8UC1, Scalar(0, 0, 0)); Mat img5;
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給OpenCV初學者的禮物——OpenCV人臉檢測入門教程
本文的參考文檔見https://docs.opencv.org/4.0.1/d1/dfb/intro.html圖像的基本操作對於人類來說,圖像可以解構為畫面結構、色彩和非常豐富的意象。你可以把它解構為各種色塊或線條,然後用故事性的語言把這幅圖像存在腦海裡。
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Qt5.12.2+Opencv4.2配置動態連結庫以用Qt調用Opencv進行創作
一、軟體準備1、QT: 5.122、Opencv 4.23、CMAKE 3.17二、軟體安裝及環境變量配置1、Qtl 然後點擊下一步l 選擇安裝文件夾,默認為C盤,由於文件太大建議安裝到其他盤,選擇好安裝路徑後點擊下一步l 選擇如下組件:Qt5.12.2中的MinGW7.3.0
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OpenCV入門及應用案例:手把手教你做DNN圖像分類
本書的代碼分析、示例程序及環境搭建基於OpenCV 4.1版本,原始碼位於GitHub的OpenCV倉庫。01 OpenCV庫OpenCV由各種不同組件組成。OpenCV原始碼主要由OpenCV core(核心庫)、opencv_contrib和opencv_extra等子倉庫組成。
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opencv學習記錄1——視頻讀取與寫入
按照我的視頻資源和opencv官方文檔,我將整個學習計劃劃分為如下模塊:1:圖像基本處理2:特徵提取與檢測3:圖像分割4:級聯分類器訓練與使用5:視頻分析與對象跟蹤6:深度學習網絡7:相機標定和3D重建(SLAM)以上是我在結合一些參考資料和自己的需求劃分出來的學習模塊
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Win7-64+Anaconda3+Python3.7+pycharm+OpenCV3.4.9.33—opencv安裝
Win7 64環境下+Anaconda3-2020.02+Python3.7+ pycharm-community-2020.1.1+OpenCV3.4.9.33環境搭建——opencv介紹Win7 64下opencv_python-3.4.9.33-cp37-cp37m-win_amd64
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python+opencv實現車牌識別
文章目錄:一、前言二、訓練分類器2.1、準備訓練用單字符圖片2.2、圖片預處理2.3、用opencv的preprocess_hog()處理圖片2.4、用SVM訓練分類器三、車牌定位四、字符分割五、字符識別六、Mysql保存七、總結八、參考資料一、 前言:最近一直在學習機器學習,花了段時間把《機器學習實戰》(【美】Peter Harrington著
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OpenCV 強大的開源計算機視覺庫
OpenCV3~$ docker pull spmallick/opencv-docker:opencv-3.4.1 docker run --device=/dev/video0:/dev/video0
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如何快速簡單的安裝opencv-python
安裝環境(python3.6+Win10)下載安裝python3.6.8https://www.python.org/downloads/windows/最新版本為4.1.1 ----2019-8-28在opencv-contrib-python 版本中含有額外模塊( Extra modules ),而 opencv-python 版本中只含有基礎模塊。
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Python 圖像處理 OpenCV (1):入門
/官方 Demo :https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python圖書推薦圖書的話我就推薦一本吧,如果要看書學習絕對不能錯過的「Learning OpenCV 3」,當然,是英文原版的,中文版的話翻譯有點慘不忍睹,對英文閱讀壓力大的同學可以中英文對照著看:
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OpenCV 之 直方圖處理
r(k) n(k) P(rk) r(0) = 0 790 0.19 r(1) = 1 1023 0.25 r(2) = 2 850 0.21 r(3) = 3 656 0.16 r(4) = 4 329 0.08 r(5) = 5 245 0.06 r(6) = 6 122 0.03 r(7) = 7 81 0.02 根據上述公式得, s(0)=1.33≈1,s(1)=3.08
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Ubuntu 16.04中安裝OpenCV 2.4.11
build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 2 去管網下載opencv壓縮包3 解壓壓縮包到某文件夾(用windows習慣了,直接右鍵提取到此處。。。)
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利用OpenCV和深度學習實現人臉檢測
[2]:親測OpenCV3.3.0及以下版本,並沒有face_detector示例,且不支持face_detector。為了避免折騰,還是建議使用OpenCV3.3.1及以上(如OpenCV3.4)。1 face_detector簡介face_detector示例連結:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn/face_detector當電腦配置好OpenCV3.3.1或以上版本時,在opencv\samples\dnn也可以找到face_detector
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OpenCV在ARM上的移植 錯誤總結
所以執行原來可以正常運行的命令 :g++ ADA_LKDEMO.cpp -oADA_LKDEMO`pkg-config --cflags --libs opencv` -ldl 會出現如下錯誤: /usr/local/lib/libopencv_calib3d.so: error adding symbols: 文件格式錯誤 collect2
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OpenCV ffmpeg移植到ARM平臺
測試環境:Ubuntu 12.04 LTSOpenCV版本:1.0交叉編譯器:arm-none-linux-gnueabi-4.3.2步驟如下:一 交叉編譯libjpeg為了使OpenCV能處理jpeg圖像,我們必須事先交叉編譯好libjpeg這裡使用的版本是jpegsrc.v6b
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opencv-python獲取圖像:面向對象與面向過程
獲取圖像的方式有:1,讀取本地圖片,2,調用筆記本自帶攝像頭或usb攝像頭,3,調用網絡攝像頭。這裡需要注意以下,opencv讀取圖片默認通道為BGR的格式,當在其他UI用戶界面顯示圖像時注意轉換一下通道順序,例如BGR轉換成RGB:Image1=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)下面讀取一張圖片並顯示
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opencv學習—03圖像運算(一)
,size=[3,3],dtype=np.uint8)img2 = np.random.randint(0,256,size=[3,3],dtype=np.uint8)print("img1=\n",img1)print("img2=\n",img2)print("img1+img2=\n",img1+img2)print("cv2.add(img1,img2)=\n",cv2.add(img1,img2
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【走進OpenCV】霍夫變換檢測直線和圓
= imread("4.jpg"); imshow("Src Pic", srcImage); Mat midImage, dstImage; Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3); cvtColor(midImage, dstImage, CV_GRAY2BGR);
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基於opencv 的圖像處理入門教程
https://github.com/ccc013/CodesNotes/blob/master/opencv_notes/opencv_image_process_tutorial.ipynb1.b的數值範圍是 -127 到 127;要實現上述公式,可以採用 addWeighted()方法,它輸出的圖片是一個 24 位的 0-255 範圍的彩色圖片。
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基於OpenCV的圖像分割處理!
(img.empty()){cout << "Error: Could not load image" << endl;return 0;}Mat gray;cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);Mat dst1,dst2,dst3,dst4,dst5;threshold(gray, dst1, 127, 255, THRESH_BINARY