OpenCV教程

OpenCV 是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 2. MacOSX上安装OpenCV 2.1. 安装Homebrew 2.2. 安装OpenCV 3. XCode建立OpenCV项目 3.1. 配置搜索路径 3.2. 添加链接库 3.3. 设置编译路径 3.

学习OpenCV大家都会遇到一个对象叫做Mat,此对象非常神奇,支持各种操作.很多初学者因此被搞得头晕脑胀,它各种用法太多太杂,搞得初学者应接不暇,感觉有心无力.无处下手之感.这里我们首先要正本清源,从Mat对象的产生原因说起,然后再把Mat各种神奇用法一一梳理总结. Mat对象起源: 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象,是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对象,但是OpenCV开发者在做复杂图像处理算法分析与计算时候,创建了很多IplImage这样的数据结构,偶尔

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //opencv3.0 alpha加载并播放视频 2015.11.07 int main(int argc, char* argv[]) { const char* vedioName = "D:/演示源码/视频/djxzBrightness.mp4"; cv::VideoCaptu

#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("FreeBamb.jpg"); if (img.empty()) { cout << "error"; return -1; } imshow

此随笔只为记录,以备后续的回顾 一.图像的载入与显示C++: Mat imread(const string& filename, intflags=1 ); flags >0返回一个3通道的彩色图像 flags =0返回灰度图像. flags <0返回包含Alpha通道的加载的图像.C++: void namedWindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE ); WINDOW_NORMAL设置了这个值,用户便可以

这一节,谈一谈如何对图像进行平滑,也可以叫做模糊.平滑图像的主要目的是减少噪声,这样采用平滑图像来降低噪声是是非常常见的预处理方法. 1.归一化滤波平滑-Homogeneous Smoothing 2.高斯滤波平滑-Gaussian Smoothing 3.中值滤波平滑-Median Smoothing 4.双边滤波平滑-Bilateral Smoothing 平滑是通过滑动窗口(内核或过滤器)扫描整个图像窗口,计算每个像素的基于核的值的和重叠的原始图像的像素的值的值来完成.这个过程在数学上称为

opencv 2.4.4版本共100个自带例子. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检测,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--目前还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,根据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_seg

保存下来~ 我是先按照下面第一个教程进行配置的 https://blog.csdn.net/weixin_42322013/article/details/88808230 然后在配置过程中出现错误,又按照下面这个教程解决的 https://blog.csdn.net/huihut/article/details/78701814 原文地址:https://www.cnblogs.com/ruandahua/p/11383724.html

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/20911629 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: [email protected] 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.8 在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像