我想捡起来C++，最近在看opencv，于是我想着一起吧。 但是我低估了这个小麻烦的魅力，曾经安装opencv c++版本就头秃，如今依然头秃。说明我没长进啊…… 折腾了两天，终于装上了。 其中最麻烦的就是兼容包，我今天把代理设置好，安装相对顺利了，昨天没设置代理，各种下载不了的包，就是灾难啊。 安装
直接上代码： void histogram_demo(Mat &image) { // 三通道分离 std::vector<Mat> bgr_plane; split(image, bgr_plane); // 定义参数变量 const int channels[1] = { 0 }; const int bins[1] = { 256 }; float hranges[2] = { 0,255 }; const float* ranges[1] = { hran
学习内容 利用OpenCV 读取一张本地图片并显示出来。 简要说明 这是学习OpenCV的一个必备知识，我的学习宗旨是：知道如何去用，才会去了解 代码演示 这是一个演示基础框架 #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" int main(int argc, char **argv) { return 0; } 开始
保存图片 imwrite bool cv :: imwrite(const String& filename,InputArray img,Const std::vector<int>& params = std::vector<int>()) 16位无符号（CV_16U）图像可以保存成PNG、JPEG、TIFF格式文件；32位浮点（CV_32F）图像可以保存成PFM、TIFF、OpenEXR和Radiance HDR格式文件；4通道（Alph
项目下载 https://github.com/AlexeyAB/darknet 进入工程目录,darknet\build\darknet 找到darknet.sln,vs2017打开 此处改为 修改属性页 cuda位置 opencv配置 包含目录 用属性下的VC++目录，右边会有包含目录和库目录，点击包含目录，添加以下三条路径，其实这些都是刚才OpenC
OpenCV均值漂移的跟踪mean-shift based tracking的实例 OpenCV均值漂移的跟踪mean-shift based tracking的实例 OpenCV均值漂移的跟踪mean-shift based tracking的实例 #include "opencv2/core/utility.hpp" #include "opencv2/video/tracking.hpp" #include "open
主函数 #include <iostream> #include <string> #include <stdio.h> #include <string.h> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/video/t
#include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/ml.hpp" #include "opencv2/objdetect.hpp" int main() { std::vector<cv::String> filenames; // notice here that we are using th
在ubuntu18.04安装opencv3.4.3+opencv_contrib时使用Cmake编译过程中出现的两个问题 问题1：报错fatal error: boostdesc_bgm.i: No such file or directory 报错原因：在编译CMake的时候 缺少boostdesc_bgm.i 这个文件，导致make编译的时候找不到该文件。无法编译通过。 手动下
引入OpenCV导致私有内存巨大opencvC++VS2015 说明 在调试程序的时候 发现自己的程序在VS的调试窗口占用很高, 花时间关注了一下这个问题, 手动写了小的程序复现这个问题,最终确定了占用巨大的问题. VS的调试工具表示的内存占用是统计的程序 私有字节 的大小, 而任务管理器统计
在进行OpenCV配置时，明明已经在属性管理器完成了包含目录、库目录和附加依赖项的设置，但是依旧遇到了如下问题：无法打开包括文件:“opencv2/opencv.hpp”: No such file or directory。 原因可能是：虽然已经完成了属性配置，但是没有保存。 可以尝试如下方法解决： 属性配置页完成
------ 已启动生成: 项目: test, 配置: Debug x64 ------1> test.cpp1>e:\vs2015opencv\opencv3.2\opencv\build\include\opencv2\core\mat.hpp(2586): warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失1>e:\vs2015ope
OpenCV基本操作-（1）读取和显示图片 OpenCv2 学习笔记(2) Mat图像显示
一.简介 图像处理中的形态学操作用于图像预处理操作(去噪 形状简化) 图像增强(骨架提取 细化 凸包 物体标记) 物体背景分割及物体形态量化等场景 二.腐蚀与膨胀操作 OpenCV 提供了 erode() 进行腐蚀操作 提供了 dilate() 进行膨胀操作
一.简介 图像噪声是图像在获取或传输过程中受到随机信号干扰而出现的. 常见的衡量信号噪声大小的方法是计算信噪比 二.椒盐噪声 三.高斯噪声 四.空间平滑
一.简介 在处理图像中,二值化图像(只含灰度值0或1)比灰度图像和彩色图像的计算速度最快 一副图像包括目标背景噪声等想要提取目标物体,通常是采用灰度变换阈(yu)值化操作 图像的阈值化操作就是将图像像素点分布规律,设定阈值进行像素点分割,进而得到图像的二值图像 图像阈值
如果显示图形文件，不添加waitKay()函数示例代码如下： 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 #include "opencv2/highgui.hpp" 3 using namespace std; 4 using namespace cv; 5 int main() 6 { 7 Mat frame = imread("figure_1.jpg", IMREAD_COLOR); 8 im
一.简介 从一张图像中,把轮廓提取出来 二.边缘提取 1.Canny Canny边缘检测的基本思想是:首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波,然后采用非极值抑制技术进行处理得到边缘图像 Canny算法分为4个步骤:(1)滤波平滑噪声任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据
一.cv::Mat 1.作用 cv::Mat表示图像类,用来操作图像和矩阵,它包含很多属性和方法 2.构造方法 cv::Mat image; //cv::Mat image() 无参数构造方法cv::Mat image(int rows,int cols,int type); cv::Mat image(cv::Size size,int type);cv::Mat image(int row
计算机视觉讨论群162501053 转载请注明：http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中 使用OpenCV的connerHarris实现角点检測自己实现Harris算法以下是自己实现的一个效果图 由于阀值设置比較高，所以房屋周围没有找出来 葵花宝典 在此之前，我们
//// ConsoleApplication40.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 //// // //#include "stdafx.h" //#include <iostream> //#include <stdio.h> //#include "opencv2/core.hpp" //#include "opencv2/core/utility.hpp" //#include "opencv2/
一、image中RGB通道提取，直接上代码很简单 import cv2 Import sys import numpy as np image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_COLOR) b = image[:, :, 0] g = image[:, :, 1] r = image[:, :, 2] 也可以直接用opencv的split函数 (b, g, r) = cv2.split(image) 上面得到
