在mac电脑上管理这些gnu的库一般都使用Homebrew,但总有一些你个性化的需要是官方的Homebrew配方无法满足的.比如在屏幕的输出中使用中文字符. 在OPENCV中输出UTF8字符集早已经有人完成过类似的工作,方法是使用freetype的支持,程序中选择使用的字库,从而在屏幕上输出任意的字符.但官方的Homebrew OPENCV的配方中,并不包含freetype的支持.这时候,只好自己来编译OPENCV及contrib库,因为freetype的支持就在contrib库中. 编译安装

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

索引 简述 准备 示例 效果图 结语 简述 我在使用opencv2或3的时候想要在图片上添加中文文字,需要去下载Freetype库,编译好链接到opencv库中才能中文的输出.网上大部分在图片中插入中文的教程还是win+vs的配置教程.像我这种win下有环境,linux下有环境的人来说,想要同步代码无疑有点麻烦.好在有替代方法,也就是接下来要将的例子pillow. 准备 pillow安装 不能再简单了,你可以有如下安装方式: pip install pillow 或者 conda install

今天听说很多同志们写毕业论文重复率过高的问题,大牛说用图片代替字就行了,我就想用OpenCV实现一下看看能不能搞,果不其然还是可以的!!!主要的难点在于普通格式的图片背景不透明,需要使用背景透明的png格式图片就行. 主要思想和步骤: 1.首先配置好FreeType与OpenCV,添加编译好的lib,与include目录和CvxText.h和CvxText.cpp就行了,参考[1] 2.说一下思路,主要就是OpenCV版本的问题造成有的函数用的IplImage,而函数 //设置原图像文字  te

1.软件包准备 opencv源码包地址:                官网  github opencv_contrib源码包地址:   github Tesseract源码包地址:            github cmake.exe 下载地址:             官网 qt  下载地址:                          官网 注意: opencv和open_contrib包的版本号要一致(比如都是3.4.0) Tesseract源码安装参考: Win10 使用Mi

利用OpenCV给图像添加中文标注 : 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd101012dbh.html  和https://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/45719009 OpenCV不支持汉字输出,参考了网上的相关内容,将解决步骤简要记录如下:1.从 http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/ 下载FreeType库,windows下,根据

目标定位 一.开始全面支持 Tensorflow OpenCV3.4 新功能 当前最新进展OpenCV 3.4 dev:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn Ref:3.4.0-dev link 二.安装 卸载 OpenCV 3.3.0 进入build文件夹执行 make uninstall #以下是optionscd .. sudo rm -r build sudo rm -r /usr/local/include/o

其中有一些改动为了文字大小等还有一些图片的尺寸,真正使用的时候可以把尺寸的屏蔽掉 头文件: //==================================================================== //==================================================================== // // 文件: CvxText.h // // 说明: OpenCV汉字输出 // // 时间: // 作者: xx /

转自:http://www.cnblogs.com/hujingshuang/p/5119015.html 说明:本博文是根据前人已有的成果并结合自己的理解而成的.为了避免让读者感到繁琐,我将运用小学及初中学习的总分总.承上启下的写作技巧进行讲解,力图做到详略有致,言简意赅,图文并茂,通俗易懂. 实验平台:VS2010 + opencv2.4.10 (其他版本搭配也是一样的做法) 简介:在opencv中,不可避免的会遇到在一幅图像.一段视频或者实时的监控画面上嵌入特定的文字来标识,让人一目了然.

Ubuntu系统---配置OpenCV 目录 一.Ubuntu下配OpenCV 二.Ubuntu下配python-opencv   说明 上述一.二两种方式,配置OpenCV还是有区别的.按个人已有知识的理解,“Ubuntu下配OpenCV”是在系统下装了一个opencv,OpenCV的库全:“Ubuntu下配python-opencv”是Python可以调用OpenCV的相关库,OpenCV的库不全,仅供python用. 正文 一.Ubuntu下配OpenCV @https://blog.cs

图像处理---<在图片上打印文字 FreeType库> 目的:想在处理之后的图像上打印输出结果.方法: (1)只在图像上打印 数字.字母的话:                1.Mat格式的图像,可以使用opencv自带的putText().                2.IPLImage格式的图像,可以使用自带的cvInitFont和cvPutText函数.     (2)在图像上打印 汉字的话,可以使用FreeType库.                FreeType库是一个完全免费

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 如果您看过<三分钟极速体验:Java版人脸检测>一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来: 首先确定咱们的目标: 开发出java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. 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. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

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

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法CV_TM_CCORR 归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF 归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NO

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查