灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像. 彩色图像增加了色彩信息,可以通过不同的色彩值来分割图像,常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割! 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域.先看看OpenCV的文档: C++: void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst) C: void cvInRangeS(const CvArr* sr

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录   13 颜色空间转换 目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等. • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体. • 我们将要学习的函数有:cv2.cvtColor(),cv2.inRange() 等. 13.1 转换颜色空间 在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法.但是你以后就会.发现我们经常用到的也就两种

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方

结合OpenCV中Camshitf算法学习,做一些简单的补充,包括: 实现全自动跟随的一种方法 参考opencv中的相关demo,可以截取目标物体的图片,由此预先计算出其色彩投影图,用于实际的目标跟随. Mat hsv,mask,hue,hist; cvtColor( cut_image, hsv, CV_BGR2HSV );//cut_image为提前截取的目标图片 inRange( hsv, Scalar( MIN( _hmin, _hmax ), MIN( _smin, _smax ),

今天上午,结合OpenCV自带的camshitf例程,简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解,现总结如下: 1:关于HSV H指hue(色相).S指saturation(饱和度).V指value(色调). 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色名称,如红色.黄色等: 饱和度(S)是指色彩的纯度,越高色彩越纯,低则逐渐变灰,取0-100%的数值: 明度(V)取0-100%. RGB 和 CMYK 分别是加法原色和减法原色模型,以原色组合的方式定义颜色,而 HSV 以人类更熟悉的方

目录 1 不同的色彩空间 1.1RGB颜色空间 1.2 Lab色彩空间 1.3  YCrCb颜色空间 1.4 HSV颜色空间 2 如何使用这些颜色空间进行分割 2.1 获取特定颜色的颜色值 2.2 应用分段阈值 参考 在本教程中,我们将了解计算机视觉中常用的色彩空间,并将其用于基于颜色分割.我们还将用C ++和Python共享演示代码. 在进行色彩分割时很多项目没有考虑到不同光照条件的影响,会严重影响结果.在许多计算机视觉应用中遇到这个问题,涉及基于颜色的分割,如肤色检测,交通灯识别等.所以构建

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

说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能,最典型莫如现在很好的EPF滤波器:GuideFilter.因此其优化的档次和程度是非常重要的,网络上有很多相关的代码和博客对该算法进行讲解和优化,提出了不少O(1)算法,但所谓的0(1)算法也有优劣之分,0(1)只是表示执行时间和某个参数无关,但本身的耗时还是有区别

最近在将Karlsruhe Institute of Technology的Andreas Geiger发表在ACCV2010上的Efficent Large-Scale Stereo Matching代码仿真.Andreas提供的源码中没有使用opencv,导致我一时无法适应如何显示处理的中间结果.将对应的库加载后,仿照采集相机图像数据的方式,从内存中读取对应图像到IplImage类型指针指定的内存空间,方便代码的调试和效果观测.其中用到的部分资料如下. *******************

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

/* 头文件:OurGaussmix2.h */ #include "opencv2/core/core.hpp" #include <list> #include"cv.h" using namespace cv;//InputArray 等的定义在cv里面 namespace ourGaussmix { class BackgroundSubtractor: public cv::Algorithm { public: virtual ~Backgr

opencv中的.at方法是用来获取图像像素值得函数: interpolation:差值 histogram:直方图

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

http://blog.csdn.net/welcome_xu/article/details/7650680 IplImage结构详细分析   IplImage 结构解读: typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int

                           [blog算法原理]Opencv中直线的表示方法  一.问题的提出:​          在实际项目编写过程中,需要对直线(Line)进行特定的处理.在以前的项目设计实现中,直线(Line)多是用来绘图使用的,而不是用来进行分析的.   经过较为仔细地研究Opencv提供的相关内容,感觉这个问题很有搞头,所以分离出来研究.先看refman           可以看到,opencv自己提供的3种直线寻找的函数,最后得到的表示line的数据结构

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

opencv中RotatedRect的angle这个成员变量总是诡异的不同寻常(http://stackoverflow.com/questions/15956124/minarearect-angles-unsure-about-the-angle-returned),官网也没有任何解释. 下面是获取RotatedRect的绝对角度(0-180)的函数: static double calcLineDegree(const Point2f& firstPt, const Point2f&

转载:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6967515 PS:很多时候,我们并不需要特别精通某个理论,而且有的时候即便你非常精通,但是当你真正去用它时,也会错误百出. 也就是说,要做到会用(这是终极目标),出现问题时,能够快速解决就ok了.对理论的熟悉,可以通过简单的实例来加深. 最厉害的,往往是那些深入浅出的人... openCV中贝叶斯分类器相关的API及其用法举例 openCV中与贝叶斯分类器相关的API函数有以下几个: (

OpenCV中做图像处理经常用到IplImage和Mat间的相互转换. 首先,cv::Mat是opencv2.0中的数据类型:IplImage是opencv1.0中的类型,两种类型并不相同. 1. IplImage -> cv::MatIplImage* pImg = cvLoadImage("lena.jpg");cv::Mat img(pImg,0); //第二个参数控制是否复制图像,0是不复制图像,也就是pImg和img的data共用内存,header各自有 2. cv::

转载:http://blog.csdn.net/tangwei2014 OpenCV中矩阵乘法运算 1. Mat*Mat: 第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数. [0, 1, 2, 3;     [0, 0, 0;       [14, 14, 14; 0, 1, 2, 3; *  1, 1, 1;  =    14, 14, 14; 0, 1, 2, 3]      2, 2, 2;        14, 14, 14] 3, 3, 3] 2. Mat.mul(Mat): 两个矩阵维数必

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb