动态结构序列CvSeq是所有OpenCV动态数据结构的基础. 分为两类: 稠密序列 稀疏序列 (1) 稠密序列都派生自CvSeq,他们用来代表可扩展的一维数组 - 向量.栈.队列和双端队列.数据间不存在空隙(连续存储).如果元素元素从序列中间被删除或插入新的元素到序列,那么此元素后边的相关元素全部被移动. (2)稀疏序列派生自CvSet,CvSet也是基于CvSeq的,他们都是由节点所组成,每一个节点要么被占用,那么为空,由标志位flag决定.这些序列作为无序数据结构被使用,如点集合.图.Has

转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st

OpenCV里面用到了很多图像相关的数据结构,熟练掌握它们是学习图像的基础. 1.IplImage IplImage IplImage IPL 图像头 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 depth; /* 像素的位深度:

1.CvMemStorage *storage=cvCreateMemStorage(block_size); 用来创建一个内存存储器,来统一管理各种动态对象的内存. 函数返回一个新创建的内存存储器指针. 参数block_size对应内存器中每个内存块的大小,为0时内存块默认大小为64k.   2.cvCreateSeq CvSeq* cvCreateSeq(int seq_flags,int header_size,int elem_size,CvMemStorage* storage) 功能

查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThres

轮廓检测 对于查找轮廓我们一般要对图像Canny检测.但是对于很特殊的场合其实我们还可以直接对二值化的图像进行轮廓的提取. 关键函数 1. cvFindContours Retrieves contours from the binary image and returns the number of retrieved contours. The pointer firstContour is filled by the function. It will contain pointer to

(看到有很多同学都来看这篇文章,说明可能是有必要的,然后这个写的比较水,所以 如果求干货的话,请移步: http://www.cnblogs.com/letben/p/5885799.html 但是 要在这个里面下载那个169Mb的jar包. ) 也不能算是突发奇想,但是,eclipse 的确可以跑 opencv的类库.下面是跑动的一些背景: https://github.com/bytedeco/javacv#manual-installation javacv 介绍: javacv使用来自j

图片解析: 原图: code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]){ #if 1 int i, j; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage

ApproxChains 用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, double parameter=0, int minimal_perimeter=0, int recursive=0 ); src_seq 涉及其它链的链指针 storage 存储多边形线段位置的缓存 method 逼近方法 (见函数 c

http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before searching for contours List<MatOfPoint> contours = new ArrayList&

http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8519751 环境: vs2008 + opencv2.1 先看,这两个函数的用法(参考 opencv手册): +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ FindContours        在

核心函数:(后面标明号的,下面有解析) int cvFindContours(Iplimage* img,//这是输入函数,必须是8bit,单通道的图像---1 CvMemStorage* storage,// 已分配的内存,用来存这个函数所搜索到的轮廓 ---2 CvSeq** firstContour,//此处的指针不需要自己分配,只需在外面定义一个该类型的指针即可--3 int headerSize=sizeof(CvContour),//--4CvContourRetrievalMode

cvFindContours函数: int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image: 8比特单通道的源二值图像.非零像素作为1处

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

Python教程系列:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 与C++的不同之处:http://developer.51cto.com/art/201003/187863_all.htm python接口功能的类似功能的介绍其中包括迭代访问.切片方式.如果你对python接口功能想有所了解的话,你可以浏览以下文章,会对你有所帮助. AD:2013云计算架构师峰会课程资料下载 在正常情况下, OpenCV的python接口和C语

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

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(,) )

slab分配器:http://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/42737181 hash操作  :http://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/42773231 lru操作     :http://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/42869325 配置参数   :http://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/426

第一个是增加对比度的函数,就是变亮. IplImage* EqualizeHistColorImage(IplImage *pImage) { IplImage *pEquaImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), pImage->depth, ); // 原图像分成各通道后再均衡化,最后合并即彩色图像的直方图均衡化 ; IplImage *pImageChannel[MAX_CHANNEL] = {NULL}; int i; ; i < pImage-

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*