以前都是直接用opencv,都没有仔细研究过,这次把库文件都介绍一下. 1.build和source 当我们安装完opencv中,你会发现在opencv文件夹中有两个文件夹,build和source,那它们分别是干什么的呢. 首先说这两者的关系,sources放的是opencv中的cpp文件,相当于一个工厂,build放的是opencv中的h.hpp.lib文件,相当于一个工具,opencv的开发者(当然开源后的使用者也可以)通过sources中的源文件,构建出build中的库文件,然后使用者就

在安装好的opencv文件夹下找到路径:opencv245\opencv\3rdparty\ffmpeg,此路径下有一个readme.txt文件,内容例如以下所看到的: The build script is to be fixed. Right now it assumes that 32-bit MinGW is in the system path and 64-bit mingw is installed to c:\Apps\MinGW64. It is important that

SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最经常使用的是用于分类,只是SVM也能够用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,opencv中自然也是有集成好了,我们能够直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单.易于使用和高速有效的SVM模式识别与回归的软件包. 网上讲opencv中SVM使用的文章有非常多,但讲SVM參数优化的文章却

OpenCV中的SVM参数优化 svm参数优化opencv SVMSVR参数优化CvSVMopencv CvSVM        SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最常用的是用于分类,不过SVM也可以用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,OpenCV中自然也是有集成好了,我们可以直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单

Image Watch是在VS2012上使用的一款OpenCV工具,能够实时显示图像和矩阵Mat的内容,跟Matlab很像,方便程序调试,相当好用.跟VS2012配合使用,简直就是一款神器!让我一下就爱上它了! 第一次看到Image Watch是今年3.4月份的时候,当时是在微博上看到新闻,点击链接的下载页面一直出问题,后面就忘了这事,昨天碰巧在OpenCV主页看到OpenCV2.4.5的Change Logs里面有链接,点进能下载果断试用下啊! 闲话少说,先看看部分相关链接. 1.Image

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

1.  查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU: 2.  从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装: 3.  从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CUDA Toolkit5.0,安装,并通过样本程序验证其安装正确: 4.  将C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.

OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).注意,新版本号的C++接口除了Haar特征以外也能够使用LBP特征. 先介绍一下相关的结构,级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包含读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗体的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calc

原文地址:http://blog.csdn.net/haorenka2010/article/details/24385955 按语:首先感谢http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837这个博主的原创方法,在这个基础上编译之后发现了很多问题,所以进行了改正,有了以下方法: 重新编译opencv 1. 查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU,本机显卡为NVIDIA GeForce  GT630: 2. 从http

​    我记得曾经有人对OpenCV的旋转吐槽,意思是它自己没有很好的关于选择的算法.在新的版本里面添加了这些函数(我还没有时间去看是什么时候pr的).现在一个比较棘手的问题,就是OpenCV中旋转是如何定量的,什么是正方向?什么是负方向?什么时候用角度?什么时候用弧度? 下面就是针对这几个问题,通过查资料.做实验的方式搞清楚. 一.OpenCV中旋转式如何定量的 也就是坐标系问题.OpenCV坐标系以(0,0)点为原点,以向下为Y轴正方向,以向右为X轴正方向. 对于旋转而言,通过"旋转中点&

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然

Opencv中图像的遍历与像素操作 OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat,Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵.矩阵的每一个元素代表一个像素,对于灰度图像,像素是由8位无符号数来表示(0代表黑,255代表白):对于彩色图像,每个像素是一个三元向量,即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝.绿.红). 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at(),其函数原型如下: template<typename _Tp> _Tp& at(int i0

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然

转载请注明出处! ! ! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 光流(optical flow)和openCV中实现 光流的概念:        是Gibson在1950年首先提出来的. 它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度.是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的相应关系,从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法. 一般而言.光流是因为场景中前景目标本身的移动.相机的运动,或者两者的共同运动所产

视频画面本质上是由一帧一帧的连续图像组成的,播放视频其实就是在播放窗口把一系列连续图像按一定的时间间隔一幅幅贴上去实现的. 人眼在连续图像的刷新最少达到每秒24帧的时候,就分辨不出来图像间的闪动了,使人感觉呈现出来的是连续的画面,视频的播放就是利用了这一点.我们知道,电影被称为"24帧的艺术",意思就是电影画面每秒刷新24帧,即每秒显示24副图像,它的帧率(Frames per Second,简称:FPS)为24. 一般情况下帧率要大于等于24,以下先测试一下两个视频文件的帧率,一个是

转载请注明出处! ! ! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 背景剪除和OpenCV中的实现 背景与前景都是相对的概念.以快速公路为例:有时我们对快速公路上来来往往的汽车感兴趣,这时汽车是前景.而路面以及周围的环境是背景.有时我们只对闯入快速公路的行人感兴趣,这时闯入者是前景,而包含汽车之类的其它东西又成了背景.背景剪除是使用很广泛的摄像头视频中探測移动的物体.这样的在不同的帧中检測移动的物体叫做背景模型,事实上背景剪除也是前景检測. 一个强劲的背景剪除算法应当

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T

Paul Viola和Michael Jones在2001年首次将积分图应用在图像特征提取上,在他们的论文"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"中,积分图被当作一种新的图像特征表征方式,可以把检测的Haar特征非常高效的计算出来,用于实时人脸检测系统. 积分图是一种能够描述全局信息的矩阵表示方法,其构造方式是积分图像上位置(i,j)处的值ii(i,j)是原图像(i,j)左上角方向所有像素的和

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心

[计算机视觉]关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项 标签(空格分隔): [计算机视觉] 前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识,打算升级一下对OpenCV的使用,但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的.于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译!下面就记录这一阶段出现的一系列问题. 关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的OpenCV2.4.9的源码进行编译,选择的编译环境为Visual Studio2010 x64,因为

一.最近因为所在的实习公司要求用opencv视觉库来写一个对图片识别并提取指定区域的程序.看了很多资料,只学会了皮毛,下面附上简单的代码.运行程序之前需要安装opencv库,官网地址为:https://opencv.org/.直接下载安装包到本地,解压即可.本人的opencv版本为24.10 .集成环境是visual studio 2013. #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>