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文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

OpenCV CommandLineParser 的用法 去百度了一下,关键字:OpenCV CommandLineParser  发现,最多的讲解是:opencv源码解析之(5):CommandLineParser类的简单理解  链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/04/15/2450505.html // minimalistic foreground-background segmentation sample, based

学习OpenCV大家都会遇到一个对象叫做Mat,此对象非常神奇,支持各种操作.很多初学者因此被搞得头晕脑胀,它各种用法太多太杂,搞得初学者应接不暇,感觉有心无力.无处下手之感.这里我们首先要正本清源,从Mat对象的产生原因说起,然后再把Mat各种神奇用法一一梳理总结. Mat对象起源: 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象,是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对象,但是OpenCV开发者在做复杂图像处理算法分析与计算时候,创建了很多IplImage这样的数据结构,偶尔

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

前言 最近看github上源码发现对两个cv::Rect使用相与(&)操作,猛地感觉自己蒙啦,Rect类还有这种神奇用法?!翻看opencv官网Rect类,果然如此! opencv中Rect类 Rect_类有些意思,成员变量x.y.width.height,分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高.常用的成员函数有Size()返回值为一个Size,area()返回矩形的面积,contains(Point)用来判断点是否在矩形内,inside(Rect)函数判断矩形是否在该矩形内,tl()返回左上角点坐

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

OpenCV中Mat的基本用法:创建.复制 一.Mat类的创建: 1.方法一: 通过读入一张图像,直接将其转换成Mat对象. Mat image = imread("test.jpg"); Mat image = imread("F:\\test.jpg"); 其中,imread()方法需要传入String类型的值,一般都是图像文件路径. 注意:图像文件路径中需要两个“\”,要不然会报错. 2.方法二: 使用无参数构造函数,创建Mat对象. Mat image =

opencv是一个基于BSD许可发行(也就是俗称的开源)的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS上.由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的它轻量且高效,并提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 对于python而言,在引用opencv库的时候需要写为import cv2.其中,cv2是opencv的C++命名空间名称,使用它来表示调用的是C++开发的opencv的接口. 参考地址:

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究.   OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

opencv中有时需要对Mat数据需要对其中的数据求取最大值和最小值.opencv提供了直接的函数 CV_EXPORTS_W void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal, CV_OUT , CV_OUT Point* minLoc=, CV_OUT Point* maxLoc=, InputArray mask=noArray()); CV_EXPORTS void minMaxIdx(InputArray src, double*

转自 http://blog.csdn.net/kh1445291129/article/details/51149849 //如果创建一个Rect对象rect(100, 50, 50, 100),那么rect会有以下几个功能: rect.area();     //返回rect的面积 5000 rect.size();     //返回rect的尺寸 [50 × 100] rect.tl();       //返回rect的左上顶点的坐标 [100, 50] rect.br();       

可以使用OpenCV定义的宏来提取象素值假设灰度图像image,存取其i行j列的象素可以这样:CV_IMAGE_ELEM(image, uchar,y, x)如果是彩色图像就是CV_IMAGE_ELEM(image, uchar,y, 3*x)CV_IMAGE_ELEM(image, uchar,y, 3*x+1)CV_IMAGE_ELEM(image, uchar,y, 3*x+2) CV_IMAGE_ELEM是一个宏, #define CV_IMAGE_ELEM( image, elemty

分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征. 其他图像分割方法,如阈值,边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念,彼此像素间互相独立,没有统一性.分水岭算法较其他分割方法更具有思想性,更符合人眼对图像的印象. 其他关于分水岭"聚水盆地"."水坝"."分水线"等概念不准备

所有参考来自网上仅仅做学习记录用,具体正确性需要在具体项目各自验证,不涉及具体错误代码处理调试等问题,欢迎发现发现问题~ 参考: 1. https://blog.csdn.net/LiheZhu/article/details/50485317 2. https://mangoroom.cn/opencv/opencv-learning-imread.html 1.该函数位于Highgui.h和Loadsave.cpp文件中. Mat imread( const string& filename

主要是对内存数据自动编解码 string fname = "D:/image.jpg"; //! 以二进制流方式读取图片到内存 FILE* pFile = fopen(fname.c_str(), "rb"); fseek(pFile, , SEEK_END); long lSize = ftell(pFile); rewind(pFile); char* pData = new char[lSize]; fread(pData, sizeof(char), lSi

当我们得到对象轮廓后,可用boundingRect()得到包覆此轮廓的最小正矩形,minAreaRect()得到包覆轮廓的最小斜矩形,minEnclosingCircle()得到包覆此轮廓的最小圆形,这些函式协助我们填补空隙,或者作进一步的对象辨识,boundingRect()函式返回的是正矩形,所以如果对象有倾斜的情形,返回的可能不是我们想要的结果. Rect boundingRect(InputArray points) points:输入信息,可以为包含点的容器(vector)或是Mat.

模板匹配函数,就是在一幅图中,找到另外一幅的在本图的相似的地方 CV_EXPORTS_W void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ,OutputArray result, int method, InputArray mask = noArray() ); image是输入的图像, templ 是输入的模板图像, result是保存的结果矩阵,可以通过minMaxLoc函数确定矩阵的最大值和最小值 method是图像匹配的方法:

概述 使用OpenCV的过程中经常查看文档,每次都去官网查看,不过国内访问速度很慢,有一份本地的文档就好了.本文列出了在Linux(Fedora)系统上从OpenCV源码编译出documentation的步骤.在Windows系统上也可以编译出文档,只需在cmake-gui界面中勾选build-doc并根据提示信息安装相应依赖程序,generate后用visual studio编译安装文档. 你也可以直接下载我编译生成好的文档: OpenCV-3.0.0文档:百度云盘 我的github项目. O

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*