opencv中封装了一个专门用于求解cv::Mat均值的函数,即cv::mean(&cv::Mat),该函数会得到Mat中各个通道的均值,若要获取指定通道的均值,做进一步解析即可. 具体使用方法如下: 示例代码: cv::Mat inImage; cv::Scalar neam=cv::mean(inImage); ];//.val[0]表示第一个通道的均值 cout<<"MyMat中的所有元素的平均值为:"<<MyMeanValue<<en

一.core 模块 1.Mat - 基本图像容器 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针. 创建Mat对象方法:   1->Mat() 构造函数:   Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));   int sz[3] = {2,2,2};   Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));   2->

svm分类算法在opencv3中有了很大的变动,取消了CvSVMParams这个类,因此在参数设定上会有些改变. opencv中的svm分类代码,来源于libsvm. #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //

个人已经厌倦了Windows下的开发方式,于是决定转到Linux平台上来,当然我也知道这个转变会很艰辛,但是我还是要坚持.所以,后面的所有开发我都会基于Linux和Qt,先从开发环境的搭建开始做起,当然,这里我只会讲OpengCV部分到内容,至于Qt部分,请参考其他部分到资料,我这里使用的是当前最新到版本Qt 5.3.0和OpenCV 2.4.9,操作系统使用到是Ubuntu 14.04. 在安装OpenCV库之前,我们需要有一系列到准备工作要做,当然各个工作之间也没有什么必然联系,下面仅仅记录

欢迎转载.尊重原创,因此,请注明出处: http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785 本文讲述了OpenCV中几种訪问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比較,分析每种矩阵元素訪问方法的代码复杂度,易用性. 一.预备设置 本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所看到的. 採用如代码段2所看到的的计时函数,这段代码你能够在我之前的博文中找到.abtic

Matlab与C++混合编程实际上就是通过Matlab的Mex工具将C++的代码编译成Matlab支持调用的可执行文件和函数接口.这样一方面可以在Matlab中利用已经编写好的函数,尽管这个函数是用C++编写的.实现了交流无国界,没有江山一统的谁,只有四海之内皆兄弟的豪气.另一方面,取C++所长补己之短.Matlab擅长矩阵运算,但对循环操作的效率不及C++来得高效,例如Hilbert矩阵的创建.所以对于具有大循环的运算,可以借C++之力来完成. 一.初级 在使用MATLAB编译C/C++代码时

欢迎转载,尊重原创,所以转载请注明出处: http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785 本文讲述了OpenCV中几种访问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比较,分析每种矩阵元素访问方法的代码复杂度,易用性. 一.预备设置 本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所示. 采用如代码段2所示的计时函数,这段代码你可以在我之前的博文中找到,abtic()

昨天根据uc伯克利的人工图像分割文件.seg,显示图像的时候调用了OpenCV的库函数,图片都能用imwrite写好,但是imshow死活显示不出来. 今天早上发现原来是imshow()后面应该加上:cvWaitKey(0); 下面两个帖子也是同样的问题: http://www.cnblogs.com/krisdy/archive/2009/05/26/1429448.html http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/216050083201391

一.改变图片每个像素点每个通道的灰度值 (一) 代码如下: #遍历访问图片每个像素点,并修改相应的RGB import cv2 as cv def access_pixels(image): print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print("width: %s height: %s channels: %s"%(width, height,

前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法

作者 zouxy09@qq.com,原文 Matlab与C++混合编程(依赖OpenCV) 之前在运行别人论文的代码的时候,经常有遇到Matlab与C++混合编程的影子.实际上就是通过Matlab的Mex工具将C++的代码编译成 Matlab支持调用的可执行文件和函数接口.这样一方面可以在Matlab中利用已经编写好的函数,尽管这个函数是用C++编写的.实现了交流无国界, 没有江山一统的谁,只有四海之内皆兄弟的豪气.另一方面,取C++所长补己之短.Matlab擅长矩阵运算,但对循环操作的效率不及

昨天根据uc伯克利的人工图像分割文件.seg,显示图像的时候调用了OpenCV的库函数,图片都能用imwrite写好,但是imshow死活显示不出来. 今天早上发现原来是imshow()后面应该加上:cvWaitKey(0); 下面两个帖子也是同样的问题: http://www.cnblogs.com/krisdy/archive/2009/05/26/1429448.html http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/216050083201391

学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,

因为工作中需要OpenCV,又不想用Windows,所以我就在Linux下编译安装OpenCV了.一开始,由于我的计算机不能安装ubuntu12.04,所以我安装了ubuntu13.04,opencv的环境也配置的很顺利. Ubuntu 13.04 的编译问题与解决方案 在13.04上安装完成opencv后,我便兴冲冲的实验了一把,其实我的程序什么也没有做,只是添加了包含了opencv的头文件而已.然后我就编译呀. // file : test.c #include <opencv/cv.h>

说明: 1.安装平台:32位XP,VS2010: 2.OpenCV 2.4.4不支持VC 6.0: 3.网上有很多用CMake编译OpenCV的安装教程,这里建议先不要自己编译,如果使用预编译好的库有问题,再尝试自己编译. 4.希望大家好好看看每一部分的注意事项,看懂了再去配置,不然错了,还不知道错在哪里.尤其要注意自己的操作系统的位数,还有相应的路径   一.下载OpenCV 1.从本站下载栏目 http://www.opencv.org.cn/index.php/Download 下载 Op

原地址:http://blog.csdn.net/van_ruin/article/details/9166591 .方向梯度直方图(Histogramof Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.基本知识可以参考博客:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 .Adaboost的基础知识可以参考书籍:统计学

对于刚刚接触OpenCV的童鞋来说,如何在MFC中加载并显示一张图片.应该是初期必定会碰到的问题之一.因此本文在分享这方面经验的同时,也相当于是写给自己的一份备忘录. 本文使用的是OpenCV2.1+VS2008(当然,就本文所述内容而言,支持所有版本OpencCV),至于opencv在VS中的配置方法,本文不作详述. 开门见山,本文核心思路是:使用OpenCV的库函数加载图片,并调用ShowImage()函数将其显示到Picture控件上. 操作步骤如下: 1. 新建一个基于对话框的MFC程序

这种以Boxfilter替代integral image 的方法很难使用到haar.LBP等特征检测中,因为像下面说的,它不支持多尺度,也就是说所提取的特征必须是同一个大小,最起码同一个宽高比的,这一点对宽高不定的haar特征.LBP特征都有很大的限制,但对于HOG特征因为尺度不像另外两个那样灵活,还是有迹可循的.采长补短 申明:以下非笔者原创,原文转载自:http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/11/13/2768680.html 这个项

转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ 1) IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );   cvCreateImage是openCV中的一个函数.OpenCV是Intel公司支持的开放计算机视觉库.   cvCreateImage:   创建头并分配数据   IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int cha

在Opencv论坛有好些这方面的帖子,主要看了一下几个牛人的帖子,比如论坛管理员于博士Shiqi Yu:(EMCV:可在DSP上运行的OpenCV)http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=9&t=3569 另外feixiaolin :(学用emcv)http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=9&t=7937以及chai2010 :(在C6000系列DSP中使用EMCV) http://

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr