1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

假设我们现在想要知道what degree of polynomial to fit to a data set 或者 应该选择什么features 或者 如何选择regularization parameter λ 我们该如何做?----Model selection process 很好的拟合training set并不意味着是一个好的hypothesis 上图是一个overfitting的例子,它能很好的拟合training data,但它不是一个好的预测函数.所以一般来说,the tra

opencv-6-图像绘制与opencv Line 函数剖析 opencvc++qt 开始之前 越到后面, 写的越慢, 之前还抽空去看了下 学堂在线那篇文章提供的方法, 博客第一个人评论的我, 想想还是要给人家一个交代的, 就想着找到一个方法进行下载, 但是尝试了 还没找到, 估计我要花时间自己写一个了, 不是很难, 但是 就是要花时间, 安排到日程上了, 应该会有结果的, 到时候再写博文记录. 之前都是空的, 写起来很快, 后面的话我还要去写具体的代码实现, 争取都能够复现出来, 这样更有实际

opencv编译使用了Debug版本,打开了BUILD_WITH_DEBUG_INFO=ON选项. 发现问题后,我又在CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG中设置为 -g -ggdb3,在CMAKE_C_FLAGS_DEBUG中设置为-g -ggdb3.(其实不会有用,因为我是用lldb在macos下调试) 编译+链接好测试程序后用lldb调试: lldb ./test_opencv_resize (lldb) b main error: libopencv_imgproc.a(resize

原文:http://blog.csdn.net/yao_zhuang/article/details/2532279 下载cvgabor.cpp和cvgabor.h到你的C/C++工程目录下 注:在我的资源中有改进过的cvgabor类 相关链接为:http://download.csdn.net/source/490114 特别注意:使用该类需要opencv库的支持,如何配置环境参见:http://www.opencv.org.cn/index.php/Template:Install 它有如下

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做

一.图像读写与简单处理 1. Mat cv::imread(const String& filename, int flags=IMREAD_COLOR). imread函数加载filename图像,读入时,原始图像数据不可被修改. flags可取的值如下:IMREAD_UNCHANGED(原始图像是什么,读入的就是什么), IMREAD_GRAYSCALE(始终将图像转换为单通道灰度图像), IMREAD_COLOR(始终将图像转换为三通道BGR彩色图像), IMRAD_ANYDEPTH, I

flip函数用于图像翻转,比较方便.在opencv中有几种形式: C++: void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode) Python: cv2.flip(src, flipCode[, dst]) → dst C: void cvFlip(const CvArr* src, CvArr* dst=NULL, int flipMode=0) Python: cv.Flip(src, dst=None, flipMode=0) →

getRotationMatrix2D函数 主要用于获得图像绕着 某一点的旋转矩阵  Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) 参数详解: Point2f center:表示旋转的中心点 double angle:表示旋转的角度 double scale:图像缩放因子 opencv代码: #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "

OpenCV几个绘图函数 矩形 rectangle(Mat& img,Point pt1, Point pt2, const Scalar&color, int thickness=1,int lineType=8, int shift=0) rectangle(Mat& img,Rect rec, const Scalar&color, int thickness=1, int lineType=8,int shift=0) intthickness为-1 则填充矩形  

OpenCV中image.copyTo()有两种形式: 1.image.copyTo(imageROI),作用是把image的内容粘贴到imageROI: 2.image.copyTo(imageROI,mask),作用是把mask和image重叠以后把mask中像素值为0(black)的点对应的image中的点变为透明,而保留其他点. re 1. opencv_copyTo; 2. OpenCV3之——copyTo()函数的使用方法; 3. OpenCV学习笔记(8)image.copyTo(

Release 模式 -------------------------------------------------- smooth gaussian : 2 cvtColor CV_BGR2Lab : 3 get_psnr : 16 convertTo CV_8U: 6 absdiff: 2 threshold: 0 dilate 20: 3 fill_hole : 3 bitwise_xor : 0 shape : 0 copyTo 3 channels : 0 select_color

轮廓是定义或限定形状或对象的边或线,是机器视觉中的常用的概念,多用于目标检测.识别等任务. 关于OpenCV轮廓操作,尤其是级别及如何使用轮廓级别进行筛选等问题,相关文章比较少,正好最近用到,因此将其总结成文. 本文主要介绍OpenCV的查找轮廓函数findContours()绘制函数drawContours(),及其轮廓级别参数hierarchy,涉及到预处理.轮廓筛选等内容,并提供全部源代码,希望能帮助大家理解基本概念并能借鉴示例代码编写自己的算法. 本文代码:C++ 本文包括如下内容: 基

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-

功能:根据计算比较两张图像Hu不变距(函数返回值代表相似度大小,完全相同的图像返回值是0,返回值最大是1) double cvMatchShapes(const void* object1, const void* object2, ); /* 第一个参数是待匹配的物体1,第二个是待匹配的物体2 第三个参数method有三种输入: CV_CONTOURS_MATCH_I1 CV_CONTOURS_MATCH_I2 CV_CONTOURS_MATCH_I3 即三种不同的判定物体相似的方法 */ 三

1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存:

函数原型: void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())   2.函数作用 归一化数据.该函数分为范围归一化与数据值归一化.(Normalizes the norm or value range of an array.)   3.参数说明 src     

.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: .cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: .cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: .cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: .cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: .cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: .cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: .cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存: .cvRele

1.cvCloneImage: IplImage* cvCloneImage( const IplImage* image ); 在使用函数之前,不用特地开辟内存,即该函数会自己开一段内存,然后复制好image里面的数据,然后把这段内存中的数据返回. 例如 IplImage *src; IplImage *dst; dst = cvCloneImage(src); 就是直接把src这个图像复制给dst,不用给dst特地开辟内存空间了,即不用写dst = cvCreateImage( cvGetS

转自http://blog.csdn.net/yang6464158/article/details/20129991 reshape有两个参数: 其中,参数:cn为新的通道数,如果cn = 0,表示通道数不会改变. 参数rows为新的行数,如果rows = 0,表示行数不会改变. 注意:新的行*列必须与原来的行*列相等.就是说,如果原来是5行3列,新的行和列可以是1行15列,3行5列,5行3列,15行1列.仅此几种,否则会报错. 具体调用也很简单,代码如下所示: #include <iostr

当有多个features时,无法通过图像来评估hypothesis 当我们的hypothesis只有一个features时,可以通过观察它的图像来看它是否overfitting,但是如果我们有多个features的情况下,就无法通过画出图形来看是否overfitting.我们需要另一种方法来评估我们的函数. 评估hypothesis的标准方法 这儿我们将我们的Dataset分成两部分,一部分用来做为training set(70%),一部分用来做为Test set(30%),mtest表示tes