投影变换 在放射变换中,物体是在二维空间中变换的.如果物体在三维空间中发生了旋转,那么这种变换就成为投影变换,在投影变换中就会出现阴影或者遮挡,我们可以运用二维投影对三维投影变换进行模块化,来处理阴影或者遮挡.在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数:getPerspectiveTransform(src,dst)函数 用来处理计算投影变换矩阵.与getAffineTransform函数不同的是传入的参数是三维空间坐标系的空间坐标,也就是4*2的二维ndarray,其中每

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

这里主要利用了Opencv打开摄像头的代码,以及写入视频的函数,只是这里要注意的是摄像头好像没有帧率,在cvCreateVideoWriter,时要自己设置 #include"cv.h" #include"highgui.h" int main(int argc, char** argv) { cvNamedWindow("camera", CV_WINDOW_AUTOSIZE); argc = ; CvCapture* capture; cap

千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() import cv2 img = cv2.imread('wujiaoxing.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshol

MATLAB部分: xmap = repmat( linspace( -regionW/2, regionW/2, regionW), regionH, 1 );%linspace [x1,x2,N] 等差数列 ymap = repmat( linspace( -regionH/2, regionH/2, regionH)', 1, regionW); %转置 %compute the angle of the vector p1-->p2 vecp1p2 = labelData(2,:) -

#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" #include "cmath" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat im

python写法: import cv2 img = cv2.imread(img_dir, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite(dis_dir, img) imread的flag为-1的时候要返回原图同时带alpha通道,这个通道用来记录图像中的透明度信息 https://blog.csdn.net/tiankongtiankong01/article/details/80043214 stixel-world读入图片就需要读入透明度信息

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

极坐标想必学过高中数学的人都听过,一般的坐标系中用(x, y)值来描述一个点的位置,而在极坐标系中,则使用到原点的距离ρ和夹角θ来描述该点的位置. 我很早就接触了Photoshop,知道Photoshop里面有个极坐标的扭曲滤镜,如下图: 明白了极坐标(正向.反向)的大致效果是:能将矩形图案变成圆形(环形)图案,或者反过来. 例如制作这种超现实的特效: Photoshop中的“极坐标”滤镜的原理是:以右上角为圆心,旋转以后生成的是一个长宽都是画布两倍的图形,然后将此图形压缩至二分之一,最后将圆心

1. 简介 这学期的计算机视觉课,我们组的课程项目为“照片自动美化”,其中我负责的模块为人脸检测与自动磨皮.功能为:用户上传一张照片,自动检测并定位出照片中的人脸,将照片中所有的人脸进行“磨皮”处理,使照片得到自动美化.完整代码见于GitHub. 2. 重要步骤 人脸检测 OpenCV样例库中自带的训练结果采用的是Viola-Jones框架,选择了一种类Haar矩形特征,采用Ada-Boost这种自适应上升的算法来选择用于分类的特征并进行分类,最后使用弱分类器级联的架构来实现快速运算.人脸检测使

time:2015年 10月 03日 星期六 12:03:45 CST # opencv笔记2:图像ROI ROI ROI意思是Region Of Interests,感兴趣区域,是一个图中的一个子区域. OpenCV中定义的ROI是矩形的. ROI的用处包括而不限于:提取出ROI区域做进一步处理(比如人脸识别.车牌识别):将另一张图片贴放到ROI区域. 这里以第二种用处为例,将一个logo图像添加到一张大图上指定的ROI区域. 图像贴放 粗略想想,包括这四个步骤 定义大图和小图 在大图上定义R

原文转自: http://blog.csdn.net/tutuguaiguai0427/article/details/6646051 这阵子,确切说这几天,还是看了好多东西的.虽然无用功居多. 上篇日志说的东西做完以后暂时就没事了,然后窝实验室吹着空调做我的小屋. 后来实在觉得无聊找了点事做. 第一天是打算消除视频水印的.其实最土或者说其实最有效的方法是单帧PS,但是,明显我不是这么勤快的人.我学的可不是PS,总觉得这是搞设计之类的人用的. 然后记得上次在xiaotie博客看过程序除水印的,又

最近需要做一个图像识别的GUI应用,权衡了Opencv+ 1)QT,2)Python GUI,3).NET后选择了.NET... 本文给出C#+Opencv和Python+Opencv的相应参考,节省大家时间. (一)C#.NET + Opencv 1)下载并安装Emgu库(for opencv on .NET env) Download @ http://sourceforge.net/projects/emgucv/ 2)How to use opencv on C#? VS上配置Emgu(

题意:给定两个三角形,问你能不能拼成矩形. 析:很明显,要想是矩形,必须是四个角是直角,那么三角形必须是直角三角形,然后就是只能斜边相对,然后呢?就没了. 代码如下: #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include <cstdio> #include <string> #include <functional> #include <cstdlib> #inc

基础学习笔记之opencv(24):imwrite函数的使用 tornadomeet 2012-12-26 16:36 阅读:13258 评论:9 基础学习笔记之opencv(23):OpenCV坐标体系的初步认识 tornadomeet 2012-12-12 00:25 阅读:3803 评论:3   基础学习笔记之opencv(22):learning OpenCV书中一个连通域处理函数 tornadomeet 2012-12-11 21:08 阅读:4913 评论:4   基础学习笔记之op

搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西,当我们训练网络时需要训练集数据,但在网上又没有找到自己想要的数据集,这时候就考虑自己制作自己的数据集了,这时就需要对图像进行标注.图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情,但是又不能回避,毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞.最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛,因为命题方没有给出训练集,所以需要队伍自己去标注训练集,所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用,以减轻标注的难度,加快标注的速度. 这篇文章我将分享三个标注小工具,

#1040 : 矩形判断 时间限制:1000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 给出平面上4条线段,判断这4条线段是否恰好围成一个面积大于0的矩形. 输入 输入第一行是一个整数T(1<=T<=100),代表测试数据的数量. 每组数据包含4行,每行包含4个整数x1, y1, x2, y2 (0 <= x1, y1, x2, y2 <= 100000):其中(x1, y1), (x2,y2)代表一条线段的两个端点. 输出 每组数据输出一行YES或者NO,表示输入的

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp

在一些PCB的layout中,大家往往会看到在I2C通信的接口处,往往会接入一个4.7K的电阻,有的datasheet上面明确有要求,需要接入,有的则没有要求.   I2C接口 对于单片机来讲,有些IO内部的上拉电阻可以使能,这样就省去了外部的上拉电阻,这是对于单片机带有标准I2C通信协议接口,若是只带有模拟I2C协议接口,那么就需要考虑接入上拉电阻问题.下图是摄像头进行配置通信时SCL和SDA需要进行上拉电阻的连接. 在大多数情况下,由于I2C接口采用Open Drain机制,器件本身只能输出

矩形判断 给出平面上4条线段,判断这4条线段是否恰好围成一个面积大于0的矩形. Input 输入第一行是一个整数T(1<=T<=100),代表测试数据的数量. 每组数据包含4行,每行包含4个整数x1, y1, x2, y2 (0 <= x1, y1, x2, y2 <= 100000):其中(x1, y1), (x2,y2)代表一条线段的两个端点. Output 每组数据输出一行YES或者NO,表示输入的4条线段是否恰好围成矩形. Sample Input 3 0 0 0 1 1