随笔分类 - OpenCV
摘要：在树莓派上运行在windows上正确的程序， 报错： 解决方法： 方法一: 安装v4l2ucp, v4l-utils 和 libv4l-dev. 对我来说没用。 方法二： 在视频imshow图像前，增加判断语句 然后， 只报错第一行， 但是程序可以正常运行。 之后，有出现了这个问题，仔细查阅，发现原
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摘要：检测出特定轮廓，可进一步对其特征进行描述，从而识别物体。 1. 如下函数，可以将轮廓以多种形式包围起来。 2. 将轮廓数据存储在记事本中，然后读取数据，存入vector<cv::Point>中 其中每行的存取格式为： 3. 使用mathShapes函数比较两个形状的相似度 4. 判断某点是否在轮廓内
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摘要：好久没有发OpenCV的博客了，最近想到了一个识别地图轮廓的方案，就写来试试。（识别中国的28个省份地图轮廓，不考虑直辖市） 首先，我的基本思路是 用最小的矩形将地图的轮廓圈出来，可以根据长方形的长宽比判断，也可将其缩放至特定的大小，计算其轮廓上的像素个数来判断。 缺点：用摄像头读取图片时，使用这种
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摘要：计算轮廓面积： InputArray contour：输入的点，一般是图像的轮廓点 bool oriented=false:表示某一个方向上轮廓的的面积值，顺时针或者逆时针，一般选择默认false 计算轮廓边长： InputArray curve：表示图像的轮廓 bool closed：表示轮廓是否
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摘要：在raspberry pi3 上安装opencv3已测试，没有问题，而opencv2报错如下： step 1：尝试了如下方法： http://blog.csdn.net/fendoubasaonian/article/details/50586869 即 仍然报错。 step 2：搜索发现这个 ht
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摘要：最近刚转用opencv3，使用ANN算法时遇到了一些问题，记录下来。 训练神经网络的代码如下： 设置层数时，要注意：例子的数量要和标签的数量相同 第一项为图片的像素数，最后一项为训练的种类数 不知道为什么，我使用opencv3的ANN算法 跟opencv2中的算法识别结果差距很大（2识别结果大致正确
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摘要：这个是树莓派上运行的, opencv3 opencv提供了一张手写数字图片给我们，如下图所示，可以作为识别手写数字的样本库。 0到9共十个数字，每个数字有五行，一行100个数字。首先要把这5000个数字截取出来。 图片大小为1000*2000，则每个数字块大小为20*20。 1.截取样本并存储 以下
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摘要：1.先安装依赖项 OpenCV 2.2以后版本需要使用Cmake生成makefile文件，因此需要先安装cmake。 2.下载编译opencv 解压以后，在其目录中创建一个文件夹build，进入该文件夹， 使用cmake工具在该文件夹中生成makefile文件，指定opencv的安装目录为/usr/
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摘要：dsize与fx和fy必须不能同时为零，也就是说要么dsize不为零而fx与fy同时可以为0，要么dsize为0而fx与fy不同时为0；resize函数的目标大小可以是任意的大小，可以不保持长宽比率，删除的像素或者新增的像素值通过interpolation（内插）控制 转换成功~
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摘要：级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator 功能：读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配窗口的操作setImage、setWindow，计算有序特征calcOrd，计算绝对特征calcCat，创建分类器特征的结构create函数。
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摘要：使用ANN神经网络训练数据后进行手势识别。 运行一次后，不用每次都训练数据，直接加载第一次保存的 "detect_gesture.xml"即可 PS: 文件查找相关
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摘要：ANN—— Artificial Neural Networks 人工神经网络 两种训练方法：BACKPROP 与 RPROP BACKPROP的两个参数： RPROP的四个参数： float CvANN_MLP::predict(constMat&inputs,Mat&outputs) 图像进行特
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摘要：分水岭算法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。 一般的分水岭算法会对微弱边缘，图像中的噪声，物体表面细微的灰度变化造成过度的分割。 以下
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摘要：最近写opencv的手势识别时，真的碰到了好多好多程序运行时的错误。 比如： 位置冲突： findcontours函数的使用错误： 各种符号的加载错误： 这种符号加载的错误，一般用网上各种方法就可以解决，打开“调试-选项和设置-打开‘启动源服务器支持’ ” 和 “符号”中的“Microsoft符号服
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摘要：一、RGB color space 检测代码如下： 二、二次多项式模式检测（RG color space） 三、Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 原理： a.将RGB图像转换到YCrCb颜色空间，提取Cr分量图像 b.对Cr做自适应二值化处理（Ostu法） 四、OpenCV自带肤色检测类——Cv
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摘要：IplImage结构： 常用函数：
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摘要：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、
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摘要：Sobel变换和拉普拉斯变换都是高通滤波器。 什么是高通滤波器呢？就是保留图像的高频分量（变化剧烈的部分），抑制图像的低频分量（变化缓慢的部分）。而图像变化剧烈的部分，往往反应的就是图像的边沿信息了。 1. Sobel算子（主要用于边缘检测） 2.Laplacian变换 Laplacian变换功能1
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摘要：动态结构序列CvSeq是所有OpenCV动态数据结构的基础。 分为两类： 稠密序列 稀疏序列 （1） 稠密序列都派生自CvSeq，他们用来代表可扩展的一维数组 — 向量、栈、队列和双端队列。数据间不存在空隙（连续存储）。如果元素元素从序列中间被删除或插入新的元素到序列，那么此元素后边的相关元素全部被
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