随笔分类 - opencv
摘要：一、人脸检测并采集个人图像 运行程序，打开摄像头后会自动保存人脸图像，头不要晃动，表情变化即可，对于不合适的照片还需进行筛选。 二、基于特征脸算法的人脸识别
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摘要：一、人脸识别算法之特征脸方法（Eigenface） 1、原理介绍及数据收集 特征脸方法主要是基于PCA降维实现。 详细介绍和主要思想可以参考 http://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127 上述博客的人脸数据库打不开了，大家可以去下面
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摘要：一、PCA理论介绍 网上已经有许多介绍pca原理的博客，这里就不重复介绍了。详情可参考 http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 计算过程 数据互换 二、opencv代码
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摘要：本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一、统计学概念 二、为什么需要协方差 三、协方差矩阵 注：上述协方差矩阵还需要除以除以（n-1）。MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了（n-1），opencv使用calc
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摘要：全文转载自CSDN的博客（不知道怎么将CSDN的博客转到博客园，应该没这功能吧，所以直接复制全文了），转载地址如下 http://blog.csdn.net/lsq2902101015/article/details/47057081 本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲
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摘要：一、运动物体轮廓椭圆拟合及中心 和上一篇文章代码的不同点在30-38行，天台行人视频适合用背景减法处理，自行车视频适合帧差法处理 二、滤波方法去除噪声 上篇文章中使用腐蚀膨胀消除噪声，这次使用滤波方法去除噪声 中值滤波 均值滤波 三、轮廓筛选去除噪声(效果挺好的) 四、运动轨迹绘制 五、车辆数量检测
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摘要：一、简介 二、背景减法 图片说明 视频处理 注意：针对不同场景不同目标，腐蚀膨胀等参数会有变化 三、帧差法 其余代码相同
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摘要：一、简介 二、opencv中的SURF算法接口 三、特征点匹配方法 四、代码 1.特征点提取 2.暴力匹配(尽量避免使用“nth_element前多少个”筛选) 因为surf检测到的角点比较少，所以不适合做小目标匹配。 同样代码，使用sift作对比 3.FlannBasedMatcher匹配 其余代
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摘要：一、特征匹配简介 二、暴力匹配 1.nth_element筛选 没有进行筛选时 进行筛选后 2.计算向量距离进行筛选（比第一种筛选方式好）
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摘要：一、简介 二、OpenCV中的SIFT算法接口
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摘要：一、简介 HSV颜色空间（hue色调，saturation饱和度，value亮度） 二、HSV滑动条 三、颜色识别跟踪 putText函数定义为 void putText(Mat& img, const string& text, Point org, int fontFace, double fo
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摘要：一、角点检测的相关概念 二、Harris角点检测——cornerHarris() 参考网址: http://www.cnblogs.com/ronny/p/4009425.html 浅墨代码 http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356
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摘要：转载http://blog.csdn.net/u012327581/article/details/51351780 1.问题描述 在VS2015下配置好Opencv后，程序在函数运行过程中正常，调试时发现，当运行至跳出函数时，出现断言错误。 2.原因分析 单步跟踪调试发现，在函数结束时会进行vec
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摘要：一、GrabCut 1、利用Rect做分割 grab并非是全黑图像，对其使用二值化后能看到低像素值的情况 2、利用mask做分割 二、漫水填充算法——floodFill 三、综合应用（代码来自浅墨大神）
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摘要：一、简介 二、分水岭算法 三、图像修补 四、祛痘
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摘要：一、点与轮廓的距离及位置关系 a0之所以是负数，是因为点在轮廓外部 二、轮廓的矩 轮廓矩的介绍： http://blog.csdn.net/cp32212116/article/details/38374015 http://blog.csdn.net/huixingshao/article/det
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摘要：一、最小外接圆 二、椭圆拟合 三、逼近多边形曲线 四、计算轮廓面积及长度（可用于轮廓筛选） 五、提取不规则轮廓
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摘要：一、简介 二、轮廓最小外接矩形的绘制 三、粗略计算物体像素长宽 四、倾斜物体矫正提取
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摘要：一、简介 二、外接矩形的查找绘制 三、分割硬币轮廓并计数 四、简单车牌字符分隔
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摘要：一、简介 二、绘制点集的凸包 三、绘制轮廓的凸包
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