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搜索关键字:opencv 轮廓提取    ( 5822个结果
OpenCV 入门示例之一:显示图像
前言 本文展示一个显示图像的示例程序,它用于从硬盘加载一副图像并在屏幕上显示之。代码示例
分类:其他好文   时间:2014-05-12 15:17:14    阅读次数:224
OpenCV 入门示例之二:播放 AVI 视频
前言 本文展示一个播放 AVI 视频的程序。( 呵呵是 AVI 视频不是 AV 视频噢! )代码示例
分类:其他好文   时间:2014-05-12 13:50:02    阅读次数:402
OpenCV 入门示例之三:视频播放控制
前言 在前文中给出了一个非常简短的视频播放程序,但它没有实现常规视频播放器中的播放滚动条功能,本文对此视频播放器程序加以改进,实现此功能。滚动条的实现思路 滚动条的功能实质上就是从一帧跳跃到另外一帧,它的实现框架大致是这样的: 1. 首先要定义一个全局变量,在每次滚动条位置发生改变时记录下来。...
分类:其他好文   时间:2014-05-12 10:30:03    阅读次数:258
VS2013+opencv2.4.9 配置
VS 2103 + opencv2.4.9 配置过程1、 下载opencv2.4.9,然后解压到一个位置设置opencv SDK解压目录,点击Extract后解压我是习惯于解压到这个位置的。解压过程如上图。2、 文件目录介绍解压后会在目录下生成opencv的文件夹在opencv文件夹下有build和...
分类:其他好文   时间:2014-05-12 08:24:56    阅读次数:367
OpenCV2马拉松第10圈——直方图反向投影(back project)
收入囊中 灰度图像的反向投影彩色图像的反向投影利用反向投影做object detect 葵花宝典 什么是反向投影?其实没有那么高大上! 在上一篇博文学到,图像可以获得自己的灰度直方图. 反向投影差不多是逆过程,由直方图得到我们的投影图。 过程如下: 根据模版图像,得到模版图像的灰度直方图.对灰度直方图对归一化,归一化后是个概率分布,直方图的积分是1根据概率分布...
分类:其他好文   时间:2014-05-12 06:36:19    阅读次数:473
ubuntu12.04+cuda6.0+opencv2.4.9
更新了cuda之后,opencv的gpu模块又要重新编译了,这个地方有一个疑问,我对cuda6.0装了两次,第一次装好之后,没有配一个bumblebee,重装了cuda6.0之后,发现原来编译的opencv2.4.9又要重新编译,这边有理解一下为什么同一个cuda的版本,重新安装了一下,opencv...
分类:其他好文   时间:2014-05-11 18:06:23    阅读次数:1121
OpenCV2马拉松第8圈——绘制直方图
收入囊中 灰度直方图彩色直方图 葵花宝典 直方图的理论还是非常丰富的,应用也很多,诸如: 直方图均衡化 直方图匹配(meanshift,camshift) 在这里,我先介绍基础,如何绘制图像的直方图。 拿灰度图像来说,直方图就是不同的灰度对应的个数,横轴(x)就是[0,256), 纵轴(y)就是对应的个数 如下图,分别是灰度直方图和彩色直方图 ...
分类:其他好文   时间:2014-05-11 15:04:05    阅读次数:481
OpenCV2马拉松第9圈——再谈对比度(对比度拉伸,直方图均衡化)
收入囊中 lookup table对比度拉伸直方图均衡化 葵花宝典 lookup table是什么东西呢? 举个例子,假设你想把图像颠倒一下,f[i] = 255-f[i],你会怎么做? for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at(i,j) = 255 - I.at(i,j)...
分类:其他好文   时间:2014-05-11 13:40:50    阅读次数:450
OpenCV2马拉松第12圈——直方图比较
收入囊中 使用4种不同的方法进行直方图比较 葵花宝典 要比较两个直方图, 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的对比标准。也就是先说明要在哪个方面做对比。 我们可以想出很多办法,OpenCV采用了以下4种 公式也都不难,我们自己就能实现。 d越小,表示差异越低,两幅图像越接近,越相似 初识API C++: double compar...
分类:其他好文   时间:2014-05-11 03:21:18    阅读次数:411
OpenCV2马拉松第11圈——meanshift与直方图反向投影
收入囊中 meanshift图像聚类meanshift object detect 葵花宝典 今天有点累,理论就讲少点吧T_T meanshift中文是均值飘逸,就是给定一个点,然后会移动到概率密度最大的地方。 对于图像,什么是概率密度最大? 我们可以定义很多要素: 距离 RGB HSV 下面我有个例子,就是用距离(x,y)和HSV(h,s,v)作图像聚类的。 ...
分类:其他好文   时间:2014-05-11 02:16:10    阅读次数:530
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