▍1. 调用OpenCV库计算图像灰度矩阵复杂度
调用OpenCV 库,对jpeg、png等格式图片进行灰度矩阵复杂度计算。
调用OpenCV 库,对jpeg、png等格式图片进行灰度矩阵复杂度计算。
读取视频文件,平均值法获取初始背景,背景实时更新,背景差分获取车辆目标前景,形态学滤波进行噪声处理,边缘检测获取边缘前景,可针对具体帧进行hough线检测,能够统计视频帧数,且能够提取其中任何一帧。
通过摄像头获取视频数据并标识出人脸;可以验证测试
命令行程序,参考论文Image abstraction by flow-based ,实现图片卡通化的程序,效果十分理想,但美中不足的是运算速度较慢qvq
资源描述opencv2.4.9下做sift、surf特征匹配的程序,包括错误点的消除,思路步骤清晰,适合学习参考。
VS2010+Opencv3.4.5开发环境搭建,以及缺失的四个dll,从www.dll-files.com 下载缺失四个64位的dll,注意要64位的。Opencv3.4.5只有64位的,电脑需要64位系统,VS也需要64位的环境。该实例包含了图像腐蚀、图像膨胀、边缘图像等图像处理。
本例是基于opencv和张正友标定法的摄像机标定程序,有完整的中文字幕注释,非常详细,可以直接拿过来用,程需要序较稳定,希望大家参考,不过配置的开发环境的时候需要多注意,需要opencv1和opencv2.x的共同库文件,
基于opencv 2.4 ,运行需要配置opencv库。具体过程可参考网络配置教程。在程序目录文件夹下,输入2张图片,分别命名为,1.jpg 2.jpg 。运行程序,显示surf特征点。用于图像匹配。
vibe+算法是vibe的改进型算法,通过不同距离的函数和设置阈值准则,前背景分离是在更新和输出掩码之间,采用过的方法对传播进行抑制,从而消除ghost区域,在更新掩码时,增加闪烁检测程序,最后在增加一个更新因子,从而提高程序的鲁棒性。
基于VC++平台,利用opencv的库函数,对双目摄像机的采集图像进行特征点匹配。 匹配算法为经典的SIFT算法,利用图像尺度金字塔提取特征点,效果稳定。
在opencv+VS2013平台上实现Shi-Tomasi提取算法,可在图片上绘画出Shi-Tomasi特征点
opencv 对鱼眼相机进行标定,对鱼眼图像进行畸变矫正。
转载的别人的代码,希望进一步扩散,需要的人都可以使用到,下载到,作为一个开源代码的学习者,我遵循分享快乐和开源的思想!
基于opencv摄像机标定,利用电脑摄像头进行棋盘标定检测 对相机标定的说明:利用OpenCV对相机进行标定的过程,可参看OpenCV提供的帮助文档,非常的有用。我在这里说明一些关键的,希望对大家有所帮助。一、本程序由于格子的实际坐标是随意给的(当然也有一定方法),所以也就是说“世界坐标系是动的,每幅图像一个”,故每幅图像有一个外参数阵;二、从一般标定之后的工作来说,在这步标定中所计算得到的外参数基本没用,所以我们不关心外参数;三、我们主要关心的是内参数,只要相机的焦距不变,内参数就不变。另外,要说明一下,代码大量参照了OpenCV中文官方网上给出的相机标定的代码,但是那个代码有些问题,而且还让人不知怎么运行!这些我这里已经做了修改;标定的所需的棋盘图片,大家可自己照,也是去http://graphics.cs.msu.su/en/research/calibration/上去找,上面提供了三组标定用的图片。
资源描述运用vs2010作为开发平台,通过opencv库进行彩色目标识别的设计。给出了彩色目标识别的算法设计,并实现了对指定的彩色目标的跟踪识别。
UBUNTU下使用opencv 神经网络训练,识别物体,图像处理部分提取特征,加入inputs,训练完成后加入outputs,生成xml文件即为训练结果。