OpenCV

前言： jetson nano前一篇给大家介绍了学习的一些思路和资料，今天继续给大家分享一篇在jetson nano使用opencv的文章。 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开 ... »

之前写了一个博客，是关于opencv3.x版本的svm分类代码。至于代码我也懒得贴上来了，我直接提供一个下载地址吧。 当然，演示效果还是要有的，效果图如下： 最后来个提示，等了半天没结果的，不是程序问题，而是读者的计算机性能不高，建议在Release下运行，并等等，再等等。还有，有些时候CPU不能完整发挥其性能，建议自行百度看看怎么弄才能让他发挥最大的性能。。 »

一、前提 你的电脑里已经有了pip、numpy； 关于pip的安装的，可以看看我的另外一篇：弯路之pip安装 更新 重装 没有的话先去安装。（有些时候也可能是你的pip版本太低，最好也去更新一下） 二、安装 进入cmd命令行，直接输入pip install opencv-python 然后回车就可以了。如图： 三、后续检验 打开随意的一个后缀名为py的文件或者创建一个，或者直接在cmd中进入py »

opencv函数 pointPolygonTest： C++: double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist) 用于测试一个点是否在多边形中 当measureDist设置为true时，返回实际距离值。若返回值为正，表示点在多边形内部，返回值为负，表示在多边形外部，返回值为0，表示在多边形上。 当me »

1.配置环境变量 将其添加到环境变量中 2.include目录配置 新建一个win32控制台应用程序，并在源文件夹中添加一个cpp文件 ps:为了防止每次都配置一次，所以我们在“属性管理器”中进行一次配置，就相当于进行了通用的配置过程，以后新建的工程就不用再额外的进行重新配置了！ 注意配置的是的属性，以保证之后新建的项目工程都能用同一种配置 通过视图->属性管理器选择你编译器的位数如，右键属 »

今天使用用Opencv 打开rtsp 地址，想着既然支持，就是编译一下，网上copy一段代码，然后跑一下就可以验证了。结果却让我搞了几个小时，记录一下，也让以后遇到的人可以少走弯路。     我的开发平台ubuntu 14.04，下面写一下我的总结：     第一步，下载源码&编译，可以选择全部编译或者精简编译，这里提供下我用的脚本（也是网上看的，这里拿来用一下）     参考链接：点击打 »

安装布置 下载CMake 下载OpenCV 下载QT 编译OpenCV 发生错误：![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190127173731383.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ub »

使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测。这是之前用过的代码，挺简单的，回顾一下。主要要进行以下2步操作： 1.cvThreshold()：对图像进行二值化处理 2.cvFindContours()：查找图像轮廓 注意：这个过程中图像要转化为灰度图。 #include "stdafx.h"   #include "cv.h"   #include "cxcore.h"   #include »

说在前面 操作系统：win10 vs 版本：2017 opencv版本：4.0.1 opencv-contrb版本：4.0.1 接上篇：【OpenCV/aruco】检测marker Demo 下一篇：【OpenCV/aruco】校准相机(Camera Calibration) Demo Board board是一个aruco marker的棋盘，上面布置了许多marker。 board可 »

方法1： #最近临域插值 双线性插值 原理 # src 10*20 dst 5*10 #dst<-src #(1,2)<-(2,4) #dst x 1 -> src x 2 newX #newX = x*(src 行/目标 行) newX = 1*(10/5) = 2 #newY = y*(src 列/目标 列) newX = 2*(20/10) = 4 #12.3 = 12 # »

SelfDirveCar_OpenCV_MLP_RaspberryPi 基于树莓派与Opencv和MLP神经网络搭建的自动驾驶小车(Self driving car based on raspberry pie and opencv and MLP Neural Network) 搭建一个自己的自动驾驶小车 本项目采用的机器学习的MLP算法，本质上是一个多分类问题。系统复杂度低，集成性高。后续会做 »

目录 1 什么是曝光融合 2 曝光融合的原理 3 代码与结果 4 参考 本教程中，我们将了解使用OpenCV的Exposure Fusion（曝光融合）。 1 什么是曝光融合 曝光融合是一种将使用不同曝光设置拍摄的图像合成为一张看起来像色调映射的高动态范围（HDR）图像的图像的方法。当我们使用相机拍摄照片时，每个颜色通道只有8位来表示场景的亮度。然而，我们周围世界的亮度理论上可以从0（黑色） »

接触图像领域的应该对于opencv都不会感到陌生，这个应该算是功能十分强劲的一个算法库了，当然了，使用起来也是很方便的，之前使用Windows7的时候出现多该库难以安装成功的情况，现在这个问题就不存在了，需要安装包的话可以去我的资源中下载使用，使用pip安装方式十分地便捷。 今天主要是基于opencv模块来调用笔记本的内置摄像头，然后从视频流中获取到人脸的图像数据用于之后的人脸识别项目，也就是为了 »

这几天学习SURF特征检测，直接看的视频和书本有点吃不消，现在是基本看懂了，如果写博客记录没有必要，因为网上都差不多，笔记都在书上了，以下是个人认为比较浅显易懂的文章，当然海有很多好文章我没看到。 看第一篇入门就可以，后面讲的不是很好： http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7621681 harris：  　　　　　　　　　　　　　　   »

  人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。 如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 　　传送门：请点击我 　　如果点击有误：https://github.com »

     最近参加一个比赛，有人推荐用opencv这个模块做处理，就想在anaconda上安装下这个模块。发现直接用pip会出现各种不匹配的问题。网上说是因为在python的pip库中没有匹配的版本，所以在使用pip安装会报错。     因此我们可以直接下载opencv这个包，然后再本地进行安装。具体做法如下：    1.)打开http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pyth »

目录 1.前言 1.1OpenCV图像处理知识树 1.2OpenCV学习目标 ​1.3本节学习目标 ​2.数字图像概念  ​3.数字图像起源 4.常见的成像方式 4.1电磁波谱 ​4.2γ射线成像 4.3X射线成像 4.4紫外线波段成像 4.5可见光波段成像 ​4.6红外线波段成像 4.7微波波段成像   4.8射频波段成像   5.数字图像应用  5.1图像处理、机器视觉、人工智能关系  ​6. »

我使用的pathon是3.5的，网络上说opencv只能用2.7装是不对的 python编译器是pycharm，pycharm的优点是能自己通过pip安装第三方库 下面介绍安装opencv过程 1.首先下载安装好python并且配置好环境变量（安装python时勾选配置路径那个） 2.然后根据版本下载好pip，一般装完python后自己会安装好pip的，如果需要升级用cmd命令输入python - »

1.首先需要将下载好的opencv与opencv_contrib文件移植到我们的Linux上，这里我们选择在/home/yu目录下  （这里在linux上压缩和在window上压缩文件一样） 2.安装第三方环境 3.使用Cmake编译源码（在opencv下创建build目录，在build目录下编译） 此过程会出现一直下载 ippicv_linux_20151201.tgz 的问题，如下 我 »

  为了跑代码，第一次在VS上配置openCV2.4.9，看网上有人推荐浅墨的CSDN博客，说是教程很详细。我刚开始也按照上面说的一步步配置了。   但是师兄不这样建议，看了师兄的配置教程（也是本文推荐教程）： http://www.cnblogs.com/fourseas/p/6294256.html   我觉得师兄的配置更加的简洁优雅。在这里做一下记录，以便日后查看。   这篇博客是在认为系统 »