OpenCV实现好玩的实用的小程序

在Pycharm的环境下安装OpenCV 目录前言PythonPyCharmPython下安装OpenCvPycharm安装opencv-python测试小程序 前言 因为自己打算开始学图像视觉的知识,所以,就从OpenCv开始学起,没想到,一开始就被这个装环境搞得有点烦了,这里做一个记录,我觉得还是跟网上现在随便搜下来的一些教程不同的,特别是我会教你怎么比较快速的安装一些东西,不然,你应该是会觉得很烦的,比较要安装OpenCv的很多库都是在国外,所以下载速度很慢,好的,现在我们正式开始。 Python 首先,肯定是Python的下载和安装了,我知 阅读详情

1、读取AVI文件并显示

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat img_src;
    VideoCapture vido_file("vido.avi");
    for (;;)
    {
        vido_file >>img_src;
        imshow("video_src",img_src);//可以事先不用新建一个窗口
        char c=(char)waitKey(47);
        if (c==27)
        {
            break;    
        }
    }
    return 0;
}

2、驱动摄像头

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat img_src;
    VideoCapture cam(0);
    for (;;)
    {
        cam >>img_src;
        imshow("camera",img_src);//可以事先不用新建一个窗口
        char c=(char)waitKey(30);
        if (c==27)
        {
            break;    
        }
    }
    return 0;
}
opencv小程序练习——createBackgroundSubtractorMOG2()实现跟踪 思想: 使用createBackgroundSubtractorMOG2()使用运动物体背景分割 使用findContours()查找轮廓并画出 实现一定感官上的跟踪功能 代码如下: #include #include #include using namespace cv; using namespace std; Mat frame; Mat fgMaskMOG2; Mat ma 阅读详情

相关推荐

153基于python和opencv实现实时统计米粒计数

本期是一个小的demo,对米粒进行实时统计个数。

vdggrdgrdg的博客 1171

opencv+mfc的简单小程序

环境:win10 VS2017 opencv4.1.1 主要实现的功能:图片的灰度,反色,亮度调整,掩码,模糊处理,以及两张图片的线性混合。 该程序主要使用opencv的读取图片像素的功能,利用原理实现,以上功能的实现并未使用opencv的API 一、把图片显示在MFC的picture control控件上 先找到工具箱中的picture control控件,然后将其拖到对话框上,并修改该控件ID...

panzl1234的博客 634

基于MFC与OpenCV的图像显示小程序开发实战

传统上,一些初学者倾向于将图像数据直接定义在CView子类中,例如:private:// 当前显示的图像// ...这种方式看似直观,但实际上违背了MVC(Model-View-Controller)设计原则。正确的做法是将图像数据作为文档的一部分进行管理。protected:// 使用cv::Mat更安全,自动管理内存// 记录当前图像路径public:// 序列化支持(可选)⚠️ 注意:此处使用cv::Mat而非IplImage*

weixin_36212459的博客 1155

一个简单的使用opencv调用摄像头的小程序

一个简单的使用opencv调用摄像头的小程序,可以实现简单的拍照,录像

opencv入门小程序

几个简单实用的opencv小程序,改完图片路径可以直接用

OpenCV小项目与OpenCV一些非常有用的代码

OpenCV小项目 这是一个个人在使用OpenCV过程中写的一些小项目,以及一些非常有用的OpenCV代码,有些代码是对某论文中的部分实现。 注意:代码是在Xcode里写的,如果要在win下测试,遇到问题自己修改。 opencv-rootsift-py 用python和OpenCV写的一个rootsift实现,其中RootSIFT部分的代码参照Implementing RootSIFT in Python and OpenCV这篇文章所写,通过这个你可以了解Three things everyone should know to improve object retrieval这篇文章中RootSIFT是怎么实现的。 sift(asift)-match-with-ransac-cpp 用C++和OpenCV写的一个图像匹配实现,里面包含了采用1NN匹配可视化、1NN匹配后经RANSAC剔除错配点可视化、1NN/2NN<0.8匹配可视化、1NN/2NN<0.8经 RANSAC剔除错配点可视化四个过程,其中1NN/2NN<0.8匹配过程是Lowe的Raw feature match,具体可以阅读Lowe的Distinctive image features from scale-invariant keypoints这篇文章。这个对图像检索重排非常有用。另外里面还有用OpenCV写的ASIFT,这部分来源于OPENCV ASIFT C++ IMPLEMENTATION,ASIFT还可以到官网页面下载,ASIFT提取的关键点 比SIFT要多得多,速度非常慢,不推荐在对要求实时性的应用中使用。 更多详细的分析可以阅读博文SIFT(ASIFT) Matching with RANSAC。 有用链接 OpenCV3.0文档 // 测试sparse unsigned int centersNum = 10; vector descrNums; descrNums.push_back(8); descrNums.push_back(12); //unsigned int T[] = {1, 2, 1, 3, 2, 5, 4, 3, 10, 5; 4, 2, 6, 5, 2, 5, 4, 6, 2, 4}; unsigned int T[] = {1, 2, 1, 3, 2, 5, 4, 3, 10, 5, 4, 2, 6, 5, 2, 5, 4, 6, 2, 4}; sp_mat Hist(descrNums.size(), centersNum); static long int count = 0; for (int i = 0; i < descrNums.size(); i++){ unsigned int* desrcElementsTmp = new unsigned int[descrNums[i]]; memcpy(desrcElementsTmp, T + count, descrNums[i] * sizeof(T[0])); //cout << desrcElementsTmp[0] << '\t' << desrcElementsTmp[1] << '\t' << desrcElementsTmp[2] << '\t' << desrcElementsTmp[3] << '\t' << desrcElementsTmp[4] << '\t' <<endl; //cout << desrcElementsTmp[5] << '\t' << desrcElementsTmp[6] << '\t' << desrcElementsTmp[7] << '\t' << desrcElementsTmp[8] << '\t' << desrcElementsTmp[9] << '\t' << desrcElementsTmp[10] << '\t' <<endl; //cout << endl; sp_mat X(1, centersNum); X.zeros(); for (int j = 0; j < descrNums[i]; j++){ X(0, desrcElementsTmp[j]-1) += 1; } X.print("X:"); X = X/norm(X, 2); Hist.row(i) = X; count = count + descrNums[i]; delete desrcElementsTmp; } //Hist.print("Hist:");

适合新手学习的opencv滤波小程序

用c++编写的适合新手学习的opencv滤波小程序

微信小程序Go、微信小程序OpenCV .zip

更新日志日期    内容2022-08-29 修复如果微信开发者工具设置“将JS编译成ES5”,则opencv_exec.js文件提示“Module未定义”的问题。2021-12-05 新增微信小程序运行OpenCV的示例。也包含网页运行OpenCV的示例。2021-12-03 新增微信小程序运行Go语言的示例。也包含网页运行Go语言的示例。介绍1、将Go语言编译为WebAssembly,使用微信小程序的WXWebAssembly功能运行WebAssembly。因为Go语言能够快速开发WebAssembly,所以使用Go语言崩溃小程序快速开发WebAssembly。2、在微信小程序中使用WebAssembly版的OpenCV,让我们开发视觉图像。WXWebAssembly官方文档网页版在线预览,和小程序版本使用的是相同的wasm文件。运行Gohttps://sanyuered.github.io/WeChat-MiniProgram-AR-WASM/go_dev/lesson1.html运行OpenCVhttps://sanyuered

MMSE (Minimum Mean Square Error)均衡原理讲解

MMSE是一种将接收数据的MSE(均方误差)最小化的模型。有了这句话,很多问题就会在你的脑海中蹦出来。 什么是均方误差?最小化MSE "的物理含义是什么? 等等。 让我们从一个我们现在已经非常熟悉的通道模型开始。(我希望你现在也熟悉下面的表达方式。) MMSE作为一种均衡器,是一种后处理算法,它可以帮助我们找出接收到的数据,使之尽可能地接近原始数据(传输数据)。简而言之,MMSE中最重要的步骤是找到一个如下图所示的矩阵G。如果我们假设没有噪声,这个[G]矩阵可以简单的作为信道矩阵(H^-1)的倒数。但

Celeste的博客 4万+

Vue 实现华视身份证读卡器功能

在www.downcc.com下载“华视cvr100驱动”安装程序; 华视电子官网有相应的文档说明和程序下载 一、服务安装 选择安装目录: 启动读卡服务: 安装成功会有如图所示: 注意事项: 安装开发包必须使用管理员权限,因为windows服务和读卡器设备驱动程序均需要管理员权限,否则会安装失败。 win10需要修改组策略才有管理员权限。 二、服务的使用 打开浏览器,输入地址http://127.0.0.1:19196/mainpage,回车 点击openDevice: 点.

zyqgt960812的博客 6503

LVGL多线程编程避坑指南:从音乐播放器项目看UI与后台任务如何安全协作

本文深入探讨LVGL在多线程环境下的安全协作问题,以音乐播放器项目为例,解析UI与后台任务(如mplayer音频播放器)的典型冲突场景。提供全局互斥锁规范、任务队列异步处理等核心策略,并分享mplayer进程集成方案与进度条优化技巧,帮助开发者规避界面卡顿、内存损坏等常见问题。

weixin_42531494的博客 134

乐企增值税及附加税费(一般纳税人适用)申报表填报能力说明文档V3.009

申报表填报,是指企业在自有业务系统中将算税结果数据按预填规则要求加工汇总后,进行申报表填报的过程。申报表填报前对纳税申报所需的前提条件进行校验。校验通过后,应用前序算税结果数据及预填规则进行纳税申报表预填,生成申报表数据。申报表数据通过申报业务规则校验后,经纳税人确认即完成申报表填报业务。

记录点滴 347

AUTOSAR进阶图解==>AUTOSAR_SWS_ADCDriver

本文深入解析了AUTOSAR ADC Driver的架构设计和技术实现。主要内容包括:1)ADC Driver在AUTOSAR分层架构中的定位及核心功能;2)详细的模块架构设计,涵盖初始化管理、组转换管理、优先级处理等核心子组件;3)全面的配置模型说明,包括主配置类、通用配置、通道配置等关键数据结构;4)状态机机制和操作序列分析。通过分层设计和标准化接口,ADC Driver实现了硬件抽象和软件解耦,提供了良好的可移植性和可维护性。

一名留德华的,康德的信徒的,专注于汽车电子领域的博客 789

损失函数大汇总(五十三)(Boundary Loss附公式推导与代码)

摘要 Boundary Loss是一种针对图像分割任务的新型损失函数,特别适用于高度类别不平衡的细粒度分割场景。与传统的区域型损失(如Dice、交叉熵)不同,它通过计算预测边界与真实边界之间的距离来优化模型,更关注边界精度而非区域重叠。核心思想是利用距离图(distance map)将边界约束转化为区域积分形式,实现端到端训练。具体实现中,损失函数为预测概率与距离图的点积,梯度仅取决于距离图,具有明确的空间引导性。相比区域型损失,Boundary Loss能更好处理小目标、细长结构等边界敏感任务,可与Dic

悦学共鸣,温柔以待,汇聚光芒,共同成长 241

32位快速加法器设计

32位快速加法器设计

好好学习,天天向上 3292

【Python机器学习】主成分分析(PCA):高维数据的“瘦身术“

主成分分析(PCA)的历史可以追溯到1901年,当时Karl Pearson首次提出了这个概念。在计算机还不存在的年代,PCA是一个纯粹的数学构想,用来简化多变量数据的分析。几十年后,当计算机出现时,PCA成为了数据分析中最早实现的算法之一。从那时起,超过一个世纪的发展中,PCA一直保持着其核心的理论框架和实用价值,这本身就是对这个方法深刻科学性的证明。在现代深度学习时代,许多人可能会认为PCA已经过时了。但事实恰好相反。

nmdbbzcl的博客 981

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

上一篇: Corners检测
下一篇: OpenCV读取视频流操作
知行且执行
博客等级 码龄14年 38粉丝 73原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值