Alisa_xf的博客

原始版本下载页面（仅显示图像）： http://download.youkuaiyun.com/source/1779188 P.S.：后面又添加了播放视频和捕获摄像头画面的功能，其中播放视频的功能只有 'Play' 和 'Stop'，不能实现暂停，《A step-by-step guide to the use of Microsoft Visual C++ and the Inte

    主要参考了很多大神的总结，做了自己的整理，还没有完成，后续不断完善补充opencv人脸检测总结一.人脸检测介绍1. 人脸检测分类 基于知识方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空...

        转载别人的微博，写的很详细，真的要多看几遍才能明白。级联分类器检测类CascadeClassifier，在2.4.5版本中使用Adaboost的方法+LBP、HOG、HAAR进行目标检测，加载的是使用traincascade进行训练的分类器。class CV_EXPORTS_W CascadeClassifier{public:    CV_WRAP Cas...

1、基于图片的人脸、人眼检测原理： OpenCV利用样本的Haar特征进行分类器训练，得到级联boosted分类器（CascadeClassification）,可以检测图片中的眼睛（还支持的有人脸、嘴、鼻子、身体）。2. 我用时vs2015+opencv310（看了一下opencv3.4.1，人脸检测分类器是没有更新的）。//#include "stdafx.h"#include ...

比较Opencv自带的frontface检测器 CascadeClassifier*haarcascade_frontalface_alt = new CascadeClassifier("./xml/haarcascade_frontalface_alt.xml");CascadeClassifier*haarcascade_frontalface_alt_tree = new Ca...

一、检测区域可用来检测睁开或闭着的眼睛：haarcascade_mcs_lefteye.xmlhaarcascade_lefteye_2splits.xml仅可以检测睁开的眼睛：haarcascade_eye.xmlhaarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml [仅在带被检测者戴眼镜时方可检测]二、使用区别1)、在训练检测器中，眼睛睁开、闭合或者左眼还是右...

Camshift原理CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即：连续自适应的MeanShift算法。其基本思想是对视频序列的所有图像帧都作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值，如此迭代下去。简单点说，meanShift是针对单张图片寻找最优迭

原创文章，转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/crzy_sparrow/article/details/7414851    如果摄像机是固定的，那么我们可以认为场景（背景）大多数情况下是不变的，而只有前景（被跟踪的目标）会运动，这样就可以建立背景模型。通过比较当前帧和背景模型，就能轻松地跟踪目标运动情况了。这里，最容易想到的比较方式就是当前帧减去背景模型了，

最近在做视频标注、跟踪这一块，参考了好多资料。      先把代码和效果图贴出来。#include "CvvImage.h"#include "opencv2/opencv.hpp"#include #include #include #include CEvent start_event;int terminate_flag;

IplImage是OpenCV中C语言的图像类型，是表示一个图像的结构体，也是从OpenCV1.0到Opencv2.0.0之前的常用图像类型；自OpenCV2.0.0以后，引进了Mat类型，Mat使用更为方便，cv::Mat是opencv中C++语言的图像类型。1. cv::Mat -> IplImage方法一：cv::Mat matimg = cv::imre

1. 关于OpenCV进阶之路前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章，主要内容是面向OpenCV初学者，介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法，相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释，当时自己也是边学边写，权当为一种笔记的形式，所以难免有浅尝辄止的感觉，现在回头看来，很多地方描述上都存在不足，以后有时间，我会重新考虑每一篇文章，让成长系列对基础操作的介绍更加

视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture，下面我们说明一下类的几个重要的方法：1，打开一段

在这一节中，主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift，因为它是连续自使用的meanShift，所以这2个函数opencv中都有，且都很重要。为了让大家先达到一个感性认识。这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改。     Camshift函数的原型为：RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window,

本程序使用范围：为运动目标跟踪提供ground truth【真实数据】，然后你可以进行各种跟踪算法误差对比这是写论文的好帮手哦！内容转自：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu，是个妹子我在她代码上稍微改进了下。代码如下：[cpp] view plain copy// pic_label.cpp 

之前一直用师兄写的标注工具，很多操作感觉不太习惯。又没有源码可改，索性自己写了一个，功能比较简单。就是视频的读取和标注。主要用鼠标的点击进行标注，第一次点击为标注框左上角的点，可以按住左键调整标注框；松开时会确定标注框（框由蓝色变为绿色）；一帧中可以标注多个视频。主要通过OpenCV的鼠标响应函数来实现：[cpp] view plain copy

1 //俗话说：好记性不如烂笔头 2 //用到opencv 中的函数时往往会一时记不起这个函数的具体参数怎么设置，故在此将常用函数做一汇总； 3 4 Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg");//读入图像函数 5 6 imshow("原图",srcImage);//显示图像函数

这几天在做一个设计，要用到MFC和OpenCV的结合，上网查了一下，发现这方面的知识不是很多，连一个简单的视频读入都有点麻烦，经过重重困难，终于做出来，为了给初学者少走弯路，现在给出大概流程和主要代码。1，打开VC，建立一个工程，基于MFC的对话框。（我命名为Video）2，设置opencv的lib。3，找到resource的dialog，设置对话框，添加一个picture按键，一个o

CvMat之间的复制//注意：深拷贝 - 单独分配空间，两者相互独立 CvMat* a; CvMat* b = cvCloneMat(a); //copy a to b 2、Mat之间的复制//注意：浅拷贝 - 不复制数据只创建矩阵头，数据共享（更改a,b,c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用）Mat a;Mat b = a; //a "copy" to...