AP1005834的博客

本篇主要是针对背景简单，且具有固定颜色的蛋类小物体，方法为在灰度化时选用图片的HSV中的S通道，再使用opencv 二值化找轮廓大法可将小物体框出。可以看到，对于这种背景简单的，取HSV中的S做灰度化二值化，效果非常不错，再用找轮廓大法，可以获得带方向的最小外接矩形...原理很简单，图片-》取S通道灰度化-》OTSU二值化-》findcontours找到轮廓。

本文主要使用opencv 的Python接口cv2，原理较为简单，单张先通过二值化找轮廓的方式找到轮廓的四个点，然后对点做排序，之后再计算轮廓的外接矩形的4个点，由这2组点做 warpPerspective 透射变换得到矫正的条码，最后使用zbar库做识别。......

一、前言本文实验在VS2019将C++源码封装为dll、lib ，并做调用二、欲封装代码 封装代码头文件和cpp文件如下：//util.h#ifndef _Util_H_#define _Util_H_#include <iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include <stdio.h>#include <list> using namespace ...

一、前言二、代码def getOneImgAnno(img_path): src = cv2.imread(img_path) h,w = src.shape[:2] v = 155 img = src[ v :h-v , v:w-v] img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.blur(img_gray,(5,5)) ret, th = cv2.t

一、前言 最近在实验个很早就提出来的差异扩展（difference expance ）可逆水印，将水印信息嵌入至图像，再做完好提取以及完好恢复图像。二、原理 （1）嵌入过程 图像中取一对像素相邻对（x,y）,可以水平相邻，也可以垂直相邻 计算均值 l= [ (x+y )/2 ] , 差值 h= x-y , 中括号为取整运算 假设要隐藏的二值信息为 b , b为0 或 1 则计算 hs =...

一、前言      本篇主要记录由mtcnn检测得的关键点作人头姿态估计，思路较为简单，mtcnn是一种可以检测输出5个关键点的人脸检测算法，分别是左眼，右眼，鼻尖，嘴的左角和嘴的右角。当获得图像中人脸的5个2D关键点，再由Opencv中POSIT的姿态估计算法将5个世界坐标系的模板3D关键点通过旋转、平移等变换投射至这5个2D关键点，进而估计得变换参数，最后求得2D平面中的人头的姿态参数，分别为...

一、前言       本文主要记录将某个cpp函数在vs上封装为dll ，并在另一cpp中调用该dll 接口。二、欲封装的源码//MOG_BGS3.h#include "opencv2/core/core.hpp"#include #include"cv.h"#include using namespace cv;namespace OurMogBgs{ class

一、前言       Mat中的step为构成图像的层次，考虑到Mat多应用于二维图像，本文讨论二维图像step的含义和应用。二维图像数据存储示意图如下：                                                       如上图所示，该二维图像大小为5*6，图中元素I位于第2行第4列，该元素可具有多个通道，可为1、2、3、4；常见通道数为1

一、前言Harri角点检测的原理分析网上已经一大堆，这里则简单介绍Harris角点检测，并结合原理分析opencv实现的源码。参考资料：http://blog.youkuaiyun.com/ZengDong_1991/article/details/45563301http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/features2d/trackingmot

一、前言本文使用opencv的calcOpticalFlowFarneback光流法计算图像的运动光流，并显示计算得的光流强度，视频大小为640*480，但速度很慢，计算速度为300ms左右一帧。不知使用GPU版的光流法能快多少。二、简单的代码#include #include #include #include using namespace cv;#include #

一、前言经过实际测试，GPU版本的金字塔LK光流法在速度上比CPU版本快了5倍多。。。测试视频大小为640*480二、代码#include #include #include using namespace cv;#include #include #include "MyTimer.h"int main(){ const std::string fname("

一、前言本文主要在Qt中使用opencv进行编程，实现了简易的摄像头播放及其卡通化处理功能，编程环境为Qt5.5.1+opencv2.4.6，实现的关键是将Mat变量转换为QImage变量，并使用QLabel进行显示。二、环境配置首先需要安装Qt creator 5.5.1和下载解压opencv2.4.6，为了能够在Qt中调用opencv中的函数，必须用cmake对openc2.4

一、前言本文主要实现了对身份证图片上身份证号码的自动识别，在Qt平台上使用opencv进行图像处理，并绘制简单的用户界面，设计了一个基于Qt和opencv的身份证号码识别系统。二、用户界面       用户界面如下所示，简单几个控件，这里只是实现了身份证号码的识别，而没有对汉字（姓名及地址）识别，水平尚且不足。三、身份证图像处理流程下图为身份证识别系统的系统框图。

一、前言本文仅仅演示使用opencv2.4.6中已经定义好的SVM函数实现对车牌区域正负样本的训练，然后使用训练好的SVM模型对测试样本进行预测。二、所使用的正负样本首先我将一系列图片进行图像预处理、分割等一系列步骤，这部分内容可以参看《深入理解opencv 使用计算机视觉项目解析》，这样从中挑选出100个正样本（车牌区域）和70个负样本（非车牌区域），大小均为144*33，分

一、前言本文参考自《深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析》中的自动车牌识别项目，并对其中的方法理解后，再进行实践。深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位、车牌区域中字符的准确分割，字符准确识别这一系列步骤的困难。所以最后的识别效果也是有待进一步提高。二、程序流程程序流程如下所示：相应的main函数ruxia #include "carID_Detection.h

一、前言Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为：1)  先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量2)  归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点3)  i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代4)  通过归一化的直方图，统计0~i 灰

更多细节请查看论文“PyramidalImplementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Description of the algorithm”

一、前言本文介绍了一种在Qt平台将excel表格的数据读取至数据库QSQLite的方法。思路为：先将excel表格转为csv文件，若原表格中存在着中文，还需将csv的编码格式转为UTF-8，接着由QFile打开该csv文件，将每一行的数据读出，并写入创建的数据库表格。二、将excel表格转为csv文件首先需要将保存了需要读取至数据库的excel表格保存为csv文件，如下为实例e

一、前言本文主要实现了使用opencv里的gpu版surf特征检测器和gpu版orb检测器，分别对图片进行特征点提取及匹配，并对寻获的特征点进行了距离筛选，将匹配较为好的特征点进行展示二、实现代码我不生产代码，我只是代码的搬运工和修改公//main.cpp//#include #include #include #include #include #include

一、前言由于想知道自己电脑i7 使用opencv读取一帧速度，测试视频大小为480*640，发现当使用VideoCapture::read()读取一帧，并用imshow显示图像，总共需耗时15ms左右，相当于每秒66帧左右，分别对两个函数测试时，发现单读取一帧只需0.7~1.2ms，而使用imshow显示图像则函数较为严重，显示一帧需14ms左右。二、代码#include #incl

一、概述作为即将踏入图像识别、目标跟踪领域的一名研究生，先从基础的学起，本文采用了经典的mean-shift算法，思路简单，实现的思路来源于一个网址：http://zhidao.baidu.com/link?url=v2PlqAHX45kjCWJUnSsZYBwHkPVCX8vp6oIZnRXV7IKG0phmuy0vwQ02_SRBgK1OLieVctpFJHR1cGoaxlDAIK，得到的