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废话不多说，直接上代码，代码中我都注明了注释，有些讲不清楚的，会在代码的后面专门拿出来讲。下面这个cpp文件不是我自己写的程序，是opencv提供的关于dft变换的例程，文件一般会包含在你的opencv路径下opencv\sources\samples\cpp下面，可以自行查找。#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/im

楼主在运行一个链接了opencv库的程序时，发现了一个奇怪的现象，就是我的在程序中调用的等待函数waitKey()不起作用，不管是是使用waitKey(100)，waitKey(0)，waitKey(-1)，或者是使用if(waitKey(0) == ‘q’)，waitKey总是不起作用。 举个简单的例子：int main(){ cout<<"I am so cool "<<endl;

贝叶斯学习贝叶斯公式贝叶斯学习器其实是从经典的贝叶斯概率公式的来的，对于经典的贝叶斯公式： P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B)P(A|B)={P(B|A)P(A)\over{P(B)}} 式中P(A)表示A的先验概率（即A发生的概率与B无关），P(A|B)表示A的后验概率（即在已知B发生的情况下，A发生的概率）朴素贝叶斯分类我们都知道贝叶斯是一个经典的求取概率的公式，那么贝叶斯又是怎么和

opencv2中，提供了两个视频操作相关的类，VideoCapture和VideoWriter，当然也有相对应的构造函数。对于VideoCapture，其有如下几个操作函数：open(const string &filename)    //打开视频文件open(int device)              //打开摄像头，device为设备序号isOpened()   //判

先看代码：#include #include #include #include using namespace cv;using namespace std;typedef unsigned char byte;void gradientGray(Mat &src, Mat &mag);int main(){ Mat src = imread("1.jpg",

闲话少说，先看程序：#include #include #include "opencv2\opencv.hpp"using namespace cv;using namespace std;int main(void){ const string imageName("2.jpg"); Mat image = imread(imageName); //读取图像 imsh

在opencv2中，直线Hough变换有以下两种形式：标准霍夫线变换（HoughLines）       原理在这里的博客已经说了。此函数能给我们提供一组参数对（θ，rθ） 的集合来表示检测到的直线统计概率霍夫线变换（HoughLinesP ）      这是执行起来效率更高的霍夫线变换. 它输出检测到的直线的端点（x0,y0,xn,xn） 先看程序，后面会讲一下每个函数的

多说无益，先贴代码，再看解析：函数的功能是实现图像颜色的缩减。#include #include using namespace std;using namespace cv;void colorReduce(Mat &src,Mat &dst, int div = 64);//注意：这里的div是个默认参数，其初始化只能在函数声明中进行，函数定义里不能给div初始化int

对于一幅图像，假设图像为全白，但是中间有一条黑色的垂直的直线。那么直线所在的位置有何特征呢？       稍微想想便可以知道，在直线的左边为全白，那么从图像最左边至中间黑色的直线，其像素点的灰度变化率始终是为0的。同理，直线右边也是这种情况。但是，在黑色直线旁边的点，其会度变化率则不为0。如果把黑色直线看成是图像左右两边的分界线，那么只要知道灰度变化率不为0 的点，就可以找到这个边界的准确位置