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影像处理的统计直方图,可以知道一张图片在该色彩空间的数据分布状况,而这边,就要介绍到直方图反向投影的函式,直方图反向投影,也就是将数据分布的状况依照Look-up table的方式对应回去,实际上,这个函式是跟前面介绍到的cvLUT()是一样的,只不过,差别是差异在cvLUT()的第三个自变量改变成CvHistogram数据结构的输入,直方图反向投影,cvCalcBackProject

HSv 的参数是：色调（H）、饱和度（S）、亮度（V）组成色调H 用角度度量，取值范围 0 - 360 从红色开始逆时针计算 红色为 0 绿色 120 蓝色 240 他们的补色 黄色 60 青色 180 品红 300饱和度S  取值范围0.0 - 1.0 值越大 越饱和亮度V 取值范围 0 - 255  0为黑色 255 为白色 // opencv_Camshift

原文地址：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.htmlMean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/yankai0219/article/details/6631224直方图是计算机视觉中最经典的工具之一。现在我们来详细讲讲直方图。1.直方图的作用。通过标记帧与帧之间的边缘和颜色的统计变化，直方图被用来检测视频中场景的变化。通过为每个兴趣点设置一个有相近特征的直方图所构成的“标签”，用以确定图像中的兴趣点。边

#include "stdafx.h"#include #include int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ CvCapture* capture = 0; capture = cvCreateCameraCapture(-1);//只有一个摄像头使用-1； if(!capture) { return -1; } IplImage

转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/raby_gyl/article/details/17409717相关文章：OpenCV三角剖分的遍历和纹理映射：http://blog.youkuaiyun.com/raby_gyl/article/details/19758167Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形，使得所有三角形中最小

原文来自：http://blog.chinaunix.net/uid-20490856-id-1665402.htmlDelaunay三角剖分具有下列性质：（1）Delaunay三角剖分所形成的三角形中，最小的内角是所有三角剖分中最大的。故Delaunay三角剖分所形成的三角形最接近于等边三角形，在很多应用中具有最优的性质。此性质等价于Delaunay三角剖分所

http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4011892.html图像的缩小从物理意义上来说，就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数。但是，改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的，从数字图像处理的角度来看，图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的。显而易见的，减少图像的像素会造成图像信息丢失。为了在缩小图像的同时，保持原图的概貌特征不丢

原文地址：http://www.cnblogs.com/sprint1989/p/3815558.html?utm_source=tuicool背景减除一旦背景模型建立，将背景模型和当前的图像进行比较，然后减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设：所有像素点是独立的场景建模新的前景（物体移动的

Kalman头文件由“cvx_defs”换成“opencv2/video/tracking.hpp”

前言    图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：分水岭分割算法、金字塔分割算法以及均值漂移分割算法。它们的使用过程都很简单，下面的文章权且用于记录，并使该系列保持完整吧。分水岭分割算法    分水岭分割算法需要您或者先前算法提供标记，该标记用于指定哪些大致区域是目标，哪些大致区域是背景等等；分水岭分割算

CvTermCriteria  迭代算法的终止准则  #define CV_TERMCRIT_ITER    1  #define CV_TERMCRIT_NUMBER  CV_TERMCRIT_ITER  #define CV_TERMCRIT_EPS     2    typedef struct CvTermCriteria   {    int    typ

//opencv2.4.9 + vs2012 + 64位#include #include #include #include using namespace cv;using namespace std;char* WcharToChar(const wchar_t* wp) { char *m_char; int len= WideCharToMult

使用surf算法时注意BruteForceMatcher> matcher; 函数包含在头文件#include 中

主要是使用函数 CV_EXPORTS_W void goodFeaturesToTrack( InputArray image, //输入图像                                                                                                       OutputArray corners, //角

先放在这，等会在研究// xiangliangji_opencv.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include #include #include using namespace cv;int main(){ // Data for visual representation int width = 51

转载：http://www.cnblogs.com/TravelingLight/archive/2010/12/21/1912614.htmlIplImage -> cv::MatIplImage* pImg = cvLoadImage("lena.jpg");cv::Mat img(pImg,0); 或者 cv::Mat img = pImg；cv::Mat

#include "stdafx.h"#include #include IplImage* deCanny(IplImage* in, double lowThresh, double highThresh, double aperture){ if(in->nChannels != 3) { return(0); } IplImage* out = cvCreateIm

#include "stdafx.h"#include #include int g_slider_position = 0;CvCapture* g_capture = NULL;void onTrackbarSlide(int pos)//滚动条{ cvSetCaptureProperty( g_capture, CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, p

opencv显示图片 #include "stdafx.h"#include using namespace std;using namespace cv;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ const char* imagename = "拍照时间-02-06-09.bmp"; Mat img = imread(imagename)

CvvImage.h文件 #pragma once#ifndef CVVIMAGE_CLASS_DEF#define CVVIMAGE_CLASS_DEF#include "opencv.hpp"/* CvvImage class definition */class CvvImage{public: CvvImage(); virtual ~CvvImage(

原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/wuxiaoyao12/article/details/7305848 一、Mat类型：矩阵类型，Matrix。    在openCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。    Mat有3个重要的方法：         1、Mat mat = imread(const

下面函数找不到cvSnakeImageCV_DOMINANT_IPANcvFindDominantPoints添加头文件#include

otsu 阈值处理时使用到的CV_THRESH_OTSU 对应 ThresholdType.Otsu相机调用CvCapture pcapture = Cv.CreateCameraCapture(CaptureDevice.Any) CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 对应 CaptureProperty.PosFramesCV_FONT_HERSHEY_PLAI

图像处理的时候cvCreateImage指定通道的时候可以根据图像的通道来指定，而视频在需要画轮廓的时候来指定通道就必须将图像的三通道转化为单通道，cvCvtColor(src,dst,CV_BGR2GRAY);，其中src是三通道，dst是单通道。使用这个函数之后才能继续处理图像，而单独的图像就不用这样来处理。

原文地址：http://www.cnblogs.com/magiccaptain/archive/2013/05/21/3091035.html 两个效果：放大和挤压，分别由MaxFrame和MinFrame函数实现， 可直接使用在摄像头中： void MaxFrame(IplImage* frame){ uchar* old_data = (uchar*)frame->

先放着// opencv_character.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui

三通道修改： // opencv_iplimage.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include #include using namespace cv;struct color{ int r; int g; int b;};int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ Ip

使用xml（haarcascade_frontalface_alt.xml）实现人脸检测#include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; static CvMemStorag

本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏Angry Birds为例，通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。1. 学习分类器根据训练样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库（如NIST等），也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性，后者强在准确率，当然常用做法是将这两者结合，即在通用数字库基础上做修改