余莫星辰的博客

1 双目视觉何为双目视觉？ 双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视觉下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体3维大小，两点之间实际距离。目前也有很多研究机构进行3维物体识别，来解决2D算法无法处理遮挡，姿态变化的问题，

一、前言视频摘要又称视频浓缩，是对视频内容的一个简单概括，先通过运动目标分析，提取运动目标，然后对各个目标的运动轨迹进行分析，将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中，并将它们以某种方式进行组合。视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色。视频摘要主要运用在对长时间的监控视频的压缩上，它可以将不同时刻场景内目标的运动显示在同一时刻，这样大量减少了整个场景事件的时间跨度。一般的视频

特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值

opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像。在OpenCV的文档中说明Mat类型通过C++面向对象的方法实现的，可以进行Matlab风格的矩阵操作，IplImage类型和CvMat类型用C语言实现的，两者之间存在着类似于面向对象中的继承关系。

【OpenCV学习笔记 021】Bow词袋模型

OpenCV矩阵的归一化和欧式距离详解

SIFT特征提取

cv篇包含以下几个部分：图像处理结构分析运动分析与对象跟踪模式识别相机标定和三维重建  1、图像处理图像处理主要针对二维像素数组，但是我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage 结构，也可以是CvMat或者CvMatND结构。梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶

SIFT特征提取分析

贴上一段很简单的测试代码int main(){ Mat a(100,100,CV_8UC3,Scalar(366,366,366)); MatIterator_Vec3b> it = a.beginVec3b>(); cout int((*it)[0]) endl; imshow("a",a); Mat b(100,100,CV_32F

颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像，直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调;直方图只包含了该图像中某一颜色值出现的频数，而丢失了某象素所在的空间位置

总所周知，机器学习前要训练很多数据，一直感觉训练数据是个很神圣的东西，到底怎么训练呢？头脑一直有这么个疑问，但一直没时间去体验。因此最近在学adaboost算法，就要学会怎样训练出一个.xml文件了。方法是相同的，用过一次，以后的训练过程就差不多了。     只是打算进行简单的人脸数据训练，而是在网上下载了yale大学的人脸数据库，由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165

Opencv pyrDown和pyrUp函数

OpenMP并行化编程

Stitcher类实现全景图像拼接

此次研究两种图像分割法，分别是基于形态学的分水岭算法和基于图割理论的GrabCut算法。OpenCV均提供了两张算法或其变种。鉴于研究所需，记录一些知识点，开发平台为OpenCV2.4.9+Qt5.3.2。一、使用分水岭算法进行图像分割分水岭变换是一种常用的图像处理算法，在网上很容易搜到详细的原理分析。简单来说，这是一种基于拓扑理论的数学形态学的图像分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学

基于形态学运算的图像变换

Opencv Kmeans聚类算法介绍及实现

处理视频序列

【OpenCV学习笔记 022】人脸识别 小试牛刀

因Opencv2.2以后的版本就取消了CvvImage这个类，而显示图片到MFC的Picture控件需要用到这个类，所以需要准备CvvImage.h和CvvImage.cpp文件（从以前版本的源码中获得），下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/long636688/9413501一、新建项目1.1 菜单，文件 - 新建 - 项目1.2 Vis

（一）HOG特征1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Da

图像分割-种子区域生长

源码示例#include "cv.h"#include "highgui.h"#include #include using namespace std;int main(){ double scale = 1.3; IplImage* img = cvLoadImage("gilrPicture.png"); cvNamedWindow("结果图", CV_WINDOW

估算图像间的投影关系

这次和大家分享一个简单的MFC+Opencv2.4.9实现的视频播放，暂停和结束的案例，在这个demo中会用到线程的一点知识，这里就不啰嗦了。由于刚接触MFC和Opencv，所以还是讲解的详细一点，希望可以帮助更多编程的朋友吧！1 新建项目1.1 文件--》新建--》项目--》MFC应用程序，程序命名为VideoPlayer,点击确定点击下一步选择基于对话框，在静态库中

Github源码From:http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/在这个教程当中我们将完成一个基础的数字光学字符识别。这包括把一个手写的数字分类进它所属的类里。为了完成它，们我将要使用我们之前的教程里所有学到的东西，我们将要使用简单的basic painter和the basic pattern recognition

使用Opencv中的级联分类器进行人脸检测时有两种方式，第一种是使用老版本的CvHaarClassifierCascade函数，第二种是使用新版本的CascadeClassifier类，老版本的分类器只支持类Haar特征，而新版本的分类器既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。这里我们使用新版本的CascadeClassifier类写一个例子如下：#include "opencv2/core

看程序源码是提高编程技能最直接有效的办法，首先我们来了解一下这三个结构体。由于OpenCV主要针对的是计算机视觉方面的处理，因此在函数库中，最重要的结构体是IplImage结构。从本质上讲，他是一个CvMat对象，但它还有一些其他成员变量将矩阵解释为图像。IplImage结构来源于Intel的另外一个函数库Intel Image Processing Library (IPL)，该函数库主要是针对

1 opencv多线程拷贝视频文件到内存然后再写到本地        最近在做项目中遇到了很多问题，主要原因有那么几点自己没有编程实战经验也对c++不熟再加上要做opencv相关的事情， 感觉有时真的是一团雾水，现在我把自己的一点小经验分享给大家，主要是为了让大家学习相关的知识点和少走弯路。这次要分享的是多线程处理不同路径的视频数据拷贝到内存中让后再写到磁盘。首先需要给大家普及的一个知识点就是

计算机视觉是研究生期间的一个研究方向，所以还是想花较多的时间学习和整理相关的知识，把零碎的知识都储藏起来，今天先来学习环境的搭建。1 下载和安装OpenCV SDK    首先我们先在SourceForge上下载opencv2.4.9的安装程序，下载地址：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/?source=navbar

这一节我们一起来熟悉一下opencv2.4.9的每个目录中的文件以及这些文件的作用。先打开我的opencv2.4.9的安装目录F:\Program Files (x86)\OpenCV2.4.9\opencv\build，在这里我们看到这些文件。在文件夹doc中是官方自带的参考文档，我们在程序开发的过程中可以参考需要的API函数，在java文件夹下是我们开发中所需要的jar包和dll（动态

1 YUV420理解    首先我们需要对YUV420的数据有一个了解，很多人对YUV数据格式不清楚，以至于在做视频的时候出现了一些不可预知的错误(比如说图像带有点、颜色不对等)。图文讲解，在YUV420中，一个像素点对应一个Y，一个2X2的小方块对应一个U和V。对于所有YUV420图像，它们的Y值排列是完全相同的，因为只有Y的图像就是灰度图像。YUV420sp与YUV420p的数据格式它

最近在网上找到一个不错的demo，具体来源记得不是很清楚了，在这里贴出来和大家分享一下。// ImgToVideo_test.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include #include #include #include //for mk_dir#include //for _acess()

1 贝叶斯公式简介    预备知识：（1）条件概率 事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P（A|B），读作“在B条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么，。（2）如果事件A1、A2、A3…An 构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Ai)大于0，则对任一事件B有P(B)=P(B|A1)*P(A1) + P(B|A2)*P(A2)

1 Opencv介绍2 core 模块(核心功能)3  imgproc 模块(图像处理)4 highgui 模块(高层GUI和媒体I/O)5 calib3d 模块(相机定标和三维重建)6 video 模块(视频分析)7 objdetect 模块( 物体检测)8 ml 模块( 机器学习)9 gpu 模块.(使用GPU加速的计算机视觉)

检测并匹配兴趣点

提取直线、轮廓及连通区域

图像滤波

图像像素的操作