GoJawee的博客

[摘要]有时候我们在网上下载一些源码文件，或者直接在C++技术网复制完整的代码，然后存储为代码文件，我们就有很多代码文件了。这些文件是分多个目录和文件的结构，然而我们要将这些代码添加到我们的项目中使用，怎么才能快速添加，而且还保持代码的结构都不变呢？本文教你快速将大量代码文件加入到VS项目。1.我们从网上下载了一个源码，存放在一个文件夹里。文件夹存放在桌面，源代码文件src如下： 2.新建一个

clc;close all;n=2;a=imread('3.jpg');a=rgb2hsv(a);M=size(a,1);N=size(a,2);for i=1:100b=double(a);b=b(:);b=reshape(b,M*N,3);[A,B]=kmeans(b,n);for j=1:nindex=find(A==j);b(index,:)=ones(length(

#include<opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>#include <stdio.h>#include<fstream> using namespace std;using namespace cv;//获取视频中的人脸int main(){ //打开视频文件：其实就是建立一个VideoCapture结构 VideoCaptu

http://blog.youkuaiyun.com/augusdi/article/details/9020395

（1）先把视频保存成图片（2）再获取每张中人脸的坐标信息，保存到output.txt中（3）利用output.txt生成XML文件第一步/*获取视频的每一帧， 如果检测到人脸，就把这一帧图像保存到本地 如果没检测到人脸，就不保存*/#include<opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>#include <stdio.h>#inc

1.环境变量D:\Libraries\OpenCV320\msvc2013_64\x64\vc12\binopencv320.props 配置文件<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <Project ToolsVersion="4.0" xmlns="http://schemas.microsoft.com/developer/msbuild/2003

链接：http://blog.youkuaiyun.com/xhhjin/article/details/8992392依照微软网站http://msdn.microsoft.com/zh-tw/library/e2h7fzkw.aspx，完整移除方法有两种：方法一：工具卸载 下载Microsoft Visual Studio 2010 Uninstall Utility来移除，默认情况下，这将删除 Visu

#include <stdlib.h>#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;void main(){ cv::Mat frame; // 可从摄像头输入视频流或直接播放视频文件 //cv:

#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){ //打开视频文件：其实就是建

http://blog.youkuaiyun.com/davebobo/article/details/52583167#include<iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<imgproc/imgproc.hpp> using name

#include<opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>#include <stdio.h>#include<fstream> using namespace std;using namespace cv;//获取视频中的人脸int main(){ //打开视频文件：其实就是建立一个VideoCapture结构 VideoCaptu

#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv;int main(int argc, char **argv){ Mat img_left = imread("image

SDK百度云：包含目录：D:\opencv\build\includeD:\opencv\build\include\opencvD:\opencv\build\include\opencv2D:\CH-HCNetSDK\includeD:\opencv\build\include\opencv2D:\CH-HCNetSDK\include库目录：D:\opencv\build\x86

参考：http://blog.youkuaiyun.com/jjff46/article/details/38948621 代码实现的功能：把图片进行批量转换 （1）彩色图片转换成灰度图 （2）图片进行格式转换 （3）图片重新命名实现代码：#include<iostream>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>

参考：http://blog.youkuaiyun.com/yiqiudream/article/details/51885698 1、怎么用CMake打开下载的源文件？工具：下载CMake ——> 链接https://cmake.org/download/ 安装完成后，打开CMake-gui程序 如下图所示： 1. 双击打开cmake-gui, 在最上面两行指定文件路径，第一行是源码所在

【工作环境】是Windows XP或Linux上的Visual Studio + cygwin。cygwin是必需的，因为我使用了几个UNIX命令。【注解】在进行安装cygwin过程中，要选择安装“python、perl等”几个选项。【代码以及脚本准备】github克隆：https://github.com/mrnugget/opencv-haar-classifier-training百度云

人脸检测代码： 检测单张图片 检测视频中的人脸#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>#include <stdio.h>using name

#include <iostream>using namespace std;char* str1_str2(char ch[]){ char *tmp = (char *)malloc(sizeof(1024)); //记得释放内存 char *p = ch; int i=0; while(*p!=NULL) { tmp[i] = *p

链接：http://blog.youkuaiyun.com/huang9012/article/details/21811129/【1】环境变量（dll的路径）”…… opencv\build\x86\vc10\bin””…… opencv\build\x64\vc10\bin”【2】包含目录（头文件目录）D:\Program Files\opencv\build\includeD:\Program

注：把编辑框属性设置为“只读” 什么时候我们需要用到SetTimer函数呢？当你需要“每个一段时间”执行一件事的的时候就需要使用SetTimer函数了。使用定时器的方法比较简单，通常告诉WINDOWS一个时间间隔，然后WINDOWS以此时间间隔周期性触发程序。通常有两种方法来实现：发送WM_TIMER消息和调用应用程序定义的回调函数。 1.1 用WM_TIMER来设置定时器 先请看Set

进行行人检测的分类器训练时，负样本是从完全不包含人体的图片中随机剪裁出来的，下面程序的目的就是这个：1张负样本图片生成10张#include <iostream> #include <fstream> #include <stdlib.h> //srand()和rand()函数 #include <time.h> //time()函数 #include <opencv2/core/c

难例(或叫做难样本，Hard Example，Hard Negative，Hard Instance)是指利用第一次训练的分类器在负样本原图(肯定没有人体)上进行行人检测时所有检测到的矩形框，这些矩形框区域很明显都是误报，“把这些误报的矩形框保存为图片”，这些误检的图片就是HardExample图片。 把HardExample图片加入到初始的负样本集合中，重新进行SVM的训练，可显著减少

说明：HOG+SVM生成的.xml文件不能用人脸的代码进行测试效果，必须用下面的代码才能测试代码。#include <iostream> #include <fstream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc

转载：http://blog.youkuaiyun.com/masibuaa/article/details/16105073正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本)。http://blog

http://www.cnblogs.com/liekkas0626/p/5262942.html#include <iostream> #include "highgui.h" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" int main() { // get original image. cv::Mat originalImage =