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RSS订阅原创 OpenCV Learning: 图像像素Mat操作方法2
原文写于2013年7月31日1. at方法使用at模板函数能访问某行某列的像素例如：img1.at(j,i)访问其各个通道：img1.at(j,i)[0] b通道img1.at(j,i)[1] g通道img1.at(j,i)[2] r通道2.ptr方法使用ptr模板可以得到行数据的头指针uch
2013-10-31 11:00:12
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原创 OpenCV Learning: imwrite in C++
原文写于2013年7月18日前言 OpenCV中保存图片的函数在c++版本中变成了imwrite()，这应该是向matlab中图像处理的的一些函数风格靠近吧。保存图片这个功能还是很重要的，比如说在写科研论文的时候需要把一些中间图片给贴出来，这样就可以在程序中间利用该函数保存图片了。甚至还可以将这些保存的图片供后续的matlab处理。本文就简单介绍下OpenCV中imwrite
2013-10-31 10:57:49
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原创 OpenCV Learning: cvQueryFrame遇到的问题
原文写于2013年7月16日从摄像头或者文件中抓取并返回一帧IplImage* frame = cvQueryFrame( CvCapture* capture );抓取后，capture被指向下一帧，可用cvSetCaptureProperty调整capture到合适的帧。函数cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取一帧，然后解压并返回这一帧
2013-10-31 10:52:21
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转载 OpenCV Learning: 基于OpenCV的程序脱离动态链接库运行方法
首先要明确在没有安装OpenCV的电脑上，要运行基于OpenCV库的程序，有两种方法：一、将OpenCv安装目录下的bin目录下的*.dll文件 与应用程序一起打包发布。二、将OpenCV库源代码加载到工程中和应用程序一起编译，也就是说最后生成的可执行文件可以单独运行，不需要OpenCV的动态链接库。下面将详细介绍这种方法。 首先要确定程序使用了
2013-10-31 10:48:46
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转载 OpenCV Learning: CvArr、Mat、CvMat、IplImage、BYTE转换（总结而来）
原帖地址：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(co
2013-10-31 10:47:47
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原创 Matlab视频转图像
原文写于2013年7月11日ticreaderobj=mmreader('E:\video.avi');vidFrames=read(readerobj);numFrames=get(readerobj,'numberOfFrames');for i=1:numFrames mov(i).cdata=vidFrames(:,:,:,i); mov(i).colorm
2013-10-31 10:45:12
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原创 Matlab批量处理文件
原文写于2013年7月10日cd ('..\img\5');files=dir('*.jpg');m=size(files,1);n = 1;%文件名从n开始for i=n:m+n-1 G=imread(files(i-n+1).name); if i<10 x = strcat('frame_000',num2str(i)); else i
2013-10-31 10:35:56
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原创 【存】C语言中#if,#ifdef
原文写于2013年3月22日一般情况下，源程序中所有的行都参加编译。但是有时希望对其中一部分内容只在满足一定条件才进行编译。 条件编译命令最常见的形式为： #ifdef 标识符 程序段1 #else 程序段2 #endif 它的作用是：当标识符已经被定义过（一般是用
2013-10-31 10:29:12
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原创 OpenCV Learning: 第2章视频写入遇到的问题
原文写于2013年3月22日写入原始视频可以正常保存，现在frame经过灰度化处理之后想保存视频，但是不知怎地就是无法保存，难道cvWriteFrame只支持3通道的image保存吗？等待解决...#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"int main( ) {CvCapture* capture =
2013-10-31 10:27:16
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原创 OpenCV Learning: 函数cvConvertImage
原文写于2013年3月22日函数原型是：cvConvertImage( const CvArr* src, CvArr*dst, int flags CV_DEFAULT(0));src是源图像的IplImage指针；dst是转换后的图像的IplImage指针；flags是转换的模式，可以取0：没有变化；1：垂直翻转，即沿x轴翻转；2：交换红蓝信道；
2013-10-31 10:25:02
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原创 OpenCV Learning: 视频播放控制，滚动条可控
原文写于2013年3月22日#include "stdafx.h"#include "highgui.h" int slide_position = 0; CvCapture * g_capture = 0; int n=0; //定义一个全局变量，控制滚动条的位置void onTrackbarSlide (int pos){ //滚动条
2013-10-31 10:21:34
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原创 OpenCV Learning： 视频播放，滚动条不可控
原文写于2013年3月22日#include "stdafx.h"#include "highgui.h" int slide_position = 0; CvCapture * g_capture = 0; int n=0; //定义一个全局变量，控制滚动条的位置/*void onTrackbarSlide (int pos){ //滚
2013-10-31 10:12:30
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原创 OpenCV Learning: IplImage三个单通道与单个通道的转换
#include "stdafx.h" #include #include using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //从文件中读入图像 clock_t start,finish; start=clock
2013-09-27 09:42:55
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转载 你这个创业项目，如果腾讯跟进了，而且几乎是产品上完全复制，你会怎么办?
关注这个问题很久了。我来回答一下，答案有点罗嗦。是看了其他人的答案后想说点什么，这些话是写给普通用户和创业者看的，而不是给投资人看的。加个更确切的标题：创业者该如何看待腾讯的竞争。 第一，并不是非此即彼！这世界上的东西，有些有一个就够了，有些事，则多存在一个，给大家多一个选择是好的。比如QQ这样的通讯工具，有一个就够了，多了也没用，但是像BBS论坛，则多一个挺好，每一个氛围都会不
2013-09-17 13:43:19
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原创 现场应用工程师FAE
现场应用工程师英文field application engineer的缩写，也叫技术支持工程师、售前售后服务工程师。职责该职务的一般职责包括：(1) 售前：A.对客户进行产品的技术引导和技术培训；B.给本公司销售人员提供技术支持；C.主导为客户进行方案设计。(2) 售后：A.对客户进行产品的售后技术服务、市场引导；B.将市场信息反馈给研发人员。重要
2013-08-23 14:36:35
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原创 文本覆盖、插入、修改
文件的读写、某一行的修改与删除，一直是个问题，最近遇到的比较多，整理一下#include #include int main(){ FILE *fp; char *insert = "EE,EE,EE,", tmp[256]={0}; int pos, i; /*test.txt文件内容：01,00,00,00,0E,00,00,00,00,0
2013-08-22 17:19:12
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转载 背景建模或前景检测之PBAS
本文是根据M. Hofmann等人在2012年的IEEE Workshop on Change Detection上发表的“Background Segmentation with Feedback: The Pixel-Based Adaptive Segmenter”，并结合自己的理解而成的，论文转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/kezunhai。 P
2013-08-12 17:37:39
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转载 背景建模或前景检测之SACON
本文原创转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/kezunhai。 本文根据Hanzi Wang等人的论文Background subtraction based on a robust consensus method结合自己的理解而成，如果对论文感兴趣的，可以点击打开链接 下载，链接里收集了常见的背景建模方法的论文，有问题欢迎交流。
2013-08-09 17:24:18
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转载 背景建模或前景检测之GMM
本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过
2013-08-09 17:23:05
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转载 背景建模或前景检测之ViBe
转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/stellar0/article/details/8777283ViBe算法：ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences算法官网：http://www2.ulg.ac.be/telecom/resea
2013-08-09 16:01:50
1588
空空如也
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