Kelvin_Yan的专栏

opencv仿射变换C++源码分析

opencv RotatedRect的points问题

opencv旋转矩形3点构造的BUG

cv::intersectConvexConvex的BUG

convexityDefects的BUG

contourArea问题

opencv静态库编译依赖

opencv 3.4.16编译

opencv debug HEAP CORRUPTION异常

cv::Mat指针构造的陷阱

可以用于筛选目标检测结果

Could NOT find PythonInterp (missing: PYTHON_EXECUTABLE) (Required is at least version "2.7")Could NOT find PythonInterp (missing: PYTHON_EXECUTABLE) (Required is at least version "2.6")Traceback (most recent call last): File "C:\ProgramData\Anaconda3\

见cv::Rect通过矩形的topleft、bottomright构造函数template<typename _Tp> inlineRect_<_Tp>::Rect_(const Point_<_Tp>& pt1, const Point_<_Tp>& pt2){ x = std::min(pt1.x, pt2.x); y = std::min(pt1.y, pt2.y); width = std::max(pt1

opencv：warpAffine2×3 transformation matrix[M11M12M13M21M22M23]\left[ \begin{array}{cccc} M_{11} & M_{12} & M_{13} \\ M_{21} & M_{22} & M_{23} \\ \end{array}\right] [M11​M21​​M12​M22​​M13​M23​​][x′y′1]=[M11M

一般host端用GpuMat，在.cu里定义kernel的caller函数时形参用PtrStepSz（或者PtrStep），kernel函数也可以使用PtrStepSz，从而实现host to device的参数传递PtrStepSz无非就是GpuMat的阉割版，但仔细看GpuMat的源码（sources\modules\core\src\cuda\gpu_mat.cu），只有 ::data是在device端分配的，即通过cudaMallocPitch分配显存，而其它成员如rows, cols, step

在用不上浮点数时，数值又大于65535的时候，为了提高避免浮点运算性能损失，需要用到uint32或者int32，当然也可以用CV_32S，但为什么不顺便提供一个CV_32U呢？一个并没有解答的FQACV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0…255 )CV_8S - 8-bit signed integers ( -128…127 )CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0…65535 )CV_16S - 16-bit signed

跟着opencv的license：3-clause BSD License，因为opencv是以静态链接ipp的官方blog有提到：https://opencv.org/opencv-3-0-alpha/Intel corporation gave us another exciting present. A subset of Intel Integrated Performance P...

理论http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html翻开任意一本图像处理的书，都会讲到图像的几何变换，这里面包括：仿射变换（affine transformation）、投影变换（projecttive transformation）。前者针对的是平面上的物体位姿变化，如水平/垂直方向位移、旋转、缩小/放大，常见的应用有ORC字

问题1 不同版本的opencv读取的图像数据灰度值不一样？问题2 一个版本的opencv保存的图像，用另一个版本的opencv无法打开？两个问题的原因：不同版本的opencv发布包（从官方下载的dll和lib），采用了不同版本的图像编解码库，导致编解码算法都是不一样的。通过cv::getBuildInformation()可以查看opencv的编译信息。这里汇总了不同版本opencv的编译...

CvMat、Mat、IplImage之间的转换详解及实例

1、Mat的存储是逐行的存储的，matlab中是

float range[]={0,255};const float* ranges[] = { range };calcHist(&image, 1, 0, Mat(), hist, 1, &hist_size, &ranges);  改为float range[]={0,255};const float* ranges[] = { range };calcHist

官方文档说明：点击打开链接C++的接口，基于opencv 2.4.9Mat类class CV_EXPORTS Mat{public: // ... a lot of methods ... ... /*! includes several bit-fields: - the magic signature -...

官网下载的windows版安装包只编译了某些vc版本，分别如下：opencv 2.4.x支持x86、x64的vc9、vc10、vc11opencv 3.0.0支持x86、x64的vc11、vc12opencv 3.1.0支持x64的vc12、vc14

xml1、类 cv::FileStorage2、用法bool open(const String& filename, int flags, const String& encoding=String()); //打开xml文件void release(); //关闭xml文件输入、输出方法直接按照iostream的方式3、示例const char* path = ;cosnt c

打算通过OpenCV的GPU模块优化现有代码的运行效率，怀抱着美好愿望开始了代码的改写工作。改写的过程并不顺利，遇到了不少问题。例如，gpu模块提供的接口非常坑爹，相当一部分不支持浮点类型（像histogram、integral这类常用的都不支持）；又如，遇到阈值判断的地方，就必须传回cpu处理，因为gpu函数都是并行处理的，每改写完一个算法模块，就测试一下运行效率，有的时候是振奋人心，有的时候则

OpenCV说白了就是dll库，众所周知，C++调用dll的方式分隐式和显式两种，而CV用的正是前者。使用CV库，有两个常见步骤：1、编码阶段，在创建新项目的时候，需要添加相应的引用目录、库目录、依赖项；2、发布阶段，需要把exe和dll放在同一个目录下运行。这两点做好了，就确保能够正常使用CV库，其实也无需理会什么dll调用方式；只是，最近在用C#调用C++的模块，里面用了CV库

1、CMake先安装好TBB，到官网下载，配置系统环境PATH（添加bin目录）；勾选“WITH_TBB”、“WITH_IPP”、“WITH_CUDA”、“WITH_OPENMP”，cuda下面还有一个“WITH_FAST_MATH”，是cuda的快速数学库，牺牲精度谋求速度，如果只要求单精度浮点可以选择该项一路configure，遇到红字就设置相应的路径2、

基于opencv 3.1相关接口cv::Ptr<cv::cuda::Filter> // 滤波器对象指针，位于opencv2\cudafilters.hppcv::cuda::createGaussianFilter // 创建高斯滤波器对象，位于opencv2\cudafilters.hppcv::cuda::Filter::apply // 滤波器实现，位于

http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2013/01/11/win7_vs2012_opencv_rebuild.html

基于 opencv 3.1.0相关源码 ..\sources\modules\cudalegacy\src\image_pyramid.cpp ..\sources\modules\cudalegacy\src\cuda\NCVPyramid.cu类 cv::cuda::ImagePyramidImpl金字塔分解，调用层次： cv::cuda::ImagePyramidImpl::Imag

链接：http://docs.opencv.org/index.html这个是官方网址，更新到最新的opencv版本离线版的获得：下载opencv源码，解压后再“doc”目录下找到“opencv2refman.pdf”现提供一个2014-11-11发布的opencv 3.0 beta的参考手册：http://pan.baidu.com/s/1sj3Bf8x

这是一个很简单的问题，但是如果粗心大意写错了i和j，将会造成数据出错。为什么要用指针访问Mat？在Release模式下的at方法其实效率跟指针是一样的，编码时没要为了效率牺牲可读性而使用指针。但有一种场合必须使用指针，就是编写opencv无关的API，例如写dll函数时，调用方不想涉及任何关于opencv的东西，包括其数据结构，此时就不能采用Mat传递参数了，只能采用指针。因为Mat是C++的

引用了Windows.h导致以上异常，因为windows.h中定义了min、max宏解决办法：调用函数加括号 (cv::max)、(cv::min)

ffmpeg文件无法下载CMake错误CMake Warning at cmake/OpenCVUtils.cmake:872 (message): Download: Local copy of opencv_ffmpeg.dll has invalid MD5 hash: 3a56b0b26c0d56457a990eb00d87f889 (expected: 89c783eee1c4

莫名其妙的错误，并没有指针越界将定义为cv::FileStorage的类成员变量删除，就可以了。用的自己编译的opencv3.4.1，库本身没有问题。难道有BUG？

解决办法：将opencv_ffmpegXXXX.dll拷贝至运行目录。缺少了该dll，调用cv::VideoWriter的构造函数或者open函数并不会报错，但返回false

原因：没有引用相应的库，请检查opencv头文件

最有效的方法：重新编译opencv源码，然后在编译OpenCV的解决方案（VS2012）中，通过“在文件中查找”所需的函数名，就可以直接定位到该函数的.cpp中

对应元素相乘（这不是矩阵乘法）：Mat a,b,c;...multiply(a,b,c); //方式一c = a.mul(b); //方式二矩阵乘法：Mat a,b,c;...c = a*b;  //方式一gemm(a,b,1,NULL,0,c); //方式二Mat a,b,c;...c = a*b; //方式一gemm(a,b,1,NULL,0,c