小白_努力

本文将openCV中的RANSAC代码全部挑选出来，进行分析和讲解，以便大家更好的理解RANSAC算法。代码我都试过，可以直接运行。在计算机视觉和图像处理等很多领域，都需要用到RANSAC算法。openCV中也有封装好的RANSAC算法，以便于人们使用。关于RANSAC算法的一些应用，可以看我的另一篇博客：利用SIFT和RANSAC算法（openCV框架）实现物体的检测与定位，并求

在将各种类型的数据构造成字符串时，sprintf 的强大功能很少会让你失望。由于sprintf 跟printf 在用法上几乎一样，只是打印的目的地不同而已，前者打印到字符串中，后者则直接在命令行上输出。这也导致sprintf 比printf 有用得多。　　sprintf 是个变参函数，定义如下：　　int sprintf( char *buffer, const char *format

处理三维旋转问题时，通常采用旋转矩阵的方式来描述。一个向量乘以旋转矩阵等价于向量以某种方式进行旋转。除了采用旋转矩阵描述外，还可以用旋转向量来描述旋转，旋转向量的长度（模）表示绕轴逆时针旋转的角度（弧度）。旋转向量与旋转矩阵可以通过罗德里格斯（Rodrigues）变换进行转换。     算法过程如下：式中，norm为求向量的模。反变换也可以很容易的通过如下公式实现：

//Ax+by+cz=D  void cvFitPlane(const CvMat* points, float* plane){      // Estimate geometric centroid.      int nrows = points->rows;      int ncols = points->cols;      int type = points->t

OpenCV中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours里边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么鬼？Point()有什么用？先从findContours函数原型看起：

1. 原理    用meanshift做图像平滑和分割，其实是一回事。其本质是经过迭代，将收敛点的像素值代替原来的像素值，从而去除了局部相似的纹理，同时保留了边缘等差异较大的特征。        OpenCV中自带有基于meanshift的分割方法pyrMeanShiftFiltering()。由函数名pyrMeanShiftFiltering可知，这里是将meansh

在OpenCV中，threshold用来进行对图像（二维数组）的二值化阈值处理通过查找opencv在线文档，发现存在很多函数：其函数原型如下：1. C版本的：函数原型：void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold,double max_va

实验中需要用到区域联通的算法，就是类似于matlab中bwlabel的函数。网上找了找c++源码未果，bwlabel-python版用python描述了matlab中的实现方法，但是最后对标签的处理部分并未看明白，故自己用c++实现了一个。先直接看bwlabel函数代码：cv::Mat bwlabel(const cv::Mat in, int * num, const int mode){

OpenCV中函数findContours()用于中对象的轮廓，有两种形式：第一种：void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,                              int mode, int method, Point offset=Point());

（1）VS2013中某一工程-->分析(N)-->性能和诊断(F)（2）在可以用工具下选择CPU使用率，针对不同需求进行选择，对应可选项下均有对此选择的解释说明。然后点击“开始”（3）生成如下的分析报告，左侧箭头指向的小三角是可以进一步打开的，右侧箭头指向的即为每个函数所占用CPU的的百分比 （4）点击红色框内的“创建详细的报告...”（5）下图为得到的详细报告，有

参考方案1：参考来源：http://blog.youkuaiyun.com/xiaohuh421/article/details/7476485#ifdef _DEBUG#pragma comment(lib,"..\\debug\\LedCtrlBoard.lib")#else#pragma comment(lib,"..\\release\\LedCtrlBoard.lib")#e

1.VS配置OpenMP项目属性 --> C/C++ --> 语言 --> OpenMP支持，下拉菜单选择“是（/openmp）”2.简单使用（1）测试本机是几核的。添加如下说明本计算机是8核，或者说是8线程的。代码#include#includeint main(){ std::cout << "parallel begin:\n

以下是将两个视频同时显示在一个框内：#include #include #include #include #include  void Show_two_videos(){IplImage *newFrame = NULL;IplImage *frame1 = NULL;IplImage *frame2 = NULL;CvCaptu

以下代码我测试了图片转成视频，视频转成图片暂时没有测试#include #include #include #include #include #define NUM_FRAME 200using namespace std;using namespace cv;void Video_to_image(char* filename

双目摄像头定标不仅要得出每个摄像头的内部参数，还需要通过标定来测量两个摄像头之间的相对位置（即右摄像头相对于左摄像头的三维平移 t 和旋转 R 参数）。图6要计算目标点在左右两个视图上形成的视差，首先要把该点在左右视图上两个对应的像点匹配起来。然而，在二维空间上匹配对应点是非常耗时的，为了减少匹配搜索范围，我们可以利用极线约束使得对应点的匹配由二维搜索降为一维搜索。

在利用VS2013进行代码调试时，当电脑接入网络后系统会自动从Microsoft 符号服务器加载PDB符号文件。此加载符号过程使得调试变得非常慢。那么如何避免VS2013调试时加载符号呢？方法步骤如下：1.用VS2013打开代码文件，按下F5进行调试，可以看到系统会自动加载符号，而且此调试过程较为缓慢。2.关闭调试，打开“工具”-“选项”-“调试”，在调试中找到符号选项

1.安装opencv2.4.9，解压，请务必记住自己解压的路径。我自己的路径为例E:\opencv2.4.92. 配置环境变量右击“此电脑”——单击“属性”——“高级系统设置”——“环境变量”添加“用户变量”：(1) 添加opencv变量，值为E:\opencv2.4.9\opencv\build      (2)添加PATH变量，值为E:\opencv2.4.9\opencv

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换，可以使用一个非奇异的3×33×3矩阵H表示，X′=HXX′=HX，射影变换也叫做单应（Homography）。计算出两幅图像之间的单应矩阵H，那么应用这个关系可以将一个视图中的所有点变换到另一个视图中。上图，最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换，变换到中间图像视图后的图像。使用OpenCV可以调用库函数findHo

一，问题描述MSVCRTD.lib(crtexew.obj) : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _WinMain@16，该符号在函数 ___tmainCRTStartup 中被引用 Debug\jk.exe : fatal error LNK1120: 1 个无法解析的外部命令error LNK2001: unresolved external symbol _Wi

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法，首先谈谈简介，然后给出算法实现流程，最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】      csdn贴公式比较烦，原谅我直接截图了… 一、简介     首先扯扯无参密度估计理论，无参密度估计也叫做非参数估计，属于数理统计的一个分支，和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法。参数密度估计方

开门见山，前段时间学习OpenCV的FAST算法，中间有很多SSE2的指令集，深受其惑。下面我把学习过程中学到的一些指令集介绍给大家，希望能对大家有所帮助！__m128i被称为128bits的整数，对其进行赋值时，可以调用__m128i_mm_set1_epi8或者__m128i_mm_set1_epi816等，前者就是把128bits设置为16个8bits的整数值，后一个例子就是把128bi

Mat::~MatMat的析构函数。C++: Mat::~Mat()析构函数调用Mat::release()。Mat::operator =提供矩阵赋值操作。C++: Mat& Mat::operator=(const Mat& m)C++: Mat& Mat::operator=(const MatExpr_Base& expr)C

其函数声明为：     void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ) ;     功能：对输入的图像src进行高斯滤波后用dst输出。     参数：src和dst当然

1.读取左右相机图片序列双目相机的图片序列放在Demon的路径下，左右相机的图像的名字分别存放在两个txt文件中，程序分别通过这两个txt文件读取对应的图片序列。主注意：我们假设已经将摄像机排列好了，其图像扫描线是粗略物理对齐，从而使得每台摄像机本质上都具有相同的视场。2.提取图片角点，并分别标定左右相机内参矩阵和畸变向量调用cvFindChessboard

针孔相机模型和变形这一节里的函数都使用针孔摄像机模型，这就是说，一幅视图是通过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面。投影公式如下：或者这里(X, Y, Z)是一个点的世界坐标，(u, v)是点投影在图像平面的坐标，以像素为单位。A被称作摄像机矩阵，或者内参数矩阵。(cx, cy)是基准点（通常在图像的中心），fx, fy是以像素为单位的焦距。所以如果因为某些因素对

说到图像像素，肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样。　1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，可以设置的）。　2. 在使用image.at(x1, x2)来访问图像中点的值的时候，x1并不是图片中对应点的x轴坐标