littleThink的专栏

这是在我学习了Opencv一个月后，发表的第一篇博文，意在总结巩固已学到的知识，不断学习积累新知识。Opencv是一个开源的计算机视觉库，给开发者提供了许多强大高效的算法和实现算法的数据结构和函数。在学习Opencv前，应对Opencv开发库的文件结构有一个了解：下面介绍常用的cv.h和highgui.h头文件所包含的数据结构和函数(Opecv_231,C语言版)@cv

反向投影是一种记录像素点或xiangsud

下面代码使用灰度图像而不是HSV空间图像，下面将对比与官方文档结果的不同#include "cv.h"#include "highgui.h"using namespace cv;using namespace std;int main(int argc,char *argv[]){ Mat temp,tempGray,halfTempGray,test1,test1Gray,t

重映射

/* Template matching methods */enum{ CV_TM_SQDIFF =0, CV_TM_SQDIFF_NORMED =1, CV_TM_CCORR =2, CV_TM_CCORR_NORMED =3, CV_TM_CCOEFF =4, CV_TM_CCOEFF_NORME

#include "cv.h"#include "highgui.h"using namespace cv;using namespace std;int main(int argc,char *argv[]){ Mat src; src=Mat::zeros(300,300,CV_8UC1); vector vert(6); vert[0]=Point(100,75); v

本实验仅使用轮廓距来寻找轮廓质心。

Opencv的视频流包括文件视频和摄像头视频，而这两种视频流的处理fangf

好文推荐：http://blog.sina.com.cn/s/blog_891c7ae40101kvtr.html

在图像处理时，所谓的去除难免要了解

不管是C语言还是C++使用同样的两个函数shix

本文参考Opencv官方文档建立一个简单的读入与显示图像文件：

直方图均衡化的目的是

在C++版opencv中简化了对Hist数据结构的复杂

参考http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/7771760

接上一篇#include "cv.h"#include "highgui.h"using namespace cv;using namespace std;int main(int argc,char *argv[]){Mat src,gray;src=imread("lena.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);if (!src

在Opencv中对图像平滑的四个基本函数为：

接上篇文章：对图像每个像素操作

首先介绍两个最简单的形态学处理：

• Usually we need to convert an image to a size different than its original. For this, there are two possible options:1. Upsize the image (zoom in) or2. Downsize it (zoom out).• Although there i

阀值法是最简单的分割方法。

Canny边缘检测是目前最有效的边缘检测。

new_image.at(y,x)[c] =saturate_cast( alpha*( image.at(y,x)[c] ) + beta );

Use the OpenCV functionsHoughLines and HoughLinesP to detect lines in an image.

Sobel算子可用于计算图像梯度。水平方向上：

使用Opencv函数addWeighted#include "cv.h"#include "highgui.h"using namespace std;using namespace cv;int main(int argc,char *argv[]){ Mat src1,src2,dst; double alpha,beta,gamma=0,input; int c;