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通过libusb库和opencv获取usb摄像头图像

U2FsdGVkX18Meywxmml3kf+hBJINtukolLRUtodyBxw=

IplImage:表示图片。  cvTermCriteria:用来决定学习演算法何时结束。  cvSize:用来表示图片大小。  cvCvtColor:用来转换图片的色彩空间。  cvLoadImage:载入一张图片。  cvCreateImage:依照IplImage结构配置记忆体。  cvCalcEigenObjects:计算传入影响阵列的eigen vector(特征向量)、  eige

 /**   * Real Time Eye Tracking and Blink Detection with OpenCV   *   * @author  Nash me@nashruddin.com>   * @license GPL   * @website http://nashruddin.com   *   * See the tutorial at   * http://nash

关于人脸器官检测,脸部的器官的一些特征可以用上.比方说嘴和鼻子在两眼的距离之间.鼻子的位置在眉心之间.最在脸的下面四分之一.鼻子的水平区域在1/2和1/3之间, 竖直在两眼之间.有了这些信息,定位器官就简单多了.可以先检测出脸部,然后分这些区域角点检测,找到最外围的角点,这些就是这些器官所在的区域. 要不然只能训练出器官的特征信息,然后根据这些特征信息匹配人脸图象了.可以模板匹配.这样

opencv一些图象处理函数,比如腐蚀cvErode和cvDilate,可以用自己的定制的结构元素进行处理.  IplConvKernel* kernel = cvCreateStructuringElementEx(3, 3, 1, 1, CV_SHAPE_CROSS, NULL);  cvErode(cannyImage,cannyImage,0,1);// cvReleaseStru

 在opencv也可能需要分配一些堆内存,但是我们一般会想到malloc,但是一般象opencv的基本结构,CvPoint.本人觉得用malloc分配还是不够安全的.在opencv里面有一个trs.lib.这个库里面定义了一些分配内存的方法,可以拿来调用.#define trsmAlloc(size)             _trsmAlloc(size,__FILE__,__LINE_

 opencv保存图象直接使用cvSaveImage,这个函数.但是windows位图的图象格式是RGBt格式,而opencv的图象存储格式是BGR.这样导致保存的图象失真.在windows下查看图象好象变绿色了.所以在保存图象之前做一个颜色空间的转换.cvCvtColor(imgT,colorImg,CV_BGR2RGB);cvSaveImage("1.bmp",colorImg);

 cvCopy使用的时候,大家可能不想考虑第三个参数.实际上第三个参数就是根据mask相应的位置,如果是1,就拷贝图象这个位置的象素,否则就不拷贝.所以mask二维数组的大小和src的大小应该相等.在cvCopy的原程序也验证了.if( !CV_ARE_SIZES_EQ( src, mask ))            CV_ERROR( CV_StsUnmatchedSizes, "" );

 最近要把一个车型检测系统移植到DSP平台,期待自己能在这个过程中得到更好的对算法的理解.如果有什么心得还是写在我的boke里.请关注

 error C2065: icvCreateHidHaarClassifierCascade : undeclared identifiererror C2440: = : cannot convert from int to struct CvHidHaarClassifierCascade *        Conversion from integral type to p

 这个函数就是使用canny边缘检测算子检测图象的边缘.在opencv下使用这个函数之前最好将图象平滑处理一下.要不然可能检测不到边缘.检测到的边缘,这些边缘大多还不是连通区域.可以通过3*3的模板将一些相近的边缘连接起来.也可以用cvDilate进行处理一下.一些图象重要信息就体现出来了.这样可以再找连通区域. cvSmooth(lpImage,lpImage);cvCanny(

利用鼠标在图象上画任意区域,因为一般程序扣取之后,提取的都是当前区域的最小矩形.现在利用opencv能提取最准确的区域.代码如下//vcPoint是记录所有鼠标移动的点vector::iterator itor=vcCPoint.begin();  int number = vcCPoint.size();  CvScalar scalar;    CvMat* storage =

最近在调用opencv的时候,我总是去看看opencv的原代码.在那些烦琐的宏定义里面感觉自己还是很有意思的.cvGet2D( const CvArr* arr, int y, int x );//第一个坐标是y坐标,第二个是x坐标 CV_IMPL  CvScalarcvGet2D( const CvArr* arr, int y, int x )//CV_IMPL  宏定义exter

如果你从图象上扣取一块区域,边界点的算法,如果自己写,一般思路就是一行一行扫描.找到同行或者同列的最大点和最小点.这个点按照顺序连接起来就是边界点了. 在opencv里面可以写个很简单的函数CvContour header;CvSeqBlock block;CvMat* vector = cvCreateMat( 1, m, CV_32SC2 );//m是点的个数for(int i

void FaceImagePreProcess(IplImage *oldImg){/* *  luhui-2009-06-30.hope you dont delete this line * */ if(oldImg->nChannels==3) {  uchar BlueValue ;  uchar GreenValue ;  uchar RedValue ;  int

这个函数我以前好象写过,要是能放到我的boke上,我现在也不用重新写了。 BOOL IplImage2Bmp(HDC dc,IplImage *pImage,CBitmap *bitmap){ if( pImage && pImage->depth == IPL_DEPTH_8U )    {        uchar buffer[sizeof(BITMAPINFOHEADER) + 102

操作说明：在窗口上点击右键，在打开的窗口上选择图片．就可以显示出你的图片．是因为我不能打开pgm的图片文件，我就写了这个程序// ReadImage.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include "windows.h"#include #include #include using namespace std;void Foo(in

如果有任何分类器方面的问题可以和我留言交流OpenCV训练分类器一、简介    目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。    分类器中的"级联"是指最终

在opencv,cvaux.h这个文件中.有一处代码注释错误.#define CV_BG_STAT_MODEL_FIELDS()                                                   /    int             type; /*type of BG model*/                                    

CV_IMPL intcvFindContours( void*  img,  CvMemStorage*  storage,                                CvSeq**  firstContour, int  cntHeaderSize,                                 int  mode,                 int

 #include "stdafx.h"#include #include #include using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])//本人是在VC2003下写的代码，如果在其他环境下调试请注意修改{ CvCapture *pCamCapture = cvCaptureFromCAM(0); if (!pCamCaptu