冰水混合物的奋斗足迹

一、基础  　　对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式： Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二、整数算法 　　而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。 　　注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法： Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000

最近在学习研究OpenCV，做了个摄像头前后帧的比较效果，发现通过比较后，能发现物体轮廓。 具体算法见下： //比较两张图片 BOOL COpencvCameraCtrl::DiffTwoPic() { Mat pre_gray; cv::namedWindow( "showCamera" ); cv::namedWindow( _T("jg") ); while

最近在研究OpenCv对摄像头的调用。现将代码贴出，供大家批评指正。 1、申明 #include"./opencv2/opencv.hpp" #ifdef _DEBUG #pragma comment(lib,"opencv_core249d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui249d.lib") #else #pragma commen

Opencv对图像的显示，有自带的imshow函数完成。但是，如果需要在windows程序中显示图像的时候，就有点小麻烦了。 现介绍一种方法，是在《Learning openCV Second Edition》中介绍的。 代码如下所示： void CShowPicToDlgDlg::OnBnClickedOk() { RGBTRIPLE* m_bitmapBits; //读取图片

下面是教程中调试通过的代码，运行在3.2版本上。与教程有小的不同。//OSG 3.2版本 osg::Group *root = new osg::Group(); osg::Geode *pyramidGeode = new osg::Geode(); deprecated_osg::Geometry *pyramidGeometry = new deprecated_osg::Geomet

用Python和OpenCV创建一个图片搜索引擎的完整指南 url:http://python.jobbole.com/80860/

具体算法和源码，详细注意的地方在备注部分