BigCowPeking

图像旋转c++实现

函数void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;参数m       – 目标矩阵。如果m在运算前没有合适的尺寸或类型，将被重新分配。rtype – 目标矩阵的类型。因为目标矩阵的通道数与源矩阵一样，所以rtype也可以看做是目标矩阵的位深度。如果rtype为负值，...

在图像处理中，尤其是处理多通道图像时，有时需要对各个通道进行分离，分别处理；有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并，重新合并成一个多通道的图像。opencv2和opencv3中实现图像通道的合并与分离的函数分别是cv::split()和cv::merge()。 1、多通道图像的分离cv::split()的具体调用方法如下：void cv::split(const cv::M...

 使用opencv和caffe的伙伴们，可能会有一个疑问，那就是对于同时读取图片的cv2.imread()和caffe.io.loadimage两个函数，有什么差别？1、cv2.imread()接口读图像，读进来直接是BGR 格式数据格式在 0~255，通道格式为(H,W,C)，即行，列、通道数(Row, Col, C)。2、caffe.io.load_image()读进来是RGB格式和 0~1(...

1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVP...

尊重原著：http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639681/SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特...

尊重原著： http://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/446767351.Haar特征         最早的Haar特征由PapageorgiouC.等提出（《A general framework for object detection》），后来PaulViola和Michal Jones提出利用积分图像法快速计算Haar特征的方法（《Rapi...

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述       原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值...

VS2013和opencv2.4.9的imread和cvLoadImage的使用的区别，以及使用debug版本和release版本遇到的问题。

本文主要内容：一、介绍OpenCV中三个绘图函数：circle() 、ellipse()  、rectangle()。1.Circle绘制圆形。void cvCircle( CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8,...