以下转载，仅供学习交流！CvHaarFeature, CvHaarClassifier, CvHaarStageClassifier, CvHaarClassifierCascade Boosted Haar 分类器结构的几个结构体是树型结构。Cascade:Stage1:Classifier11:Feature11Classifier12:Feature1

//! swaps two matrices 交换矩阵 CV_EXPORTS void swap(Mat& a, Mat& b); //! converts array (CvMat or IplImage) to cv::Mat 将CvMat或者IplImage装换为Mat CV_EXPORTS Mat cvarrToMat(const CvArr* arr, bool

表3-3列出了一些操作矩阵图像的函数，其中的大部分对于图像处理非常有效。它们实现了图像处理中的基本操作，例如对角化、矩阵变换以及一些更复杂的诸如计算图像的统计操作。表3-3：矩阵和图像基本操作函数名称描述cvAbs计算数组中所有元素的绝对值cvAbsDiff计算两个数

//openni.cpp#include "stdafx.h"#include #include using namespace xn;using namespace std;class COpenNI{public:~COpenNI() {context.Release();//释放空间}bool Initial() {//初始化s

转载综述:OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.OpenCV将向量作为1维矩阵处理.矩阵按行存储，每行有4字节的校整.//由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针，所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作（当然这样也是最安全的做法，- -！太不习惯了）分配矩阵空间:CvMat* c

OpenCV实现彩色图像转换为灰度图及二值化处理C++代码1234567891011121314151617181920212223242526

cv篇包含以下几个部分：图像处理结构分析运动分析与对象跟踪模式识别相机标定和三维重建   1、图像处理图像处理主要针对二维像素数组，但是我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage 结构，也可以是CvMat或者CvMatND结构。梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel

为使得OpenCV的整个库便于管理和扩充，将整个库分成若干子库，CxCore是最重要的一个子库，从“core"名字可以看出，该库提供了所有OpenCV运行时的一些最基本的数据结构，包括矩阵，数组的基本运算，包括出错处理的一些基本函数。具体分为下面若干部分。   基础结构： CvPoint二维坐标系下的点，类型为整型typedef struct CvPoint {

1、IplImage转Cvmat   IplImage* src = cvLoadImage（"rice.bmp",0）;    CvMat* mat=cvCreateMat(src->height,src->width,CV_32SC1);   cvConvert(src,mat);或者：Cvmat matObj;* mat=cvGetmat(src,

CamShift算法，即”Continuously Apative Mean-Shift”算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。该算法分为三个部分：1)

函数名：cvAbsDiff功能： calculates absolute difference between two arrays.用法：void cvAbsDiff(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst);说明：src1 The first source array        src2 The second

cvPyrSegmentationPyrSegmentation用金字塔实现图像分割 void cvPyrSegmentation( IplImage* src, IplImage* dst,CvMemStorage* storage, CvSeq** comp,int level, double threshold1, double threshold2 );sr

HUNNISH 注： 本翻译是直接根据 OpenCV Beta 4.0 版本的用户手册翻译的，原文件是：/doc/ref/opencvref_cv.htm, 可以从 SOURCEFORG 上面的 OpenCV 项目下载，也可以直接从 阿须数码 中下载：http://www.assuredigit.com/incoming/sourcecode/opencv/chinese_docs

图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级.比如一幅单色图像,若每个象素有8位,则最大灰度数目为2的8次方,即256.一幅彩色图像RGB3个分量的象素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目为2的4+4+2次方,即1024,就是

最近在做有关kinect控制鼠标事件时遇到了一个小问题，这里写点记录。首先我简单介绍一下关于SendInput和mouse_event函数模拟鼠标事件的方法。这两个函数是C++里使用的，先给个SendInput函数的原型，参照MSDNUINT SendInput( UINT nInputs, // count of input events LPINPU