任薛纪的专栏

Android OpenCV学习地址：http://blog.youkuaiyun.com/ruifdu/article/details/9120559

目录结构E:\Adaboost\       ---------positive\               //正样本文件夹              ---------pimages\       //正样本图片所在文件夹              ---------pos.dat        //正样本集描述文件              ------

y尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Funzdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com)对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许Open

一、直方图匹配方法对比直方图相似性的方法有四种：(1)  相关度           (2)  卡方系数           (3)  相交系数         (4)  巴氏距离             在快速但是不怎么准确匹配的情况下，Intersection方法的效果好，而在慢速但较精确的情况下，用卡

opencv2 的学习我们从读取图像开始。imread头文件： #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" //imread()#include "opencv2/core/core.hpp" //Class Mat函数格式： Mat imread(const string& filename, int flags=1 )返回值： 如果读取失败

阅读本节内容，建议先阅读Lecture 2 opencv2系列之初识Mat,了解图像像素数据在Mat中的存储方式。《The OpenCV Tutorials》给出3种遍历Mat中图像像素矩阵的方法，分别是指针遍历(ptr)、迭代器(MatIterator)、at函数，前两者亦分别称作高效方法、安全方法。其中最为高效的是指针方法。本文只介绍指针方法。以下代码实现对图像像素数据

上一节我们介绍了利用imread函数读取图像信息到一个Mat类中，那么图像数据时如何在Mat中存储的呢？Class Matclass CV_EXPORTS Mat{public: // ... a lot of methods ... ... /*! includes several bit-fields: - the magic s

问题1："Opencv Error: Assertion failed (elements_read==1)in unknown function, file c:\path\cvhaartraining.cpp, line 1858"

mixChannels的使用方法Copies specified channels from input arrays to the specified channels of output arrays.C++: void mixChannels(const Mat* src, size_t nsrcs, Mat* dst, size_t ndsts, const int* fr

cvThreshold是opencv库中的一个函数　　作用：函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定。　　形式：void c

opencv中图像的step参数指什么

基于adt bundle for windows-的AndroidOpenCV安装文档说明说明：本文档是基于快速搭建android开发平台adt bundle for windows软件的AndroidOpenCV运行环境搭建，主要参考OpenCV官方文档： http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/android_

去掉onCreate中的加载库初始化代码：RMB.init(MainActivity.this)，调整到onResume中，并行修改如下：代码如下：@Overridepublic void onResume() {super.onResume();//OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_2_4_3,

yuanw对于PCA，一直都是有个概念，没有实际使用过，今天终于实际使用了一把，发现PCA还是挺神奇的。在OPENCV中使用PCA非常简单，只要几条语句就可以了。1、初始化数据//每一行表示一个样本CvMat* pData = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 );CvMat* pMean = cvC

yanOpenCV 读写CvMat到文件中以及从文件之中都去数据：int cvx_dump_vector(CvMat *mat,char *filename,int type){ int i,j; FILE *fp=fopen(filename,"w+"); if(fp!=NULL){  fprintf(fp,"%d %d\n",mat->rows,mat->col

1、从文件获取图片，并显示在picture

原文来自godenlove007的优快云博客http://blog.youkuaiyun.com/godenlove007/article/details/9364971本来想用单应性求解小规模运动的物体的位移，但是后来发现即使是很微小的位移也会带来超级大的误差甚至错误求解，看起来这个方法各种行不通，还是要匹配知道深度了以后才能从三维仿射变换来入手了，纠结~estimateRigid

为了熟悉一下linux下C++，准备通过将以前所写项目由windows移植到linux下，首先配置环境，这个还挺繁琐，出错挺多的，现在记录一下。 系统：Centos 6.5 最后版本 OpenCV: 2.4.3 1、安装依赖包(很重要） yum install cmake gcc gcc-c++ gtk+-devel gimp-devel gimp-devel-tools gimp

上文说到使用OpenCV进行模板匹配的函数matchTemplate，下面就matchTemplate函数的内部处理过程做一个简单的说明。matchTemplate函数的源代码在OpenCV的源代码目录下的 modules/imgproc/src/templmatch.cpp 文件中。其核心函数代码如下（其中的注释是我添加的）：void matchTemplate( const Mat& _i

原文：http://blog.youkuaiyun.com/liminlu0314/article/details/6194516 在遥感图像的几何纠正过程中，可能会用到控制点库的点片自动匹配。关于控制点片匹配的算法有很多种，从最基本的分类可以分为基于像元的点片匹配和基于特征的点片匹配，由于基于特征的算法难度较大，一般使用的都是基于像元的。    首先简单说明一下，点片匹配在数字图像处理中交模