xuluohongshang的博客

一个读取视频的综合例子来介绍VideoCapture类的一些基本操作：#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespac

main文件// 程序摘要：视频读取及自定义视频类处理/* 读取视频序列； 自定义视频处理类VideoProcessor：可以处理视频和独立的图像序列，前者用以前的帧处理函数（回调函数process）， 后者用自定义的帧处理类(FrameProcessor类接口即对象->process方法);其中用到了canny函数，其中涉及把每帧图像彩色转灰度和用Canny和 th

videoInput.h#ifndef _VIDEOINPUT#define _VIDEOINPUT//THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR//IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY

***********************************************************************************************************/*1.读取文件夹下的图片生成视频文件*/#include <iostream>#include <string>#include <io.h>#include <opencv

/*1.【opencv】光流法测试*/// 描述：包含程序所使用的头文件和命名空间#include <iostream>#include "ctype.h"#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include <assert.h>#include <opencv2/opencv.hpp> //头文件#include <opencv2/xfe

OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours，它的输入图像是一幅二值图像，输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合：vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数，里面vector的size代表了轮廓上点的个数。hiararchy参数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][

//**************************************关于使vs可混合2.与3.的使用配置**********************************************//针对调试模式：1.先配置好opencv2. 在Microsoft.Cpp.Win32.user2.添加属性表，进行opencv3.的设置，或者添加已经设置好的属性表到某工程的路径下，包

////////////////////////////****应用opencv编程的参考实例（自写+参考）****/////////////////////////////////////*---------------------------------------------------------------------------------------------------------

/*-----------------------------------------------------------------------------------------------------------*///****16.opencv来采集USB摄像头图像，显示彩色、灰度图像时，可录制彩色和灰度图像和截灰度图****///*---------------------------

/*-----------------------------------------------------------------------------------------------------------*///****1.opencv实现RGB到HSV，直方图均衡化V空间，再用筛选范围阈值分割结合开、闭运算得到特定的颜色块****///*---------------------

//-----------------------------------OpenCV学习------------------------------------- // 程序名称:OpenCV程序模板样式// 所用IDE版本： Visual Studio 2013 // 开发所用OpenCV版本： 2.4.9 // 2016年10月 Crea

//-----------------------------------OpenCV学习（续9月份）------------------------------------- // 程序名称:OpenCV程序模板样式// 所用IDE版本： Visual Studio 2013 // 开发所用OpenCV版本： 2.4.9 // 2016年10

//-----------------------------------（续10月份）------------------------------------- //int main(int argc,char* argv[])和int main(int argc, char **argv)的使用方法int main(int argc, char* argv[]) {

好的Opencv初级教程：文章链接： http://blog.youkuaiyun.com/poem_qianmo/article/details/20911629作者邮箱： happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：2.4.8下载安装cmake生成不同的未编译解决方案或项目可用于对源码选择不同的的编译器生成不同的解决方案文件，如使用vc12编译器生成后缀为sl

0代表黑，256代表白，size又为Size(cols, rows)而rows，即图像的高度；Mat大小先是高度然后是宽度，而size大小显示宽度然后是高度Opencv配置完全版：http://blog.youkuaiyun.com/poem_qianmo/article/details/19809337重要而全面http://wenku.baidu.com/link?url=6tvApl_rT8KG-xx

//-----------------------------------OpenCV学习1------------------------------------- // 程序名称:利用OpenCV做标定板，可自定义！！！// 2016年10月 Created by孙立波（Visual Studio 2013+OpenCV2.4.9）#include <opencv2\opencv.hp

//-----------------------------------OpenCV实现基于canny检测------------------------------------- // 所用IDE版本： Visual Studio 2013 // 开发所用OpenCV版本： 2.4.9 // 2016年10月 Created by 孙立波 //*

// ---------------------------------- - OpenCV学习15-------------------------------------// 程序摘要：视频读取及自定义视频类处理/* 读取视频序列； 自定义视频处理类VideoProcessor：可以处理视频和独立的图像序列，前者用以前的帧处理函数（回调函数process）， 后者用自定义

//-----------------------------------OpenCV学习1------------------------------------- // 程序名称:OSTU算法选自适应阈值// 2016年10月 Created by孙立波（Visual Studio 2013+OpenCV2.4.9）#include <opencv2\opencv.hpp> #inc

****************************************************************************************************************************************************************方法一************************************

anaconda安装opencv，配置caffe：conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 将会安装2.XX和3.XX版本import cv2print cv2.__version__可查看opencv版本ctrl+D退出终端的import环境pycharm用caffe：import syssys.