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来自于仕琪的讲稿《使用OpenCV进行图像处理》中的例程简要说明：本程序 尝试打开本电脑上的摄像头作为视频输入设备，或者将命令行的输入参数作为文件名来打开的视频文件。不管是哪一种方法，最后都是不断的循环处理一帧一帧地处理，涉及到的图像处理有 背景擦除，平滑滤波，二值化等。/************************************************** * 背

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在上次的opencv源码解析之滤波前言1中，按照opencv_tutorials.pdf中的滤波部分试了下常用的4种滤波器的使用方法。在opencv的C++中，这4个函数分别为：blur,GaussianBlur,meidaBlur,bilateralFilter.下面就这几个函数在opencv中的功能，以及参数做个介绍：均值滤波：其函数声明为：void blur(InputArray s

整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记、原理分析、使用例程等相关的博文。排序不分先后，随机整理的。如果有好的资源，也欢迎介绍和分享。1：OpenCV学习笔记作者：优快云数量：55篇博文网址：http://blog.youkuaiyun.com/column/details/opencv-manual.html2：部分OpenCV的函数解读和原理解读作者：梦想腾飞

0 编译、配置OpenCV的工程相当曲折，编译OpenCV不下5次，一开始还以为是自己的配置、编译步骤有问题，后来发现原来是自己电脑装的Qt Creator版本有点低，里面的MingW版本较低，而OpenCV下载的是最新版本，最新版本的OpenCV需要高版本的MingW。最后果断换成高版本Qt Creator，终于编译成功。 1 下载所需工具（1）Qt Creator 下载地址http

针孔相机模型和变形这一节里的函数都使用针孔摄像机模型，这就是说，一幅视图是通过透视变换将三维空间中的点投影到图像平面。投影公式如下： 或者这里(X, Y, Z)是一个点的世界坐标，(u, v)是点投影在图像平面的坐标，以像素为单位。A被称作摄像机矩阵，或者内参数矩阵。(cx, cy)是基准点（通常在图像的中心），fx, fy是以像素为单位的焦距。所以如果因为某些因素对来自于

标定原理介绍摄像机小孔模型 Cv照相机定标和三维重建#针孔相机模型和变形 [编辑]标定程序1（opencv自带的示例程序）[编辑]简介读者可以直接使用Opencv自带的摄像机标定示例程序，该程序位于 “\OpenCV\samples\c目录下的calibration.cpp”，程序的输入支持直接从USB摄像机读取图片标定，或者读取avi文件或者已经存放于电脑

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1.imread函数 首先，我们看imread函数，可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下： Mat imread(const string& filename, int flags=1 );其中，第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。在Windows操作系统下，OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入：J

1.imread函数 首先，我们看imread函数，可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下： Mat imread(const string& filename, int flags=1 );其中，第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。在Windows操作系统下，OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入：J

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http://wiki.opencv.org.cn/index.php/Canny%E8%BE%B9%E7%BC%98%E6%A3%80%E6%B5%8BC语言版本来自于仕琪的讲稿《使用OpenCV进行图像处理》中的例程/************************************************** * cvCanny：Canny边缘检测

//环境：VS2010 + OpenCV 2.3.1#include "stdafx.h"#include #include #include #include #include using namespace cv;Mat src, dst, tmp;char* window_name = "Pyramids Demo";int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

运行结果： 代码： #ifdef _CH_#pragma package #endif #ifndef _EiC#include "cv.h"#include "cxcore.h"#include "highgui.h"#endif char wndname[] = "Edge";char tbarname[] = "Threshold";  IplIm

来自于仕琪的讲稿《使用OpenCV进行图像处理》中的例程/************************************************** * 轮廓检测 * 主要函数： * cvFindContours * cvDrawContours **************************************************/

运行结果 代码 #ifdef _CH_#pragma package #endif #ifndef _EiC#include "cv.h"#include "cxcore.h"#include "highgui.h"#include #endif #define w 500int levels = 3;CvSeq* contours = 0; void

#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "math.h"int main (int argc, char **argv){  IplImage *src = 0;  IplImage *dst = 0;   /* the first command line parameter must be image file n

#include #include #include  int main(int argc, char* argv[]){ IplImage *src = 0; //源图像指针 IplImage *dst = 0; //目标图像指针 float scale = 0.618; //缩放倍数为0.618倍 CvSize dst_cv

之前啃了不少OpenCV的官方文档，发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后，再重点学习自己感兴趣的部分的话，就会有一览众山小的感觉，于是，就决定写出这篇文章，作为启程OpenCV系列博文的第二篇。 至于OpenCV组件结构的研究方法，我们不妨管中窥豹，通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放，来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构。