YZXnuaa的博客

最近想编译安装一下OpenCV，发现用了CMake问题很多，网上对这一块都没有具体介绍，后来才发现是一个简单的白痴问题，因此将问题在此记录一下。关于OpenCV的安装文档特别多。无非都是以下几步：(1)  下载opencv, opencv-contrib源码。(2) 提前安装一些库：主要有：sudo apt-get install build-ess

转载请详细注明原作者及出处，谢谢！本文是OpenCV  2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇。在笔记中将以Python语言改写每章的代码。PythonOpenCV的配置这里就不介绍了。注意，现在OpenCV for Python就是通过NumPy进行绑定的。所以在使用时必须掌握一些NumPy的相关知识！

图像特征：1.边界2.角点（兴趣点）3.斑点（兴趣区域）角点是图像的一个局部特征，常用的有harris角点，其算法是一种直接基于灰度图像的，稳定性高，尤其对L型角点检测精度高，但由于采用了高斯滤波，运算速度相对较慢，角点信息有丢失和位置偏移的现象，而且角点提取有聚簇现象。具体在OpenCV中的实现就是使用函数cornerHarris。除了Harris角点检测

请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/luoshixian099/article/details/48244255优快云-勿在浮沙筑高台Harris角点检测   人眼对角点的识别通常是通过一个局部的小窗口内完成的，如果在各个方向上移动这个小窗口，窗口内的灰度发生了较大的变化，那么说明窗口内存在角点。  如果在各个方向移动，灰度几乎不变，说明是平坦区域；  如果

一、代码  发个优快云，证明我看过import cv2import numpy as npfrom random import randintanimals_net = cv2.ml.ANN_MLP_create()animals_net.setTrainMethod(cv2.ml.ANN_MLP_RPROP | cv2.ml.ANN_MLP_UPDATE_WEIGHTS)anima...

反向投影目标本文档尝试解答如下问题:什么是反向投影，它可以实现什么功能？如何使用OpenCV函数 calcBackProject 计算反向投影？如何使用OpenCV函数 mixChannels 组合图像的不同通道？原理什么是反向投影？反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。...

OpenCV中的一个函数函数原型为： .C++: int waitKey(int delay=0)Python: cv2.waitKey([delay]) → retvalC: int cvWaitKey(int delay=0 )Python: cv.WaitKey(delay=0) → int函数功能：waitKey()函数的功能是不断刷新图像，频率时间为delay，单位为ms。返回值为当前键...

这些基础函数丢一段时间不用，就给忘记了。cv2.putText(I,'there 0 error(s):',(50,150),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,6,(0,0,255),25)1各参数依次是：照片/添加的文字/左上角坐标/字体/字体大小/颜色/字体粗细 ...

形态学处理，除了最基本的膨胀、腐蚀、开/闭运算、黑/白帽处理外，还有一些更高级的运用，如凸包，连通区域标记，删除小块区域等。 1、凸包 凸包是指一个凸多边形，这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内。 函数为： skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像，输出一个逻辑二值图像。在凸包内的点为True, 否则为False 例： imp...

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译，黄利民 校稿。未经许可，禁止转载！英文出处：pyimagesearch。欢迎加入翻译组。这个该死的家伙。我就知道他偷了我最后一罐啤酒！对于一个男人来讲，这些话永远都不该说。但是当我关上冰箱门的时候，我愤怒地叹息，感到厌恶，自言自语地说了这些。你看，我花了12个小时写了这篇将要发表的文章《PyImageSearch Gurus course

（一）图像直方图图像的构成是有像素点构成的，每个像素点的值代表着该点的颜色（灰度图或者彩色图）。所谓直方图就是对图像的中的这些像素点的值进行统计，得到一个统一的整体的灰度概念。直方图的好处就在于可以清晰了解图像的整体灰度分布，这对于后面依据直方图处理图像来说至关重要。一般情况下直方图都是灰度图像，直方图x轴是灰度值（一般0~255），y轴就是图像中每一个灰度级对应的像素点的个数。那么如

OpenCV提供createTrackbar()函式，可以在視窗上產生滑桿，讓使用者自己調整輸入，接著用這輸入值執行預計的操作，另外有getTrackbarPos()和setTrackbarPos()函式，讓我們對滑桿進行進一步的操作。OpenCV 產生滑桿int createTrackbar(const string& trackbarname, const string& winnam

1导语 想跟偶像合影，但是一直没有机会，怎么办？PS，太复杂，不太会。美图秀秀，只能增白磨皮。最后还是编程靠谱这里用的技术就是Grabcut。Grabcut主要是一种交互式分割算法，用户需要圈出自己想要分割的东西,grabcut会迭代地将其分割出来，并且迭代过程中用户可以交互。下图实验中只是圈出矩形，并未交互，可以看出算法效果还是非常鲁棒的。    

既然是基于膨胀和腐蚀的运算，那么再让我们详细了解一下膨胀和腐蚀到底对图像做了什么？第一种情况，对于二值图像来说腐蚀：核与其覆盖的图像部分做“与”操作，如果全为1，则该像素点为1，否则为0；也就是0容易得到，图像更多的地方变黑了，白色部分被腐蚀了膨胀：核与其覆盖的图像部分做“与”操作，如果全为0，则该像素点为0，否则为1；也就是1容易得到，图像更多的地方变白了，白色部分膨胀了第二种情

数学形态学实际上可以理解为一种滤波行为，所以很多地方称它为形态学滤波。有了个这概念，我们就能更好的理解它。我们滤波中用的滤波器（kernel）在这里被称为结构元素，结构元素往往是由一个特殊的形状构成，如：线条、矩形、圆、菱形等。我们把结构元素的中心（Anchor Point）与图像上像素点对齐，然后结构元素覆盖的领域像素就是我们要分析的像素，我们定义一种操作就形成了一种形态学运算。我们在这

周边像素的平均值所谓"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。高斯模糊原理的图解(2张)右图中，2是中间点，周边点都是1。"中间点"取"周围点"的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种"平滑化"。在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节。显然，计算平均值时，取值范围越大，"模糊效果"越强烈。左图分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径

1、OpenCV 也提供了绘制关键点的函数: cv2.drawKeyPoints(),它可以在关键点的部位绘制一个小圆圈。如果你设置参数为 cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_就会绘制代表关键点大小的圆圈甚至可以绘制除关键点的方向。第一个参数image：原始图像，可以使三通道或单通道图像；第二个参数keypoints：特征点向量，向量内每一个元素是一个Ke

相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。提示：转载请详细注明原作者及出处，谢谢！本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法。本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐

本篇是前面两篇教程：给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇的番外篇，因为严格来说不是在讲Python而是讲在Python下使用OpenCV。本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用，并完成4个有趣实用的小例子：- 延时摄影小程序- 视频中截屏采样的小程序- 图片数据增加（dataa

cv2.filter2D(src,dst,kernel,auchor=(-1,-1))函数：#输出图像与输入图像大小相同#中间的数为-1，输出数值格式的相同