OPENCV2.4.9源码分析

最新推荐文章于 2021-05-23 09:55:09 发布
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该博客主要对OpenCV2.4.9进行源码分析，OpenCV是图像处理领域重要工具，通过分析其源码可深入了解其实现机制和算法原理，有助于开发者更好地运用该库进行图像处理相关开发。
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Opencv2.4.9源码分析——SIFT
赵春江的专栏
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 SIFT（尺度不变特征变换，Scale-Invariant Feature Transform）是在计算机视觉领域中检测和描述图像中局部特征的算法，该算法于1999年被David Lowe提出，并于2004年进行了补充和完善。该算法应用很广，如目标识别，自动导航，图像拼接，三维建模，手势识别，视频跟踪等。不幸的是，该算法已经在美国申请了专利，专利拥有者为Lowe所在的加拿大不列颠哥伦比亚大...
Opencv2.4.9源码分析——SURF
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 SURF (Speeded Up Robust Features)是一种具有鲁棒性的局部特征检测算法，它首先由Herbert Bay等人于2006年提出，并在2008年进行了完善。其实该算法是Herbert Bay在博士期间的研究内容，并作为博士毕业论文的一部分发表。 SURF算法的部分灵感来自于SIFT算法，但正如它的名字一样，该算法除了具有重复性高的检测器和可区分性好的描述符特点外，
Opencv2.4.9源码分析——Support Vector Machines
05-02
本文档共分为三个部分，第一个部分介绍SVM的原理，我们全面介绍了5中常用的SVM算法：C-SVC、ν-SVC、单类SVM、ε-SVR和ν-SVR，其中C-SVC和ν-SVC不仅介绍了处理两类分类问题的情况，还介绍处理多类问题的情况。在具体求解SVM过程中，我们介绍了SMO算法和广义SMO算法。第二个部分我们给出了OpenCV中SVM程序的详细注解。第三个部分我们给出了一个基于OpenCV的SVM算法的简单应用实例。
opencv2.4.9源码分析——SURF
01-10
详细介绍SURF算法，以及opencv的源码分析，并给出应用实例。
opencv2.4.9源码分析——SIFT
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详细介绍SIFT算法，opencv的SIFT源码分析，以及应用实例
Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles.pdf
06-18
在 OpenCV2.4.9 版本中，HoughCircles 函数是用于检测图像中圆形的工具，它基于一种改进的霍夫变换算法，称为 2-1 霍夫变换（21HT）。霍夫变换是一种经典的方法，用于从图像中检测直线、圆等几何形状，通过将图像...
Opencv2.4.9源码分析——Stitching（二）
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2、计算单应矩阵 2.1 原理 在得到了图像特征点以后，我们就可以根据这些特征点，实现图像匹配，即得到重叠区域。而要把多幅图像拼接成一幅图像，就需要以某幅图像为基准，把其他图像映射到该图像所在的平面。映射的关键所在就是根据重叠区域的特征点计算图像间的单应矩阵。 我们可以通过最近邻算法（K-NN，这里的K表示最近邻特征点的数量）得到与图像A中的某一特征点a最相似的其他任意一幅图像B的K个特征点
Opencv2.4.9源码分析——Stitching（一）
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相机镜头所呈现出的景物要比人类的视觉系统所看到的景物要狭小得多，因此一幅图像不可能捕获到我们所看到的整个景物。全景图像拼接给出了这个问题的解决办法，它是把图像间重叠部分拿出来拼接起来，从而得到一幅更大的图像。这种算法也可以用于把一幅图像插入到另一幅图像中。 图1 图像拼接执行过程及方法 要想完成图像拼接，所要用到的算法较多，Opencv把这些算法用一张图呈现了处理，如图1所示。下面我们
Opencv2.4.9源码分析——Stitching（三）
赵春江的专栏
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3、相机参数评估 3.1 原理 相机参数的评估也称为相机定标。要想理解这部分内容，首先应该从成像原理开始讲起。 图6 小孔成像原理 从图6可以看出，真实物体通过小孔映射到成像平面上，小孔到成像平面的距离称为焦距f。在成像平面上的图像是镜像倒立的，所以为了研究方便，在小孔和物体之间定义一个虚拟成像平面（在后面，我们把该平面也称为成像平面），它与小孔的距离也为焦距，则两个成像平面的
Opencv2.4.9源码分析——Stitching（五）
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5、曝光补偿 5.1 原理 即使通过几何投影，图像之间可以做到很好的拼接，但如果不同图像之间有不同的曝光程度，那么拼接图像中的重叠部分也会出现明显的边缘，这样就使图像看起来十分不自然。因此，我们还需要对每幅图像进行曝光补偿，来使所有图像具有相同的曝光程度。 目前，常用的曝光补偿方法有增益补偿和分块补偿这两种方法。增益补偿就是为每幅图像赋予一个增益系数，使重叠部分的图像强度相等或相似。它可以利
opencv2.4.9的SVM加载训练模型以及图片预测
weixin_52646021的博客
05-23 628
当你看到这篇文章说明我们有近似的问题在困扰，分享一下学习心得；最近在学习opencv的SVM，我参照网上的教程，训练了数字图片，但是在svm.xml加载模板时总是报错，于是我在网上找了个昏天暗地，但是最后也是没找到，与是我就结合网上的一些说法，自己开始一顿乱操作，最后居然搞成了，很是高兴；我这里把结果给大家粘贴出来； #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include <stdio.h>
Opencv2.4.9源码分析——HoughCircles
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图形可以用一些参数进行表示，标准霍夫变换的原理就是把图像空间转换成参数空间（即霍夫空间），例如霍夫变换的直线检测就是在距离-角度空间内进行检测。圆可以表示成： (x-a)2+(y-b)2=r2                   （1） 其中a和b表示圆心坐标，r表示圆半径，因此霍夫变换的圆检测就是在这三个参数组成的三维空间内进行检测。 原则上，霍夫变换可以检测任何形状。但复杂的形状需要的
Opencv2.4.9源码分析——Cascade Classification（一）
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我把级联分类器分为三部分内容介绍，第一部分内容是原理。 物体识别，尤其是人脸识别，是近二、三十年里计算机视觉领域一个热门的课题。它的应用范围极广，目前成熟的算法也较多。OpenCV也集成了一个物体识别的算法，它主要是基于Viola和Jones这两个人于2001年提出的震惊业界的Viola & Jones算法，该算法最初是用于人脸识别，但在对其它刚性物体的识别上效果也极佳。 Viol
Opencv2.4.9源码分析——MSCR
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 前面我们介绍了MSER方法，但该方法不适用于对彩色图像的区域检测。为此，Forssen于2007年提出了针对彩色图像的最大稳定极值区域的检测方法——MSCR（Maximally Stable Colour Regions）。 MSCR的检测方法是基于凝聚聚类（AgglomerativeClustering）算法，它把图像中的每个像素作为对象，通过某种相似度准则，依次逐层的进行
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需要指出的是，本文只是对opencv2.4.9的stitching模块进行了初步的介绍，具体的源码分析需要深入研究。整个源码工程庞大，包含很多细节和算法，需要对计算机视觉和图像处理有较深入的理解才能进行分析和改进。
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