需要调用到opencv的什么功能,就在代码头提前引用好对应的头文件。 所有的头文件都可以在include/opencv2/文件夹找到。
找不到cuda.hpp即matchers.hpp:52:42: fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directory
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【走进OpenCV】系列,主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库,涉及到的知识点会做简单讲解。
[比较opencv2、opencv3关于读取视频文件、摄像头的编程风格]https://blog.csdn.net/qq_34917736/article/details/77427596
https://gitee.com/fensnote/demo_code/tree/master/qtCode/opencv_video
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配置之后可实现切换编译器从而切换opencv2和opencv3库,使Debug x86实现opencv2的编译,Debug x64实现opencv3的编译
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡(英伟达GPU卡),并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速,第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译,第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。
第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。
有没有发现手机相机拍全景就是这个原理。 直接代码: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> // 新版本写在下面文件中: #include <opencv2/nonfree/features2d.hpp> //#include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #inc
选择CMAKE_INSTALL_PREFIX /usr/local/opencv2
在通用属性(Common Properties)—>VC ++目录—>包含目录,然后点击右侧三角标志选中Edit进入编辑:
基于上篇已安装好opencv库,现在开始创建第一个opencv工程,并编写显示图片的代码。
OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库,OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本书以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引,深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能,以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中,含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥,按技术方向进行快速上手和深入学习。
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡(英伟达GPU卡),并且按照好了正确版本的驱动与cuDN
OpenCV2报错:Could not find the Qt platform plugin "cocoa" in "" 一.背景信息 二.错误现象 三.解决方法 一.背景信息 OpenCV是一个
本文介绍了OpenCV 3.1中imwrite()函数用于写入图像时可能遇到的异常情况,并给出了两种解决方法。第一种方法是使用try-catch语句捕获异常,并修改代码以处理该异常。第二种方法是使用imwrite()函数的可选参数来控制图像的压缩级别,从而避免异常。这两种方法都可以解决异常,但需要根据具体情况进行选择。
opencv4.0.0 自带的 samples GPU surf_keypoint_matcher.cpp
ArUco标记可以用于增强现实、相机姿势估计和相机校准等应用场景,具体如无人机的自主降落地标、机器人定位。标记中白色部分为唯一标识的二进制编码。
OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库,提供了许多强大的功能,包括人脸检测和识别。人脸分类器是OpenCV中用于人脸检测的关键工具之一,能够快速准确地检测出图像中的人脸。
Now, let us witness the growth of eyes together!
OpenCV图像项目中,圆的检测很常见。 例如:检测烂苹果的个数,寻找目标靶心,人眼,嘴巴识别等。 其中用到的关键技术是OpenCV中集成的霍夫圆检测函数。 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像 OutputArray circles, // 输出结果,发现的圆信息 Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT Double dp,
要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值;若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR。
今天一起来看一下如何对图像做旋转和镜像处理,同样, OpenCV也提供了相应的接口,让我们一起来学习一下喽。
应用场景:视频追踪在项目显示中可以起到很好的视觉效果,可以看到中间处理过程,对于教学及讲解能起到辅助性作用。
SURF(SpeededUp Robust Feature)是加速版的具有鲁棒性的算法,是SIFT算法的加速版。
最近在学点新东西,教程中主要也是在Linux中使用,对于我这个以前从未接触Linux系统的人来说,正好也是个机会掌握下LInux系统。这篇就是记录在Linux下安装OpenCV的笔记。
我们前几讲描述了OpenCV使用VideoCapture打开视频,关闭视频并获取视频属性。今天来看一下打开视频之后,我们如何写入视频,本质是也就是如何对视频进行编码。同样地,OpenCV为这个过程也提供了一个叫做VideoWriter的类。
打开浏览器,进入下载地址Release OpenCV 3.4.15 · opencv/opencv · GitHub,选择Source code(zip)进行下载
它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域。
在处理深度图的时候,在用 cv::imread 读取深度图像时,本以为得到的是单通道图,但实际是三通道图。所以仔细看了一下 cv::imread 函数。
先来说明一下写这篇博客的初衷吧,由于前段时间在和一位大佬的交流之中,他提出了一个建议,说叫我平时可以自己做一些嵌入式开发项目什么的,有极大的利处,我就跟着bi站的老师(华清创客学院)开始学习,但是老师的教程是用虚拟机创建一个linux系统,在进行代码撰写,我在大佬的建议下还是选择了vs配置opencv 的环境进行代码撰写。但是一开始的环境配置就给了我当头一棒,怎么配置都不成,总有一些错误,最后在老师的指导下才配置好,所以,我就写了这一篇文章,希望能帮助到大家。
应用:人脸检测并画人脸框,但是精度不高。 实现: #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/features2d.hpp> #include <opencv2/objdetect.hpp> #include <iostream> #include
OpenCV 支持与 Eigen 之间的数据转化,本文记录方法。 数据转换 OpenCV 算子 cv -> eigen: cv2eigen() eigen -> cv: eigen2cv() 需要引入 : #include <opencv2/core/eigen.hpp> 官方文档:https://docs.opencv.org/4.5.5/d0/daf/group__core__eigen.html#ga1add06b744a69bc05e1e16a5eb20be3e 示例 转
创建功能包教程在ROS教程(三):创建程序包及节点(图文)已讲解,本文便不再细讲。
2、安装opencv,我的安装目录是 D:\opencv-4.0.1-vc14_vc15
下面在 Clion 中配置 gcc 的路径,选择的是使用 homebrew 安装的 gcc
今天主体是Linux 环境下配置opencv环境,如有不妥的地方,恳请大家指正。根据网上的教程并结合自己的实际操作——总结如下:
经过我的实验,下载visual studio2017和visual studio2019都编译失败,如果你们能够成功可以给我留言。这里我选择了visual studio2015版本,并且编译成功。以后再尝试使用新软件吧,也期待使用QT编译成功,走着瞧吧!
OpenCV调用摄像头还是很简单的,同样是由VideoCapture 来控制,一种是VideoCapture(const string& filename)用来打开视频文件,一种是VideoCapture(int device)用来打开设备。
本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理,直接使用OpenCV实现。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
如果是源码安装OpenCV的话,进入到OpenCV的安装目录,进入到build文件内,终端输入以下命令:
其中的 f 就是映射方式,也就说,像素点在另一个图像中的位置是由 f 来计算的。
OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术,透过这个技术,用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用,主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
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