主要知识点 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 AS2.2与OpenCV3.2集成 程序演示与代码 AS集成OpenCV3.2配置常见错误 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 OpenCV是图像处理与机器学习的计算机视觉开源框架,其SDK支持Java、C++、Python、支持在Win系统、Android系统、苹果系统上开发编程。OpenCV3.2是OpenCV的最新Release,包含了大量的缺陷修正与新API使用,一个例子就是在二值化的时候OpenCV2.x对于自动阈
2016年12月23号OpenCV社区宣布了OpenCV3.2版本正式发布,这个是在OpenCV3.1版本发布一年以后再次升级。在3.2版本中有总数超过数千个的改进与修正,是OpenCV3.x系列中最重要的一次发布。同样OpenCV3.2版本SDK支持Windows、Mac OS、Andoird与IOS。其官方下载地址链接见如下: http://opencv.org/downloads.html 其中有778+192个PRs被被整合到OpenCV3.2和扩展模块版本中 有总数348个错误修正与69需求改进到
摘要总结:本文介绍了如何配置Python2.7环境以使用OpenCV3.2,包括安装Python、Numpy、Matplotlib和OpenCV,并提供了在Python2.7环境下安装OpenCV3.2的步骤和示例代码。
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: 《OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送》; 《人脸识别源码运行指南》(小编附在文末) 前段时间对人脸检测进行了一些尝试:人脸检测(C++/Python)(http://www.jianshu.com/p/504c081d7397)但是检测和识别是不同的,检测解决的问题是图片中有没有人脸;而识别解决的问题是,如果一张图片中有人脸,这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器,但是人脸识别就需要自己收集数据,自
本文介绍了在Windows10系统下,使用Visual Studio 2013/2015和OpenCV 3.2进行C++程序开发的过程,包括环境的搭建、配置、代码编写和调试。通过引用他人的博客文章,对遇到的问题进行了说明和解决。
2017年8月3号OpenCV社区宣布了OpenCV3.3版本正式发布啦,这个是在OpenCV3.2发布八个月之后,OpenCV社区再次发布新版本,其官方的下载链接与说明见如下: http://opencv.org/opencv-3-3.html OpenCV3.3版本跟之前版本相比较,最显著的改动有如下: 把深度学习DNN模块从扩展模块中移到了主仓中,在OpenCV3.3 版本中可以无需编译即可使用,这也体现出OpenCV社区对深度学习等新技术态度与支持。 支持标准C++11库,这个对广大C++程序员来
1、我直接运行FFD,发现确实报错了。可能是作者用到了OpenCV3.2来编译,而我电脑上装的是4.5版本,只有libopencv_calib3d.so.4.5。我重新下载了3.2.0版本并编译。
我也不清楚,为啥昨天的文章发了以后掉了3个粉丝,对于我这种18线(可能是180线)的小号主,掉一个粉丝我都很伤心,增加三个我都可以高兴一整天。如果有可能,下次取关前可以给我留一段言,让我知道是为什么?
cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\..\android\android.toolchain.cmake ..\..\..
终于实现了在windows下配置Qt和opencv,从刚学opencv尝试,到现在终于配置成功,断断续续经历了一年左右,真实操碎了心。。。走了太多弯路了
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV人脸识别之一:数据收集和预处理》和《OpenCV人脸识别之二:模型训练》两篇博客中,已经把人脸识别的整个流程全部交代清楚了。包括今天这篇人脸识别方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说,本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 简单说下流程 1、打
也许你是从OpenCV2.4.x系列入门,还是从OpenCV3.x系列入门,对OpenCV一定会留下一个印象:卧槽,太强大了吧!
Android NDK层编译OpenCV代码开发详解 使用Android NDK开发编译OpenCV C++代码,这个在OpenCV4Android开发中会经常遇到的要求,因为OpenCV4Android SDK多数Java代码都是基于JNI调用,如果对于实时性与应用要求比较高的场合来说,多次频繁调用JNI层本身就会导致很大的资源开销,这个时候就需要将全部的处理封装在C++层,在C++中调用OpenCV相关API函数,同时通过在JNI层面定义本地方法,力争做到每次处理图像,只调用JNI一次,这样就会达到比较
前段时间小编的朋友圈几乎被一款微信小游戏霸屏,很多玩过的朋友戏称“根本停不下来”,没错就是“跳一跳”这款小游戏!为什么一款休闲益智的小游戏一夜之间爆红整个微信互联网,小编试玩之后明白了其中的奥秘:入口简单,通过一拉、一点、一按即可快速切入小程序。 这也印证了张小龙曾说的一句话:“好产品要用完即走。”今天小编就为大家奉上有趣、轻松的微信游戏项目,希望大家能够喜欢。如果大家有微信游戏的开源项目,也可以托管到码云上,我们会及时给予推荐。最后,如果你很喜欢以下提到的项目,别忘了分享给其他人噢… 1. 项目名称:微信
2014年VGG发表了一篇基于凸优化的局部特征描述子学习(DLCO)的论文,OpenCV3.2以后在扩展模块中对该论文的完成了代码实现并发布了API支持,提供了基于DLCO的描述子生成支持、基于生成的描述子,可以实现图像特征匹配的对象识别。关于特征描述子学习相关的细节可以看这里:
Android平台上OpenCV 深度网络实现对象检测 自OpenCV3.3发布包含深度神经网络(DNN)模块的SDK以后,OpenCV4Android SDK就开始支持Android客户端使用深度学习实现对象检测,特别是基于SSD的mobilenet网络模型,可以在移动端达到较高的帧率,实时视频对象检测,SSD mobilenet支持20种对象检测。模型的下载可以到本人GIHUB: https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial 在data/model目
翻译:陈之炎 校对:顾伟嵩 本文约3200字,建议阅读7分钟本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。 目标 本教程的目标是展示如何使用OpenCV的parallel_for_框架轻松实现代码并行化。为了说明这个概念,我们将编写一个程序,利用几乎所有的CPU负载来绘制Mandelbrot集合。完整的教程代码可见原文。如果想了解更多关于多线程的信息,请参考本教程中提及的参考书或课程。 预备条件 首先是搭建OpenCV并行框架。在OpenCV3.2中,可以按此顺序
作者:王抒伟 编辑:王抒伟 算了 爱看多久看多久 零 参考目录: 1.获取图片 2.转换灰度并去噪声 3.提取图像的梯度 4.我们继续去噪声 5.图像形态学(牛逼吧、唬人的) 6.细节刻画 7.找出昆虫区域的轮廓 8.画出轮廓 9.裁剪出来就完成啦 一 第一天: 老师:你知道么,今天有人问了我一个问题。 ~.我:什么? 老师:他说很难。 ~.我:关于什么的? 老师:图像处理。 ~.我:喔,你说说看,我确实做了不少图像处理的东西(心里默念,你不知知道你给过我多少图像吗?) 老师:好嘞!在用深度学习的时候,
5.开始、读训练数据、计算平均脸、计算协方差矩阵、计算特征值、特征矩阵、 PAC降维、子空间模型、检测
本系列人脸识别文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章: OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在该系列第一篇《OpenCV人脸识别之一:数据收集和预处理》文章中,已经下载了ORL人脸数据库,并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取,最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。 1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候,我们需要读取
在科技未达到如此高的境界时,我们应该先关注一下身边的人工智能:Android端身份证识别。为什么我会提到这个名词呢?随着移动终端(智能手机及平板电脑)的普及,几乎人人都有一部手机已经毋庸置疑了。进而也引发了移动应用爆发似的浪潮,各类APP应接不暇:金融类的、办公类的、电商类的等等。这些应用大多会涉及到身份证的实名认证。如果让用户手动输入信息,显然不符合时代背景,必然会流失一大批“粉丝”。
从 pypi 的 opencv 清华镜像源可以看到 OpenCV 与 Python 版本的支持关系,此处做整理总结:
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。
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首先,由于本人使用了ROS,因此在安装ROS的时候安装了ros-indigo-destop-full顺便安装了版本2.4.8的opencv,因为ROS里面的一些文件需要依赖于该版本的opencv,例如cv_bridge和image_pipeline。所以卸掉opencv2.4.8再装opencv3.3(因为有些代码需要用到opencv3)貌似不明智。故我们在原有的opencv2.4.8的版本基础上安装opencv3.3,因此这里涉及到了ubuntu多版本opencv共存问题。
安装GCC:sudo apt-get install build-essential
解决OpenCV编译时./bin: error while loading shared libraries: libopencv_highgui.so.3.2 1.问题 安装好了opencv后,用其去检测是否可以使用时,出现了如下的问题: [在这里插入图片描述] 2.解决 参考这篇博文点击 的配置环境即可解决
目前维护的某个项目是在 Windows 下运行的,并且使用了 OpenCV 4.5.2 版本。
jetpack3.2自带了opencv3.3,但是只提供了python2.7的编译版本,所以也只能在python2.7下使用,我本来以为有什么更简单的方法链接到python3中,但是遍查资料也没人说过这个东西,直到我找到一篇博客。 how to install opencv3.4.0 on jeson TX2 这片文章写得非常好,把刷完机后所有的准备工作都写得很清楚,包括如何卸载旧的opencv版本。我就不重新写一遍了,只说下大概可能遇到的问题。
本文介绍了如何使用Jetson TX1开发板通过V4L2和OpenCV3.1实现USB摄像头图像的采集和实时显示。首先介绍了V4L2的基础知识和摄像头驱动配置,然后介绍了OpenCV的图像解码和显示功能。最后,通过具体的示例代码展示了如何编译和运行程序,并总结了程序的结果。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架,综合重建效果和性能,该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
OpenCV现在更新到了3.1版本,相对OpenCV2有了很大改进,其中对于硬件加速,移动开发(IOS,android)的支持成为亮点。
图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言,在数据分析中提供了许多实用的技术点,用于图像的加载、处理和分析。本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点,包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。
记录一下 可行的树莓派 3B+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
解决方案: 修改 caffe_root/cmake/Dependencies.cmake,添加 contrib:
前言 图片压缩应用很广泛,如生成缩略图等。前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题,就是如何将图片压缩到指定尺寸,此处尺寸指的是生成图片文件的大小。 我使用 opencv 进行图片处理,于是想着直接使用 opencv 进行图片压缩处理, opencv 本身包含了压缩到指定像素大小的方法,奈何寻找了很多方法均不能压缩到指定文件尺寸,于是自己在思考后写出了此方法。本文使用python语言。 一、 opencv 常规使用 opencv 无需多言,做过图片处理的人应该都知道此类库,下面我介绍一些常用方法。 1.1
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数,是刚开始学习opencv,还是使用opencv进行开发调试,都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略,在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
在图像处理和计算机视觉领域,滤波是一项常见的图像处理操作,用于平滑图像、去除噪声等。 OpenCV 提供了多种滤波方法,其中包括均值滤波和高斯滤波。本文将以均值滤波和高斯滤波为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行滤波操作的基本步骤和实例。
QT版本: 5.12.6 (我的程序里主要是QT+OpenCV实现图像处理显示的)
在图像处理和计算机视觉领域,颜色空间转换是一项重要的任务。不同的颜色空间具有不同的表示方式,可以用于不同的图像处理和分析任务。 OpenCV 提供了丰富的功能来进行颜色空间的转换和处理。本文将以颜色空间转换为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行颜色空间转换的基本步骤和实例。
pytorch读取图像数据转成opencv格式方法:先转成numpy通用的格式,再将其转换成opencv格式。
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。
字符画是一系列字符的组合,我们可以把字符看作是比较大块的像素,一个字符能表现一种颜色(暂且这么理解吧),字符的种类越多,可以表现的颜色也越多,图片也会更有层次感。
膨胀和腐蚀是图像处理中常用的形态学操作,用于改变图像的形状和结构。在 OpenCV 中,膨胀和腐蚀是基于结构元素的像素操作,可以用于图像增强、边缘检测、图像分割等多个领域。本文将以膨胀和腐蚀操作为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行形态学操作的基本步骤和实例。
1. 学习目标 学会使用 cv.putText 函数向图像添加文本; 学会使用 cv.getTextSize 函数获取绘制文本占用的宽高等属性。 2. 绘制文本 cv.putText 函数说明 2.1 函数使用 cv.putText(img, text, pos, fontFace,fontScale,color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]) → img 2.2 参数说明 参数 说明 img 表示输入图像,允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/39997113
近日,开始学习图像处理,思前想后决定以opencv作为实验基础。遂完成图片读取和显示功能。Imread作为常用的图像读取函数,虽然简单,但是参数的选择非常重要,直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。 1. 函数原型
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