rectangle函数就是绘制一个矩形框，它有两种形式，一种是输入左上角和右下角的点的x和y坐标，即Point，另一种是输入一个Rect。分别如下：CV_EXPORTS_W void rectangle(CV_IN_OUT Mat& img, Point pt1, Point pt2,
const Scalar& color,
全世界常用和不常用的条码类型大概有一百多种，常用的条码类型一般是指在世界上的多个国家或者地区使用比如EAN-13码、UPC-A码、Code-128码、Code-39码、EAN/UCC-128码、ITF-14码等等，而不常用的条形码可能只是在某些国家地区，或者仅在某一个行业使用，比较少见。 &
根据vc6.0c++的学习经验，如果可以很好的自己编程，让图像进行平移旋转这些操作，那么就好像能够清楚的看见图像的内部结构当然这里你怎么访问像素，这个可以自己选一种适合的，最多的是ptr指针，at也是挺多的。看着很简单的变换，可以对图像处理上手的更快，当然对于旋转可能就稍微i难了一点，不过opencv提供了resize(
KeyPoint数据结构KeyPoint数据结构官方说明网站：(http://docs.opencv.org/3.3.0/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html)公有属性(float)angle：角度，表示关键点的方向，通过Lowe大神的论文可以知道，为了保证方向不变形，SIFT算法通过对关键点周围邻域进行梯度运算，求得该点方向。-1为初值。(int)class_id：当要
core模块下面的矩阵掩码操作：矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。如果熟悉神经网络的话，说白了就是一个滤波器，所以官网给出的第二个方法就是滤波器访问。思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下
orb的原理已经有很多博主已经解释过了，但是感觉大家都讲的很理论，有些具体的实现还是没有讲清楚，因此自己翻出了opencv的源码出来看。源码的位置如图：看了好几天之后，才大概弄清楚了orb算法的具体实现是怎样的，画个流程图给你们看。至于orb描述子的生成呢，它是有2点对比较，3点对和4点对比较三种生成方式，就是说每次可以在特征点的邻域内随机选取两个，三个或者四个点作为一组进行比较。对于最常用的两点
import cv2import numpy as np# 形态学处理def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) # 中值滤波 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5) # Sobel算子 # 梯度...
原创
2021-09-07 18:07:11
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一、函数列表Rect::Clone 该函数用来创建一个与当前矩形对象相同的矩形对象
Rect::contains(point&) 该函数用来决定该点是否在此矩形框内
Rect::contains(rect&) 该函数用来决定另一个矩形框是否在这个矩形框内
Rect::contains(INT,INT) 该函数用来决定点(x,y)是否在此矩形框内
<span style="font-family:SimHei;font-size:18px;">0 前言
最近一直在看关于目标跟踪方面的算法实现，也是时候整理下思路看看怎么实现了。 这次我将带领大家看看基于
OpenCV的目标跟踪算法及其基本实现。由于目标跟踪方法众多，我将分为几次讲解逐个讲解。当然只是起个索引的
效果，要好的跟踪实现有待自己去深化。
概述
1.什么是OpenCVOpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，能够执行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级并且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成。总结特点：1.开源, 商业用途也不必公开自己的源码或者改善后的代码。2.效率高。简单的图像处理就算了。涉
int main(int argc, char** argv){ Mat srcImage, dstImage; Mat map_x, map_y; namedWi
原创
2022-08-16 16:37:54
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# 使用OpenCV进行图像重映射和畸变校正的流程
在计算机视觉领域，图像畸变是一种常见的问题，特别是在使用广角镜头时。OpenCV库提供了一些强大的工具来解决这个问题。本文将介绍如何使用Python和OpenCV的`remap`函数来进行畸变校正。
## 整体流程
下面是使用OpenCV进行图像重映射和畸变校正的步骤概述：
| 步骤 | 描述
1. 前言今天分享一篇2003年的低照度图像增强论文《Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes》，论文地址为：https://domino.mpi-inf.mpg.de/intranet/ag4/ag4publ.nsf/0/53A4B81D590A3EEAC1256CFD003CE441/$file/logma
主要了解包括opencv 的下载和环境配置opencv目录的了解opencv中highgui模块opencv中core模块opencv中imgproc模块opencv中feature2d模块opencv视频操作1.OpenCV简介图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映。模拟图像通过某种物理量的强弱变化来记录图像信息，所以是连续变换的。因为模拟信号容易受到干扰，如今已经被数字图像全面替代数字图像
当我们有时想查看opencv自带的函数的源代码，比如函数cvCreateImage, 此时我们选中cvCreateImage, 点击鼠标右键->转到定义，我们会很惊讶的发现为什么只看到了cvCreateImage的一个简单声明，而没有源代码呢？这是因为openCV将很多函数被加入了函数库，并被编译成了dll，所以只能看到函数申明，没法看到源代码。下面我们详细解释并讲解如何利用cmake查看o
OpenCV SIFT源码讲解——代码逻辑宏观窥探一、暴露在外的接口：SIFT二、隐藏在SIFT背后的本质：SIFT_Impl三、使用sift算法全流程 一、暴露在外的接口：SIFT一般来说，我们在OpenCV中使用SIFT算法的方式为：//该表达式涉及到多态，详解在第2节
cv::Ptr<SiftFeatureDetector> sift = SIFT::create();那么，
下载并安装CMake3.0.1 要自己编译OpenCV2.4.9的源代码。首先。必须下载编译工具，使用的比較多的编译工具是CMake。以下摘录一段关于CMake的介绍： CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描写叙述全部平台的安装(编译过程)。他可以输出各种各样的makefil
作者David LEEOpencv里的SGBM算法，之所以叫SGBM是因为opencv并没有使用MI作为匹配代价，而是仍然使用了块匹配的方法，相关cost的度量为Birchfield-Tomasi metric。而且opencv提供了多种cost aggregation的方式，包括只使用3个、5个或全部8个方向的方法。总体上的实现也比较直观，结合论文也比较好懂。对于理论就不再赘述了，这里就直接探讨
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2022-07-28 09:43:00
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modules\core\include\opencv2\core\types_c.h前面的是一些宏定义，是为了兼容C，C++。对于一些函数的调用方式，建议补充一点补充知识：，这个头文件是很重要的一个文件，建议大家都看看，这里定义了opencv用到的所有的数据类型和结构。详细如下：types_c.h包括：常用的宏指令和内联函数，随机数的生成，图像数据类型，矩阵数据类型，多维稠密矩阵，多维稀疏矩阵，
记得我在OpenCV学习笔记（四）——新版本的数据结构core里面讲过新版本的数据结构了，可是我再看这部分的时候，我发现我当时实在是看得太马虎了。对于新版本的数据结构，我再说说。Point_类不用多言，里面两个成员变量x，y。Point_<int>就是Point2i，也是Point，Point_<float>就是Point2f，Point_<double>就是
