OpenCV2.3.1 计算机视觉编程_51CTO博客
文章目录一、认识opencv二、下载opencv1、安装前准备2、在ubuntu里根据链接下载opencv3、选择自己需要的版本c++/c版本3.x(3.4.15)4、解压缩5、配置环境三、使用示例--图片1、pkg-config工作原理2、 makefile中加入pkg-config四、视频示例1)虚拟机获取摄像头权限2)播放视频3)录制视频总结参考 一、认识opencv开源计算机视觉(Ope
转载 2023-11-29 21:40:45
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在Linux系统下安装OpenCV2.3.1是一个比较常见的需求,因为OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库,可以用于图像处理、计算机视觉以及机器学习等领域。本文将介绍如何在Linux系统下安装OpenCV2.3.1。 首先,我们需要确保系统已经安装了必要的依赖项。在终端窗口中输入以下命令来安装这些依赖项: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get
原创 10月前
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头文件: 定义了图像数据结构的核心头文件和包含了所有图形接口函数的 highgui 头文件:#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp>cv::Mat image; // 创建一个空图像 //这个定义创建了一个尺寸为 0×0 的图像, //可以通过访问 cv::Mat 的 size 属性来验证这一点:
OpenCV2计算机视觉应用编程手册(自学版)初级三// 时间:2014年11月30日00:22:56//   例子:降低图像的颜色数目 256*256*256--->64*64*64 /*************************************************************************
第一部分、绪论第一节、计算机视觉发展历程1.计算机视觉发展历史2.计算机视觉的主要任务3.计算机视觉的应用场景第二节、计算机视觉框架1.早期计算机视觉框架概述2.当前主流的框架与路线3.计算机视觉框架的未来趋势第三节、OpenCV框架1.OpenCV的发展历史2.OpenCV模块架构3.OpenCV安装与支持学习参考 第一节、计算机视觉发展历程1.计算机视觉发展历史计算机视觉的发展从古代小孔成像
使用OpenCV3处理图像下面要介绍的内容都与图像处理有关,这时需要修改图像,比如要使用具有艺术性的滤镜、外插(extrapolate)某些部分、分割、粘贴或其他需要的操作。不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前,在计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度、BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value)1.灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换
第五部分、颜色操作第一节、颜色表操作1.查找表LUT(look up table)2.颜色查找表(1)Gamma校正(2)OpenCV默认的查找表3.代码练习与测试(1)多种颜色查找表(2)滚动条+颜色查找表第二节、随机数与随机颜色1.随机数与随机颜色2.随机绘制3.代码练习与测试第三节、通道分离与合并1.通道分离与合并2.函数解释3.代码练习与测试学习参考 第一节、颜色表操作1.查找表LUT(
下面为自己测试可用的OpenCV在Linux下的安装步骤1、检查并安装相关程序,确保gtk安装成功,否则无法显示图片yum install gcc-c++ yuminstall gtk-devel.i686yum installgimp-devel.i686yuminstall gimp-devel-tools.i686yum installgimp-help-browser.i686yuminstall zlib-devel.i686yum installlibtiff-devel.i686yum installlibjpeg-devel.i686yuminstall libpng-deve
转载 2013-08-08 22:00:00
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什么是OpenCV?是一个开源的计算机视觉库,可以从官网获取。是用C和C++语言编写,可以在Windows、Linux、Mac OS X等系统运行。同时也在积极开发Python、Java、Matlab以及其它一些语言接口。设计用于进行高效的计算,十分强调实时应用的开发。目标是提供易于使用的计算机视觉接口,帮助人们快速建立精巧的视觉应用。应用领域工业产品质量检验。医学图像处理。安保领域。交互操作。相
计算机视觉(一):初识OpenCV近几个月,也是一直在寻找自己以后的方向,一直在迷茫中,但也在不断得探索着。觉得自己最感兴趣的还是计算机技术这一块,尤其是计算机视觉。从业以来,一直在做数据方面的工作,但个人认为这和我学习计算机视觉丝毫不矛盾,计算机视觉也会用到大量的数据,机器学习、人工智能等技术会经常接触。计算机视觉中对图片的边缘检测,用到的算法其实就是滤波函数,通过过滤噪音,寻找真正的波的最大震
OpenCV库(Open Source Computer Vision Library)是一个基于BSD许可发行的跨平台开源计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和mac OS等操作系统上。OpenCV由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供C++、Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,而且对非商业应用和商业应用都是免费的。同
第二部分、图像操作第一节、图像读取与显示1.图像理解2.图像读取与显示3.代码练习与测试第二节、图像色彩空间转换1.图像色彩空间2.函数说明与解释3.代码练习与测试第三节、图像对象的创建与赋值1.图像对象属性2.图像对象创建与赋值3.代码练习与测试第四节、图像像素的读写操作1.图像像素(1)**像素与分辨率**(2)OpenCV中的像素2.像素遍历(1)像素遍历(2)像素读写3.代码练习与测试第
# OpenCV 2 计算机视觉编程入门指南 ## 一、项目流程概述 在开始这个项目之前,我们需要了解整个流程。以下是一个简单的步骤表,概述了实现计算机视觉编程的主要步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 环境准备: 安装OpenCV和相关依赖 | | 2 | 创建基础项目结构 | | 3 | 编写图像读取与显示代码 | | 4 | 实现图像处理功能 |
一、计算机视觉计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入,机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多,例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的,同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深度学习的发展,大大促进了计算机图像识别的效果,因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。二、OpenCV
第1章 接触图像第2章 操作像素第6章 图像滤波附录 OpenCV3 介绍及代码导读勘误我的困惑下一步计划<div id="Section1">第1章 接触图像</div>OpenCV 库的结构载入、显示及保存图像OpenCV 库的结构sources文件夹下的子文件夹: doc 文件夹中包含的是文档 + include 文件夹中是所有头文件modules 文件夹中包含
转载 2023-09-23 10:12:06
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OpenCV计算机视觉编程笔记(一)第一章基本操作定义头文件#include <opencv2/core.hpp> //图像数据结构的核心文件 #include <opencv2/highgui.hpp> //包含了所有图形接口函数定义表示图像的变量cv::Mat image; // 创建一个空图像读取图像image= cv::imread("puppy.b
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Python计算机视觉编程(一)OpenCV 的 Python 接口(二)OpenCV 基础知识2.1 读取和写入图像2.2 颜色空间2.3 显示图像及结果(三)处理视频3.1 视频输入3.2 将视频读取到 NumPy 数组中(四)跟踪4.1 光流4.2 Lucas-Kanade算法(五)更多示例5.1 图像修复5.2 利用分水岭变换进行分割5.3 利用霍夫变换检测直线 (一)OpenCV
一、导论OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库,它提供了很多函数,实现了很多计算机视觉算法,算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。同时我们也需要认识到 OpenCV 只是一个算法库,能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用 OpenCV,只要了解了“砖头”的功能,就可以动手了。在实践中学习才是最高效的学习方式。二、openCV是什么?Open
1、什么是OpenCV?OpenCV是一个跨平台且开源的计算机视觉和机器学习库,全称Open Source Computer Vision Library 。由Intel公司开源。其中主体库的代码是Intel用C/C++编写的,部分贡献库代码由社区程序员提供。OpenCV不仅支持多个平台,同时还提供了多种语言的接口,包括Java、Python、Ruby等。本次课程使用的Python语言。详细内容可
准备工作:腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算, 数学形态学中最基本的概念是结构元素。 结构元素可以简单地定义为像素的组合(下图的正方形) , 在对应的像素上定义了一个原点(也称锚点) 。 形态学滤波器的应用过程就包含了用这个结构元素探测图像中每个像素的操作过程。 把某个像素设为结构元素的原点后, 结构元素和图像重叠部分的像素集(下图的九个阴影像素) 就是特定形态学运算的应用对象。 结构元素原则上可以是
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