在上文已经学习过了opencv的编码规则，为了能够方便灵活的运用OPECV库，我们需要对其框架结构进行学习了解，以方便我们进行实际工程调用调用。1、Opnecv库到底提供了什么？ 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件，很明显，Opencv解压后，提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE。2、Opencv库build
使用图像结构中所定义的高层处理方法（图形和视觉范畴）来完成特定任务平滑处理 cvSmooth处理后图像与输入图像的大小相同（不用考虑边缘）中值滤波 CV_MEDIAN 不支持 in place 操作 ， 高斯滤波 CV_GAUSSIAN 支持 in place 操作（可以设置高斯核不对称，双边滤波——高斯平滑，水彩画处理，可用于图像分割）图像形态学膨胀 —— 把
需要的库和自定义函数import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, mat):
cv2.imshow(name, mat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 图像形态学操作最基本的两个处理：腐蚀和膨胀一、腐蚀
骨架提取是将二值图像减少到1像素宽的表示。这对于特征提取和（或）表示对象的拓扑结构非常有用。# pip install scikit-image
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.util import in
第三篇 KinectV2骨骼获取原理和获取方法及源代码 首先声明一下，本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10、Visual Studio 2013、Opencv3.0和Kinect SDK v2.0。这些都可以在百度上找到，download下来安装一下即可。通过上一篇文章，我们已经基本学会如何获取
模型效果：在上文中，我们制作了数据集，并利用数据集进行了模型的训练，利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验，发现效果还是不错的。 前两张为静态图片检测，后一张为视频检测效果截图。 但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上，还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化：第一次转化：（.weight–>.pb）这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南https://doc
了解OpenCV的基本框架，有助于我们对OpenCV产生一个全面的认识。本文将从OpenCV的安装目录来介绍，使用的版本为Window系统上的OpenCV 3.3.0。首先打开OpenCV 3的安装目录，如图1所示，可以看到sources和build文件夹。其中sources文件中存放openCV的源代码，build文件夹中存放着许多头文件和外部接口，方便被引用。 图1进入source文件夹，我们
二值图像骨架线提取HilditchThin算法Rosenfeld算法OpenCV_Contrib中的算法示例其他细化算法查表法HilditchThin的另一种算法 二值图像骨架线提取算法：HilditchThin算法、Rosenfeld算法、OpenCV_Contrib中的算法HilditchThin算法1、使用的8邻域标记为：2、下面看下它的算法描述： 复制目地图像到临时图像，对临时图像进行一次
1 骨架细化原理思想：公式: y = p0*2^0 + p1*2^1+ p2*2^2 + p3*2^3 + p4*2^4 + p5*2^5 + p6*2^6 +p7*2^7 前辈们对此作出了总结，得出每个点周围8领域的256种情况，放在一个char data[256]的数组中，不可以删除用0来
C/C++ OpenCV实现 Canny 边缘检测一、边缘检测的一般步骤 1、滤波 2、增强 3、检测二、Canny函数介绍 1、Canny函数原型
Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取我的Kinect开发平台是：Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现目标：通过微软的SDK提取骨
小弟一直推崇的读书方式是：先以最快的速度大概浏览一遍，把握整本书的整体框架。接着，再慢慢的“宰”。（没想到才过了几天，已经出了opencv2.4.9了，在这里我就不重新下载了）所以，对于学习OpenCV也一样，我们得先有个总体的掌握，再慢慢的啃这块肥肉会方便很多。那么废话不多说，直接上：打开 $(OPENCV)\build\include\文件夹（小弟的是D:\OpenCV 2.4.8\openc
尝试利用CMake重编译OpenCV多次失败，苦于用不了OpenCV的GPU模块！ 受一个师兄的启发，开始尝试从OpenCV库函数中抠出来自己的CUDA代码，忙活了一周终于有点起色。成功抠出来FAST角点检测的代码，特在此分享经验~首先需要研读OpenCV库函数的代码，找到其位置：.cu文件 D:\software\opencv-2.4.13\opencv\sources\modules\gp
Demo目标利用KinectV2提供的C++接口，编写代码，获取实时的彩色图像，并显示对应人体骨架。先上完整C++代码（不会配置KinectV2、opencv的C++链接库的读者，可以看下面的链接库配置教程）：#include <iostream>
#include <opencv2\imgproc.hpp> //opencv头文件
#include <opencv2
Opencv基础入门笔记：图像模糊之均值模糊及高斯模糊1.图像模糊的概念理解我们都听说过图片的去模糊，但是图片的模糊又有什么用呢？ 下面借两张图来说明。 下面两张图中，左边是原图，右边是模糊处理后的图片，可以明显的看到图上的噪声减少了很多，同时，一些小的，较小的白点也被去掉了。也就是说：作用1：去噪点，去除椒盐噪点 当我们再把图片中像素二值化处理，合理设置最低阈值，最高阈值进行二值化处理，发现，被
ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
double parameter=0, int mi
参考文献：《OpenCV轻松入门》均值滤波用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。函数语法dst = cv2.blur(src, ksize, anchor, borderType)ksize：滤波核的大小,anchor：锚点，使用默认值即可borderType：边界样式，该值决定了以何种方式处理边界，使用默认值即可
1、学习了解在OpenNI中，要对人进行骨架追踪，需要人先摆出PSI的姿势，然后系统根据该姿势进行骨骼校正，待校正完成后才进行骨骼的跟踪，其流程图可以参考下面的图： 由图可以看出，其完成骨骼跟踪主要分为3个部分，首先需检测到人体，然后需要固定的PSI姿势来对人体的姿势进行校正，待姿势校正完成后，才能进行人体骨骼的追踪。参见博客文章Kinect+OpenNI学习笔记之6(获取人体骨架并在Qt中显示
OpenCV（二）之阈值与平滑处理Image smoothing系列Image smoothing-阈值操作Image smoothing-图像平滑滤波操作-均值滤波滤波操作-方框滤波滤波操作-高斯滤波滤波操作-高斯内核-getGaussianKernel()滤波操作-中值滤波滤波操作-几种滤波的效果对比补充点，及细节知识 Image smoothing系列在这一节中，我分析了关于openCV中
腐蚀和膨胀是图像形态学中的两种核心操作，通过这两种操作可以清除或强化图像中的细节。合理使用腐蚀和膨胀，还可以实现图像开运算、闭运算、梯度运算、顶帽运算和黑帽运算等极具特点的操作腐蚀腐蚀操作可以让图像沿着自己的边界向内收缩，OpenCV通过核来实现收缩计算，核的英文名为kernel，在形态学中可以理解为由N个像素组成的像素块，像素块包含一个核心。像素块在图像的边缘移动，在移动过程中，核会将图像边缘那
