注：本人电脑系统为：Windows7 64位第一步：下载和安装OpenCV SDK 在官网http://opencv.org/上找到OpenCV Windows版本下载下来。本文选择版本为OpenCV3.1.0。下载完成后双击解压到指定文件夹。本人直接解压到D盘，例：D:\opencv3.1。第二步:OpenCV环境变量配置 配置方法如下： 【计算机】——【（右键）属性】——【高级系统设置】——【
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2024-04-03 07:15:07
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目录一、基础理论1、原理 2、BRIEF算法介绍1、介绍2、过程3、API介绍 1、ORB_create函数（初始化orb检测器）2、orb.detectAndCompute函数（检测关键点并计算）3、cv.drawKeypoints函数（绘制关键点）二、代码三、效果一、基础理论1、原理 &nbs
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2024-04-22 13:14:35
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特征点检测的实现，初学者对各种特征点检测算法搞得晕头转向，网上看到的文章实现和解释比较零碎，在此特意将各种算法实现整理，同样不讲原理，只写实现。当一回彻底的代码搬运工，整理实现各种经典特征点检测算法，共计6种，同时将效果显示在一幅画面中。（由此下一篇应该总结下各种特征匹配算法）代码参考：代码及评论参考：harris是最早提出的特征提取算法：sift：harris Corner算法能够解决旋转不变性
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2024-04-19 18:59:07
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目录 一、选题背景 5 二、设计理念 5 2.1 搭建平台 5 2.2 问题描述 5 2.3 过程概述 6 三、过程论述 6 3.1 数据集生成 6 3.1.1 标准化图片的采集 6 3.1.2肤色检测 7 3.1.3 特征提取 8 3.1.3.1 手掌方向与掌心的寻找 9 3.1.3.2 第一特征——峰值个数 9 3.1.3.3 第二特征——夹角和 10 3.1.3.4 第三特征——距离平均值
HashMap源码分析一、哈希（hash）二、HashMap原理1、Map继承体系图2、HashMap存储结构3、Node数据结构4、PUT数据原理分析5、为什么引入红黑树（解决hash碰撞）三、HashMap源码1、核心属性2、构造方法3、PUT方法 一、哈希（hash）1、简介 hash也称散列，哈希，基本原理就是把任意长度的输入，通过hash算法变成固定长度的输出，这个映射的规则就是对应的
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2024-08-09 08:51:32
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本文重点讲解LBP特征及OpenCV中LBP特征的基本处理。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。用级联分类器实现目标检测在AI人工智能识别中应用十分广泛。正样本的选取原则正样本的尺寸不是必须一致的，从源码可以看到，
原创
2022-03-04 10:50:39
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本文重点讲解LBP特征及OpenCV中LBP特征的基本处理。目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。用级联分类器实现目标检测在AI人工智能识别中应用十分广泛。正样本的选取原则正样本的尺寸不是必须一致的，从源码可以看到，这个是可以在输入图片文件的尺寸时设置大小从而实现在CreateSamples中进行裁剪的（参考cvCreateTrainingSamplesF...
原创
2021-07-14 16:23:56
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本文将介绍一种运用opencv开源库进行车牌定位，投影法进行车牌字符分割，模板匹配法进行字符识别的一种车牌识别系统。## 1、使用opencv进行图形处理操作。 在找到一张车辆照片后，你可能不知道它的大小尺寸，所以在进行操作时应先进行图像尺寸编辑。def resize_photo(imgArr, MAX_WIDTH=800):
img = imgArr
rows, cols = i
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2023-12-05 10:33:20
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在图像目标识别技术的研究应用中,模板匹配技术是其中一个重要的研究方向,它具有算法简单、计算量小以及识别率高的特点。模板匹配的基本原理是通过相关函数的计算来找到它和被搜索图的坐标位置。比如可以设模板 T ( n×m像素点)叠放在搜索图S上平移,模板覆盖下的那块搜索图叫做子图, i , j 为这块子图的左上角像点在S图中的坐标 , 叫参考点 , 1≤ i , j ≤n -m+ 1。比较T和Si , j
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2024-02-20 07:02:46
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1.目录注释3rdparty：包含静止图像的解编码器的库文件和头文件apps：包含进行Haar分类器训练的工具data：包含OpenCV库及范例中用到的资源文件doc：包含生成文档所需的源文件寄辅助脚本include：包含入口头文件modules：算法模块的源代码2.modules目录注释opencv_calib3d：包含Calibration（校准）加3D的组合缩写相机标定和三维重建。基本的多视
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2024-03-12 23:25:31
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1 背景介绍 图像底层的处理对象，比如图像的噪点、边缘、直线、圆、特征点等为目的。那么本章主要解决的问题是如何提取图形中的边缘？是我们关心中的重点。那么，其数学原理是一阶离散差分的形式。故我们知道把一个图像处理转变为灰度图像，就是处理这张图像的每个像素灰度的变化，那么在边缘处，灰度变化比较明显（对应着其梯度或者灰度矢量的变化）。2 Sobel算子的形式图像处理绝大数在卷积操作，Ope
OpenCV 3.x 与之前版本的不同
1）以C++ 风格API为主，C 风格的API 最终可能会取消。
2）C++ API 更加简洁，引入很多C++面向对象的特性
3） 算法都将继承自 cv::Algorithm 接口。
4） 模块分类细化，意义和功能明显。
源代码结构
1）3rdparty/，OpenCV 依赖的第三方库，比如：ffmpeg，jpg、
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2024-03-01 11:41:07
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因为看OpenCV源代码时候，发现自己很是吃力，所以做出如下总结，与大家分享。 接下来我给大家展示一小部分源代码：···（一定要往后看哦）···接下来主要对标记0/1/2/3几处进行详细说明
语法解析：
0：类模板 + public继承
1：typedef typename 作用
2：构造函数，参数初始化列表
3：（）重载//子类
0： template<class Op, class
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2024-04-07 08:22:19
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数据结构与算法实战（三）基础数据结构一、数组数组最大优点：快速查询1、二次封装属于我们的数组类public class Array {
private int[] data;
private int size;
//构造函数，传入数组的容量capacity构造Array
public Array(int capacity){
da
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2024-09-27 15:49:35
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欧氏距离算法将当前像素与邻接的下部和右部的像素进行比较，utf-8 -*-import cv2import numpy as npfn = 'test1.jpg'def g
原创
2017-07-28 12:29:19
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对图像进行滤波平滑是数字图像处理和计算机视觉很重要的一步，滤波是什么，滤波用编程语言怎样实现的，得到的效果怎样。此处是基于Opencv滤波源码的解析，进一步加强滤波的理解，同时学习Opencv编程语言。 这里介绍了Opencv中常见的4种滤波算法函数来实现滤波，均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波。基于VS2012+Opencv2.4.4平台，新建filter-test
OpenCv学习笔记（一）OpenCv中Mat类源码的详细解读(一)(一)Mat类的引述1–自2010年以来，OpenCv的函数库一直是基于C接口构件的,因此，在最初的几个OpenCv版本中，一直使用IplImage的C语言结构体在内存中存储图像。直到今天，这仍旧出现在很多的旧版书籍中，比如经典的《Learning OpenCv》 2–对于OpenCv1.x的时代,基于C语言接口而创建的图像存储
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2024-04-09 13:00:43
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
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2024-06-27 18:49:44
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1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
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2024-03-05 16:45:31
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前言疫情带来的“漫长假期”和由于国外疫情的过于严重，导致下半年ICPC区域赛依旧遥遥无期，我最终还是打算为以后找一份好工作做一些准备。因为比较希望可以找一份和图形处理有关的工作，所以趁着现在摸鱼的大好时光，想入手学习一波计算机视觉的我，开始了在OpenCV上的掉头发之路X_X。通过一些论坛贴吧及B乎大佬了解到一些比较好的入坑书籍吧，最终选择了较为系统800页大书《学习OpenCV3》。22号从狗东
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2024-07-12 17:24:18
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