Cmake的安装
OpenCV 2.2以后版本需要使用Cmake生成makefile文件，因此需要先安装cmake。ubuntu下安装cmake比较简单，apt-get install cmake如果觉得自带的版本不符合要求，可以下载安装包。下载最新版的安装包：http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html这里下载已经编译好的，这样只需要解
Python配备OpenCV哪个版本较好
在如今的计算机视觉和图像处理领域，OpenCV已经成为了不可或缺的工具。结合Python使用时，选择合适的OpenCV版本显得尤为重要。不同版本的OpenCV在功能、稳定性和性能上都有所差异。因此，我想记录一下这个问题的探讨与分析过程，帮助大家在选择时做出更明智的决策。
### 背景定位
在分析业务场景时，我们发现Python和OpenCV的结合不仅
基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例 文章目录基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例前言一、模板匹配1.1 概念1.2 基于灰度值的模板匹配1.2.1 差值平方和SAD与SSD1.2.2 归一化互相关系数NCC1.3 基于边缘的模板匹配二、OpenCV matchTemplate示例2.1
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2024-02-20 21:53:35
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OpenCV形态学操作——开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽一、学习目标二、各种操作简介三、综合实例 一、学习目标理解什么是开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽学会使用OpenCV实现上述的图像形态学操作使用综合性的例子进行实验二、各种操作简介1、开运算开运算：先腐蚀后膨胀，表达公式为：dst = open(src, element) = dilate(erode(src, element
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2024-05-02 17:12:03
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图像处理之 模型匹配有关知识1.相关API：2.模板匹配的几种算法： 1.平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF， 2.标准平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMED （这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.）3.相关匹配method=CV_TM_CCORR， 4.标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMED （这类方法采
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2024-04-11 22:13:41
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文章目录1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解（3）代码实战4.顶帽（1）顶帽=原图-开运算（2）函数讲解6.黑帽（1）黑帽=原图-闭运算（2）函数讲解7.总结 1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解morphologyEx(src, op, kernel, dst=None, a
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2024-03-15 21:23:20
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我遇到的问题基本在这篇博文里解决了，非常感谢博主，收藏了！！！我想大家都非常有兴趣使用opencv的haas-like features来训练一个分类器，但在使用过程并不像网上的教程说的那么一番风顺，这篇博文我主要说下大概的训练过程，以及训练过程中遇到的问题和我的解决方案。这里准备数据样本正样本：我准备了5085个人脸，人脸样本的准备我是通过opencv 的人脸检测器 来截取，然后缩放到24*24
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2024-03-07 19:28:04
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一、Jenkins安装1、安装java环境 # 下载java安装包 wget http
目标检测分为三个步骤：1、 样本的创建2、 训练分类器3、 利用训练好的分类器进行目标检测。 有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中还有很多物品需要识别，所以，我们需要自己做个xml的检测文档。一、正负样本的创建1、首先就是图片库了，下载 face 和 nonface 库作为
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2023-12-23 19:26:25
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什么是分类器 分类器就是给程序构建了一本字典，让它可以认识一些事物。一、前期准备 为了训练我们自己的分类器，我们需要先定一个目标，这个分类器需要达成什么样的功能。暂定它只能识别我们自己。这时我们需要准备一下自己的照片，照片的要求取决于我们需要的识别场景，例如：我们日常使用就是为了进门的时候刷脸，这时我们准备的照片场景是固定的，就是进门的那一块地方
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2023-08-04 14:54:36
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使用OPENCV级联分类器训练模型。首先我们要有opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe这两个可执行文件及依赖项。需要的可以私聊我。 &n
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2023-07-16 19:14:01
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先了解数据读取流程Pytorch系列之——数据读取机制&Transformsfrom torch.utils.data import Dataset
class ImageDataset(Dataset): #这里的函数 按照三个模块 自己改写
def __init__(self, dataset, transform=None):
self.data
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2024-03-23 08:16:45
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一、Adaboost1、准备工作： 建立训练样本库 正样本：行人图像，需统一尺寸 &
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2023-12-04 14:43:15
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前言使用opencv自带的分类器效果并不是很好，由此想要训练自己的分类器，正好opencv有自带的工具进行训练。本文就对此进行展开。步骤1.查找工具文件；2.准备样本数据；3.训练分类器；具体操作注意，本文是在windows系统实现的，当然也可以在linux系统进行。1.查找工具文件； opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的，具体目录如下。 .\openc
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2024-05-09 07:36:18
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图像变换的基本模型变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：刚体变换（图像旋转） 如果一幅图像中的两点间的距离变换到另一幅图像中后任然保持不变，则这种变换称为刚体变换（Rigid Transform）.刚
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2024-04-27 20:03:21
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-----2022.10.10 更新yolov5-seg的实例分割模型部署：-----2022.07.25 更新了下yolov7的部署，有需要的自取-----2021.11.01更新说明由于yolov5在6.0版本增加了对opencv的支持，所以模型部署1-3适用于4.0和5.0版本的修改，6.0版本的可以看这里：建议直接走6.0的版本，省事opencv 读取YOLOV5导出模型失败的原因及其修改
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2024-05-13 10:42:28
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十六、背景建模怎样捕捉一个物体是前景（运动）还是背景（静止）？有两个方法 方法一：帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但会引入噪音和空洞问题。 方法二：混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行
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2024-03-28 13:10:24
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背景建模1.帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞(人物中间是黑色的)问题2.混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每
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2024-03-31 11:26:18
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一直想研究openCV，这段时间终于静下心来做个学习笔记，边学边记， 从基础开始，我把学习openCV中的过程和问题尽量记录下来(包括各种坑！！)，希望能有条理的回顾这方面的知识，也希望能帮助到同样学习openCV的同学，暂时以ios平台为例，后期会整理android相关。安装openCV运行环境（for IOS）保证我们学习最新版本，建议大家去官方下载最新的source，我这边暂时按
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2024-08-05 21:32:08
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软件公司项目部人员配置
原创
精选
2022-09-24 01:01:08
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