目录前置环境前言一，安装cuda，cudnn二，重新编译opencv+opencv_contrib1，cmake编译opencv+opencv_contrib2，VS生成解决方案三，VS运行opencv dnn加载onnx源码1，加载大佬的onnx模型2，加载自己的模型3, jetson nano上运行1）环境配置2）g++方式编译3）cmake方式编译4）jetson na
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2024-05-07 10:50:50
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最近公司要做一个火灾图像识别程序，要在板子上跑。板子是firefly3399pro，这板子性能比较好，带gpu，但是这次时间的关系就选择opencv来做图像识别，gpu性能就无法发挥了，但cpu也是6核。由于用的netcore，在nuget上用了opencvsharp库，使用还是很方便，对opencv封装比较好，函数名基本一致，但是有个最大的
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2024-03-25 20:58:21
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GDI+的矢量绘图部分被用来绘制线条、绘制曲线和填充图形。矢量图概览(Overview of Vector Graphics) Microsoft Windows GDI+在一个坐标系统中绘制线条、矩形和其它图形，
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2024-02-19 16:47:17
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目录1.模板匹配的定义2.API介绍3.寻找最优匹配位置（匹配后的配套操作）4.具体代码1.模板匹配的定义 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，该匹配方法并不是基于直方图，而是使用一个图像块在输入图像上进行“”滑动“”。（也就是在图像上按照模板大小一块一块比对）2.API介绍void
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2024-07-19 20:36:03
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opencv关于ncc说，，完全匹配p=1，完全不匹配p=-1，p=0表示无关联。数学书概率论中说，|p|=1，是线性相关，p=0，不相关。我在程序中验证后，发现，数学书更准确。第一，线性相关就是匹配相关。第二，p=-1，也是完全匹配。怎么得到值是-1，或逼近-1的值呢？学习模板不变，匹配到的图像，计算p=1；然后，灰度翻转匹配到的图像（黑白相反），即 roiImage备
Ubuntu16.04 安装 TensorFlow 和配置 OpenCV一、安装 TensorFlow GPU 版本 安装 TensorFlow-GPU 版的关键点在于 cuda 和 cudnn 的安装和配置，注意它们的版本是否和 TensorFlow 的版本匹配。以下，以安装 TensorFlow 1.
废话：学习opencv一段时间，最近因为比赛需要使用sift算法，就配置在Ubuntu系统上面配置了一下opencv_contrib扩展包。中间遇到了一些问题，记录下来帮助有需要的同学，也给自己以后配置留一个方便。下面开始进入正题。 正文：在正式安装之前我先介绍一下我的一些配置 电脑：小米笔记本pro15.6 系统：Ubuntu16.04LTS opencv与contrib版本：3.4.4 cma
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2024-10-24 15:02:19
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在本教程中我们将涉及以下内容: 这个教程的源代码如下所示。你还可以从 以下链接下载得到源代码 这里是第一张图特征点检测结果: 此外我们通过控制台输出FLANN匹配关键点结果: Shuai Zheng, <kylezheng04@gmail.com>, http://www.cbsr.ia.ac.cn
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2016-03-18 15:21:00
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1 #include <stdio.h>
2 #include <iostream>
3 #include "opencv2/core/core.hpp"
4 #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
5 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
6
7 using n
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2020-01-09 13:34:00
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一、程序内容以灰度的形式读入两副核线影像。 读入左影像提取的特征点。沿核线在右影像上计算每个候选匹配点的相关系数值。取极值点以及NCC大于阈值的点作为同名点。输出同名点到文件中，将同名点画到影像上，并用直线连接同名点。二、设计思路同名点结构体：struct MatchPt2i//同名点结构体
{
Point2i lpt;//左核线影像上的点
Point2i rpt;/
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2024-04-05 10:21:53
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1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce 8400 GS；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装；3、 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CU
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2024-03-08 09:11:06
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目录一、一些概念及说明二、设备信息函数一、一些概念及说明1、主机端(Host端)、设备端(Device端、GPU端)在CUDA中，有主机端和设备端这两个概念，主机端是指CPU+内存，设备端是指GPU+显存。主机端的代码在CPU上执行，访问主机内存；设备端代码在GPU上执行，访问显存。在使用GPU计算时，需要在主机内存好显存之间来回拷贝数据；当然，一些新技术可以不用拷贝数据，请参考后面的章节或者CU
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2024-04-05 22:29:30
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学习目标理解算法的原理，能够使用进行关键点的检测SIFT/SURF算法1.1 SIFT原理前面两节我们介绍了和角点检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角点，但是图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。 所以，下面我们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其
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2024-08-23 17:58:30
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1. 引言今天我们来研究一种传统图像处理领域中对象检测和跟踪不可或缺的方法——模板匹配，其主要目的是为了在图像上找到我们需要的图案，这听起来十分令人兴奋。所以，事不宜迟，让我们直接开始吧！2. 概念模板匹配的算法的核心十分简单：它将模板与源图像中的每个部分进行比较，逐像素滑动。结果是一个相似度的图，该相似度图中每个像素值反映了模板与源图像中该位置的相似程度。从本质上讲，它将模板在图像上进行卷积，类
原创
精选
2023-06-23 09:54:58
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OpenCV与图像处理学习十六——模板匹配一、模板匹配介绍二、代码应用 一、模板匹配介绍模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定目标的图像位于图像的什么地方，进而对图像进行定位。在待检测的图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。二、代码应用OpenCV中的函数：result = cv2.matchTemplate( imag
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2023-10-08 08:32:10
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一、博文说明：OpenCV还在学习中，内容会逐渐补充 二、有路过的大神， 三、话不多说，开搞 1、imread：从内存中读取图像,此方法有两个参数；imread(“参数1”,参数2);参数1为图片的地址，参数2为加载此图片为灰度图片、不改变图片、以RGB呈现的原图片；参数2：IMRAD_GRAYSCALE（0）、IMREAD_UNCHANGED（<0）、IMREAD_COLOR（>0）
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2024-02-23 10:47:42
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## Java使用OpenCV4进行特征点匹配
### 1. 流程图
```mermaid
gantt
title 特征点匹配流程图
section 初始化
初始化OpenCV4: 2022-01-01, 1d
section 加载图片
加载两张图片: 2022-01-02, 1d
section 提取特征点
提取图片特征点: 2022-
原创
2024-06-02 04:39:50
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在这篇文章中，我们将展示如何使用HuMoments进行形状匹配。您将学习以下内容什么是图像矩？如何计算图像矩？什么是图像矩不变量（或胡时刻）？如何使用OpenCV计算图像的Hu图像矩？如何使用Hu图像矩来找到两个形状之间的相似性。1什么是图像矩？图像矩是图像像素强度的加权平均值。让我们选择一个简单的例子来理解。为简单起见，我们考虑单通道二进制图像I。位置处的像素强度（X，Y）为I（X，Y）。二进制
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2022-04-08 10:36:56
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目录1 什么是图像矩？2 如何计算图像矩2.1 质心获取2.2 中心矩2.3 Hu矩3 基于Hu
原创
2022-12-17 19:27:52
1022阅读
网上教程挺多的的，我也是参考网上教程编译成功的，现在把我编译的过程发出来。 目的：使用opencv中的cuda加速函数。例如：frame1_gray = cv.cuda_GpuMat(image1)
frame2_gray = cv.cuda_GpuMat(image2)
opticalFlowGPU = cv.cuda_FarnebackOpticalFlow.create(3,0.5,Fals
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2024-02-10 07:39:18
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