近期发现跟多小伙伴在把OpenCV2的代码移植到 OpenCV3/4时遇到了各种大大小小的问题，下面我就把它们整理一下吧！如果需要对点找到你的问题，可以按Ctrl+F，输入一些关键词（如：大写字母的常量名称）直接定位到与你报错有关的位置哦！ 博主第一次写博客，请大家多多指教。如需转载，请注明本博客链接，谢谢！问题1、由于宏名称的变更造成的“未声明的标识符”系列问题症状：在OpenCV3的环境下运行
人脸检测 *开发环境为visual studio2010
*使用的是opencv中的Haart特征分类器，harr Cascades
*检测对象为视频中的人脸 一：主要步骤1.加载分类器，将人脸检测分类器和笑脸检测分类器放在项目目录中去
2.调用detecMutiScale()函数检测，对函数中相关的参数进行修改调整，
是检测的结果更加精确
3.打开摄像头或者视频文件，把检测
目录学习 opencv 自带示例 stereo_calib（立体相机标定）准备调试示例代码目标工程确定输入参数类型调试模式（debug）输入参数F5 调试程序执行完毕（输出项目）内外参数据说明学习（TODO）参考 学习 opencv 自带示例 stereo_calib（立体相机标定）准备首先，需要编译 opencv 自带示例，可以参考之前的博客记录：cmake+windows 编译 opencv
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2024-04-16 14:25:20
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# 如何使用Python OpenCV获取矩形的四个点
在图像处理中，经常需要获取矩形的四个顶点的坐标，以便进行后续的处理。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现这个功能。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来获取矩形的四个点，并提供代码示例。
## 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令来安装OpenCV：
```bash
pip in
原创
2024-04-23 07:34:31
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# 实现 Android Opencv 四点梯形
## 1. 整体流程
首先我们需要导入 Opencv 库，然后通过 Opencv 实现四点梯形的功能。下面是我们整体的操作流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入 Opencv 库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 检测四个角点 |
| 4 | 绘制梯形 |
## 2. 操作步骤
### 步骤
原创
2024-06-21 06:55:30
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Drawing Function|Day 21. 绘图函数1.1 画线1.2 画矩形1.3 画圆1.4 画椭圆1.5 画多边形1.6 在图片上添加文字1.7 结果显示2. 把鼠标当画笔3. 用滑动条做调色板 第一次学习OpenCV，在这里将学习如何利用OpenCV中常用的函数绘制不同几何图形。1. 绘图函数绘图函数在计算机视觉中主要是对捕捉的物体给出一个规则的轮廓。 常用的绘图函数有cv2.li
目标 理解FAST算法的基本原理使用OpenCV的FAST函数进行角点（corners）检测
原理
我们已知很多种特征检测的方法，而且它们其中很多效果都非常不错。但是，当从一个实时运行的程序角度出发，它们还不够快。一个最好的例子就是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）移动机器人，它的可计算资源
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2024-08-06 11:42:03
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通过前面的相机标定，我们能够获得一些参数模型。但是这些相机的参数矩阵到底是什么意思？怎样才能够判断是否正确？误差都会来自哪里？这里就必须要通过具体实验来加深认识。采集带相机参数的图片具有一定难度，幸好我之前有着不错的积累—这里一共有两款数据集，一款来自《OpenCV计算机视觉编程攻略》第3版，家里面好像还有一款微单可以进行采集，这样我们可以进
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2024-04-16 14:54:44
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角点检测是OpenCV3经常用到的一个技术，OpenCV中常用到的角点检测有Harris 、shi-tomasi算法。各有特点，下面介绍这几种算法。什么是角点？它是两个边缘的交点，它表示这两个边缘的方向发生变化的点，角点也称为兴趣点。 OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符，这类似于人的眼睛和大脑。这些图像特征可作为图像搜索的数据库。1、Harris角点检测（1）
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2024-03-16 10:08:15
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霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换原理类似。利用霍夫变换检测直线的相关知识可以参考我的另一篇博文，链接对直线检测而言，一条直线可由极坐标参数r和θ确定，对于圆来说，则需要三个参数来确定一个圆（为什么是三个，圆心坐标需要两个参数，还要加上一个半径）。标准霍夫圆变换就依据这个思路将直角坐标转换到描述圆的三维度空间中，然后使用这三个维度进行累加度量（投票），根据投票的结果判断是否为圆。由于是三个参数，所以
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2023-08-28 10:10:01
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# 使用Python OpenCV绘制四点围成多边形
在计算机视觉和图像处理中，我们经常会遇到需要根据给定的四个点围成一个多边形的情况。这种情况可以在各种应用中见到，比如图像识别、目标检测等。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库实现这一功能。
## 安装OpenCV库
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用pip来进行安装：
```bash
pip install
原创
2024-04-29 07:09:46
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环境：操作系统：win7旗舰版（64bit） + Visual Studio Community 2017 + OpenCV4.0.1配置步骤:1、安装vs2017（百度安装教程）2、下载opencv（选择编译好的二进制文件），下载地址 https://opencv.org/releases.html eg.3、配置opencv3.1、安装opencv 双击打开下载好的opencv-4.0.1 e
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2024-09-29 12:16:16
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：如果opencv编译之后codeblocks提示not found -lippcv，那么在编译的时候取消掉所有和ippcv相关的即可。 OpenCV具有模块化结构，这意味着程序包中包含着一些动态和静态的库。以下列出的是可用的模块： core（核心）——这个紧凑的模块定义了一些基础的数据结构，包括密集型多维数组Mat和一些其他模块将会用到的基础函数。 imgproc（图像处理）——在图像处理模
本篇博客主要介绍一下基于shi-tomasi角点检测的追踪算法。应用场景是摄像头固定物体移动的情况下。首先我们来介绍一下角点：特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分，这需要寻找图像之间的特征建立对应关系。点，也就是图像中的特殊位置，是很常用的一类特征，点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature)，或“兴趣点”(interest point)，
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2024-03-29 14:17:45
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本节介绍了如何在图像上绘制图形，并且如何用鼠标和滚动条实现用户交互。 OpenCV学习笔记(十四）1. 绘画基础1.1 绘制直线1.2 绘制矩形1.3 绘制圆形1.4 绘制椭圆1.5 绘制多边形1.6 在图像上绘制文字2. 鼠标交互2.1 简单示例2.2 进阶实例3. 滚动条3.1 用滚动条实现调色板3.2 用滚动条控制阈值处理参数3.3 用滚动条作为开关 1. 绘画基础OpenCV 提供了绘制直
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2024-03-07 14:36:35
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首先，对于四叉树的分割形式，大家想必都已经了解了，这里就不进行过多的赘述，下面是常见的四叉树结构示意图： 接下来是代码部分：该过程主要由TEncCu::xCompressCU函数的递归实现。
[cpp]
view plain
copy
1. // further split进一步进行CU的分割
2. if( bSubBranch &
文章目录轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码示例 轮廓发现介绍轮廓的定义一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。轮廓发现定义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发
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2024-05-15 11:07:53
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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目录开始之前必须要说的一些事一、参考文章二、实验目标三、局限性声明开始说正事了，所以标题一定要比第一个一级标题长一、思路（一）基于Harris角点检测[本文思路]（二）基于Hough变换[参考思路]二、实现我的Main函数在干什么？分步实现！（一）调整图像角度getMAD(s)：利用绝对中位差剔除异常值CalcDegree(srcImage): 校正图像旋转变形（二）Harris角点检测Harr
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2024-08-23 20:35:28
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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（类似）的图像区域的技术。 虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作
