文档声明： 以下资料均属于本人在学习过程中产出的学习笔记，如果错误或者遗漏之处，请多多指正。并且该文档在后期会随着学习的深入不断补充完善。感谢各位的参考查看。笔记资料仅供学习交流使用，转载请标明出处，谢谢配合。 如果存在相关知识点的遗漏，可以在评论区留言，看到后将在第一时间更新。 作者：Aliven888 文章目录1、下载 opencv 开源代码2、Ubuntu20.04 环境下的操作2.1、 安
haartraining，名称可能不一样，比如2.4.9的可能叫cascade.exe等，请对号入座。首先找到exe文件，如下： F:\opencv\build\x64\vc12\bin\opencv_haartraining.exe 因为下面正样本描述文件需要的是特征向量描述文件，所以还需要另外一个程序来生成，也在同目录下： F:\opencv\build\x64\vc12\bin\opencv
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2024-10-09 12:35:53
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OpenCV训练分类器制作xml文档 (2011-08-25 15:50:06)转载▼标签：杂谈分类： 学习我的问题：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，现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸，还有很多物品需要识别，所以，能不能自己做个xml的检测文档，用它来检测自己需要的东西呢？例如，检测一个可乐瓶！
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2024-02-22 13:33:43
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一、基本步骤1.利用python爬虫爬取（也可以手动收集）图片集，分为pos（正相关，要识别的）和neg（负相关，里面没有pos，一般是背景之类的无关图）一般1：3即可，笔主这里准备500：1500.爬虫随便搜一个就行，忘了从哪个大佬那里copy的了（仅供参考侵删） 里面 地面 是搜索词，替换即可，倒数第三行改一下路径即可。import time
import requests
import ur
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2024-04-08 11:30:33
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前段时间，下班后闲来无事，参加了百度PaddleHub的AI人像抠图创意赛，凭借着大家的阅读量，获得了一个第三名，得了一个小度音响，真香啊！
对，说的是我
小奖品
PaddleHub创意赛第二期又出来了，这次要做什么呢?「人脸检测主题创意赛」，爱搞事的我肯定是少不了搞一波事情的，想想这能玩出什么花样来？下班路上刷知乎，看见有人用dlib + 猫脸检测器 + 泊松融合实现了抖
代码环境：Visual studio2017和Anaconda； 参考书籍：张平《OpenCV算法精解》； 编程语言：Python和C++； 1.初识Mat类// 1.初识Mat
// 1.1 Mat是Matrix的缩写，代表矩阵或数组的意思，该类声明在opencv2\core\core.hpp中;
// 1.2 构造Mat对象相当于构造一个矩阵，需要四个要素：行数(高)、列数(宽)、通道数、数据
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2024-06-20 12:40:10
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有时候我们处理完图像后需要保存一下数据到文件上，以供下一步的处理。一个比较广泛的需求场景就是：我们对一幅图像进行特征提取之后，需要把特征点信息保存到文件上，以供后面的机器学习分类操作。那么如果遇到这样的场景，我们有什么好方法，搭建这类的小型数据库文件？我第一时间想到的是把这些数据全写到文件上，下次我们需要这些数据就把他们从文件里读出来就好
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2024-03-29 09:17:08
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最近一段在用opencv自带的分类器训练函数训练分类器，遇到了一点问题： 分类器预设的stage=20太深，当训练到第6层时，已经收敛，而由于训练数据非常多，再往下训练非常耗时（已经卡住三天了），因此我就想，如何把目前生成的6层弱分类器连接起来，当做最终的分类器（精度已经达到要求）。然后就查询网络，得到了下面的解决方法：1.直接根据最终分类器.xml的格式要求，将stagei.xml拼接起来。这个
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2024-09-10 23:05:35
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ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
之前在学习音视频相关的内容，cmake构建opencv的源码编译时，提示如下： 由于有hash校验，不能直接下别人的替换进去，必须一步一步来。 于是经过度娘解决之后，发现和不少人的情况不一样。他们的路径上都有：/build/CMakeDownloadLog.txt我找了半天都没找到，我的只有CMakeError.log
CMakeOutput.log不过好在看了那些大佬的文章后，我学到了思路，于是
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2024-05-31 01:42:54
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前言编译前先看编译可能遇到的问题，提前修改添加树莓派的swap交换分区，同时可以提前将缺失文件补充进文件夹一、安装OpenCV所依赖的各种工具和图像视频库软件更新升级// 软件源更新
sudo apt-get update
// 升级本地所有安装包，版本过高反而需要降级才能安装
sudo apt-get upgrade分别安装各种依赖工具// 安装build-essential、cmake、g
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2024-08-02 16:06:34
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本电脑系统：Windows10 64位要下载的文件：1、Qt 5.6.0 for Windows 32-bit，下载地址：（可以复制链接地址，用迅雷下载，速度快）http://download.qt.io/official_releases/qt/5.6/5.6.0/qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.6.0.exe2、CMake 3.5，下载地址：https
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2024-05-20 19:52:15
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由于在学习图像识别中的特征点检测中，需要用到Surf和Sift算法，但是这两个算法在OpenCV 3.1.0的Release版本中并不存在，因为他们是存放在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模块，所以如果我们想要使用这个目录的功能，就需要自己重新进行OpenCV的编译。1.下载OpenCV安装包：https://sourceforge.net/projects/opencv
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2024-05-27 22:32:30
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opencv下载
https://www.raoyunsoft.com/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownload/opencv下载
https://www.raoyunsoft.com/wordpress/index.php/2020/03/09/opencvdownload/一、opencv-python1、opencv简介1.1 安装pip i
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2024-06-18 19:46:21
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读《opencv3编程入门》书：opencv是由一系列C函数和C++类构成，拥有包括500多个C函数的跨品台的中高层API。它不依赖于其他的外部库——但如果有需要，也可以使用某些外部库。学到opencv基本框架分析时，作者建议先安装opencv软件，通过opencv文件夹来管中窥豹，于是我开始安装OpenCV。安装OpenCV（留个疑问，使用opencv，必需要装VS环境吗？不是可以基于pytho
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2024-04-22 20:16:14
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cva
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2024-08-15 19:22:08
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使用ctf-chart需要注意的一点是线对宽度需要结合摄像头测试的nyquist频率，视场，增距镜来确定，不然起不到有效管控模组解像力的要求。这个我有这套系统的计算方法，适合8M以下摄像头检测使用。优势是简单高效，缺点是需要根据不同的客户要求定制不同线宽的图卡。0.计算过程MTF算法主要利用了光学干涉的
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2024-05-02 12:13:55
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先来上一张算法结果图片： 1.准备未经过sharpen&gamma处理的图像，因为gamma将数据进行了非线性处理，sharpen对边缘进行了overshoot处理。最好是原始bayer数据（democode中我使用的是bayer数据转成了bmp格式图片）。提取包含斜边的区域ROI,转化为YVU,我们只用Y通道数据就够了。（备注：当然你
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2024-08-18 09:48:11
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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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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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