基本I/O脚本1.读写图像文件1 import cv2 2 import numpy as np 3 4 img = np.zeros((3,3),dtype=np.uint8) 5 print(img) #每个像素由八位整数表示,即每个像素值的范围2~255 6 img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) #使用cv2.cvt
近期项目需要用到OpenCV的几个函数,但其函数无法全部实现自己需要的功能,故而需要改进部分函数,为安全及效率起见,想参考OpenCV源码来改进,这样节省时间的同时亦可提供代码的鲁棒性和通用性。那么如何查看OpenCV的源代码?在VS2010环境下,使用“Go to Definition”显然不能满足要求(OpenCV已被编译成LIB及DLL文件供调用),简单搜索了一下,得知可CMake导出O
雷锋网按:这是篇是利用 OpenCV 进行人脸识别的技术讲解。阅读本文之前,这是注意事项: 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的。成功跑一遍不是目的,能够举一反三、在新任务上找出 bug 才是。 请确保用的是 OpenCV v2 你需要一个网络摄像头 OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python。 它使用
简介OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。示例代码说明官网的页面虽然很土,但是示例代码还是很良心的:
OpenCV使用级联分类器做人脸识别的时候,调用了void CascadeClassifier::detectMultiScale方法,采用的滑窗机制,这里列出该函数的源码实现过程。代码读起来不复杂,但是很有趣^_^。void CascadeClassifier::detectMultiScale( const Mat& image, vector<Rect>& obj
文章目录一. 本章目标二. 我们的测试用例三. 我们在内存是如何保存图像矩阵的四. 扫描图像的有效方法五. 迭代器(安全)方法六. 使用引用返回的动态地址计算七. 核心方法八. 性能差异 一. 本章目标我们将回答以下的问题:如何遍历图像的每一个像素?如何存储Opencv的矩阵值?如何衡量我们算法的性能?什么是查找表?为什么使用它们?二. 我们的测试用例让我们考虑一个简单的颜色还原方法.通过使用
代码如下import cv2 import numpy as np path ='cat.jpg' img=cv2.imread(path,0) cv2.imshow("test",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()imread() 图片读入第一个参数是路径,第二个参数是代表着以灰度的形式读入  这里注意到提到了alpha
目录1--从github下载OpenCV和相应的contrib包2--下载Cmake3--安装MinGW4--Cmake编译OpenCV5--终端编译OpenCV6--编译成功后设置用户变量和系统变量:7--基于VSCode和CMake测试8--问题记录9--参考1--从github下载OpenCV和相应的contrib包这里博主使用的OpenCV版本为4.5.5:OpecCV4.5.5下载地址o
前面说过怎么在vs2015上配置opencv,这种配置是下载已经编译好的opencv库,配置好之后就可以直接使用。但是,这种方式不包括opencv的扩展库的,opencv有很多新的功能函数是放在扩展库里面的,而且,还有些有专利的算法,如SIFT算法,不是免费的,如果要使用这些算法,需要自己编译opencv扩展库的源代码。今天详细说明下怎么在vs2015来自己编译opencv的源代码,生成我们想要的
1、下载安装CMakeWindows平台下想要生成OpenCV解决方案,需要用到CMake这样一个开源软件。 CMake可以在官网:http://www.cmake.org/上直接下载。有源码也有执行文件,如果对此软件感兴趣,可以好好研究一下。当然本文的重点是编译OpenCV,所以在Download页面下Binary distributions栏选择了Windows win64-x64 Insta
转载 2024-04-24 16:12:24
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// --------------------------------------------------------------------------------------- (1)好多软件包,目前仅仅支持python 2.7。 所以,我们安装python 2.7,以便进行数据科学实验。 (2)有少量的软件包,目前仅仅支持python 3.5,比如tensorflow,那怎么办? 我们可以在
# 如何查看 Python OpenCV 库的源码 在计算机视觉领域,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个非常流行的开源库。Python 版本的 OpenCV 安装简单,功能强大,适用于多种视觉相关的应用。如果你想深入了解 OpenCV 的实现,查看其源码是一个不错的选择。本文将为你介绍如何找到并查看 Python 安装的 OpenCV
原创 2024-09-26 09:11:36
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# 如何查看PythonOpenCV源码 作为一名经验丰富的开发者,帮助新手了解如何查看PythonOpenCV源码是一件很有意义的事情。下面我将详细介绍整个流程,并列出每一步需要进行的操作,包括所需的代码和注释。 ## 流程图 以下是查看PythonOpenCV源码的步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 下载OpenCV源码 | | 2 |
原创 2024-03-02 05:07:16
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ASSERT()是一个调试程序时经常使用的宏,在程序运行时它计算括号内的表达式,如果表达式为FALSE (0), 程序将报告错误,并终止执行。如果表达式不为0,则继续执行后面的语句。这个宏通常原来判断程序是否出现了明显非法的数据,如果出现了终止程序以免导致严重后果,同时也便于查找错误。例如,变量n在程序不应该为0,如果为0可能导致错误,你可以这样写程序:  ......
转载 2024-08-15 22:54:38
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       在经历第一份工作的2年半后,有幸能够从新进入到图像处理这个领域来,与以前工作时只能空闲时间看看OpenCV源码、博客和了解OpenCV最新动态这种三天打鱼两天晒网的不同,这次自己可以专心扎进这里面来了。学习图像处理自然少不了OpenCV,其源码完全开源、强大的使用群体和社区资源是学习图像处理的不二之选,其源码也是十分值得图像
转载 2024-04-24 14:46:19
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        全世界常用和不常用的条码类型大概有一百多种,常用的条码类型一般是指在世界上的多个国家或者地区使用比如EAN-13码、UPC-A码、Code-128码、Code-39码、EAN/UCC-128码、ITF-14码等等,而不常用的条形码可能只是在某些国家地区,或者仅在某一个行业使用,比较少见。  &
当我们有时想查看opencv自带的函数的源代码,比如函数cvCreateImage, 此时我们选中cvCreateImage, 点击鼠标右键->转到定义,我们会很惊讶的发现为什么只看到了cvCreateImage的一个简单声明,而没有源代码呢?这是因为openCV将很多函数被加入了函数库,并被编译成了dll,所以只能看到函数申明,没法看到源代码。下面我们详细解释并讲解如何利用cmake查看o
        在使用OpenCV时,在对一个函数的调用不是非常了解的情况下,通常希望查到该函数的官方声明。而假设想进一步研究OpenCV的函数,则必须深入到源码。在VS我们能够选中想要查看的OpenCV函数,点击右键-> 转到定义。我们能够非常清楚地了解到函数的简单声明,可是并没有给出源码。这是由于open
转载 2024-03-29 20:35:35
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OpenCV SIFT源码讲解——代码逻辑宏观窥探一、暴露在外的接口:SIFT二、隐藏在SIFT背后的本质:SIFT_Impl三、使用sift算法全流程 一、暴露在外的接口:SIFT一般来说,我们在OpenCV中使用SIFT算法的方式为://该表达式涉及到多态,详解在第2节 cv::Ptr<SiftFeatureDetector> sift = SIFT::create();那么,
normalize-源码分析前言参数的影响源码分析 前言normalize函数,在网上已有不少文章做了其原理的介绍及用法展示,在查找资料的过程,针对网络所缺少的部分(参数的使用逻辑及源码解析)进行详解,也记录我学习源码的过程便于以后查阅。参数的影响原理就不做详细介绍了,该文章做了详细介绍,这里只分析两个参数对归一化结果的影响:参数影响src图像输入、矩阵输入dst矩阵输出,支持各种depth和1
转载 2024-08-13 11:15:05
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