Create a detector object.faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;Read input image. I = imread('visionteam.jpg');Detect faces. bboxes = step(...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-05-19 16:29:30
                            
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            ***********************************************************************************************************
/*
1.读取文件夹下的图片生成视频文件
*/
#include <iostream>
#include <string>
#include <io.h&            
                
         
            
            
            
            文章目录一、创建项目&UI设计文件类型判断二、代码与演示一、创建项目&UI设计创建项目,UI设计如下文件类型判断简单的判断文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            毕设需要的windows下开发环境。QT+opncv+openGL(QTSDK已经包含)
接下来还要在RHEL6.2下配置,还要配置交叉编译,好头疼,一步步来吧,看来加个群多问问还是有好处的。
    毕设需要的windows下开发环境。QT+opncv+openGL(QTSDK已经包含)接下来还要在RHEL6.2下配置,还要配置交叉编译,好头疼,一步步来吧,            
                
         
            
            
            
            #ifndef MAINWINDOW_H#define MAINWINDOW_H#include #include #include #in            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Opencv特征提取与目标检测04:亚像素级角点检测具体概念无论是Harris角点检测,Shi-Tomasi角点检测都无法对像素点精准定位,进而无法满足一些高精度图像角点处理,追踪的问题。如跟踪。相机矫正,三维重建,几何测量等。正如图所描述的。 因此,亚像素级别角点检测应运而生。亚像素面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时,将物理世界中连续            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文使用的软件包:QT、cmake、opencv库一、软件安装(1)QT下载地址:http://download.qt.io/archive/qt/5.13/5.13.0/QT安装具体细节见博客2,注意以下几步      同时注意系统变量的添加,博客二中有详细说明。 (2)cmake下载地址: https://cmak            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作为新手,不得不说自己学的比较吃力,所以记录下整个实现过程的点滴。这次的程序涉及到opencv的彩色图显示,彩色转换为灰度图的显示,灰度图转换为二值图的显示,以及Qt信号槽的使用,即opencv与Qt的结合使用。先展示一下自己的结果: 这是自己所做的效果图,主要功能就是Qt的界面上有4个push button,它们担当的是四个功能键,从上到下button依次作用:点击按钮显示彩            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、下载QT安装包二、开始安装三、安装OpenCV和CMake四、编译opencv 一、下载QT安装包进入http://download.qt.io/archive/qt/选择自己想要安装的版本二、开始安装直接next登陆QT账户,如果有的话可以登录一下如果没有直接skip也行直接点下一步选择Qt的安装路径 选择所需要的安装的组件Qt的附件组件说明组件说明Charts二维图表模块,用于绘            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1 软件下载CMake V3.9.0OpenCV V3.2.0Qt V5.8.0注意:请严格按照这几个版本,我之前下载了其他的版本编译总是出错,虽然不确定是否一定是版本问题,但是减少错误因素吧!2 添加系统环境变量将编译器的路径添加到系统的环境变量Path中,没有就新建。D:\Qt\Qt5.8.0\Tools\mingw530_32\bin; D:\Qt\Qt5.8.0\5.8\mingw53_3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言由于最新版的OpenCV 4.1需要CMake 3.5.1版本,因此需要保证电脑中安装的CMake编译器版本高于3.5.1。可以通过代码清单1-2中的命令安装最新版CMake。 代码清单1-2 安装最新版CMake命令
1.  sudo apt-get update
2.  sudo apt-get up            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前不久弄了一个 win7下配置qt+opencv 注意事项  这个事关于opencv2.4.4的,能用是能用,可惜,我需要用到最新的类库,所有又研究了一下如何将最新的opencv3.0(截止到发稿日,官方最新)集成进来。不多说闲话了,直接弄了。。还是跟之前一样,需要整三样东西(这个是针对初次安装的,如果已经安装过了,那就只需要下载opencv3.0即可),链接http://www.qt.            
                
         
            
            
            
            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OpenCVOpenCV 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。它使用机器学习算法在图像中搜索            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            工具版本:  - Qt5.8.0:qt-opensource-windows-x86-mingw530-5.8.0.exe  - Opencv3.2:opencv-3.2.0-vc14.exe  - CMake:cmake-3.8.0-rc3-win64-x64.msi第一步:安装Qt、CMake、解压OpenCV第二步:配置环境变量   
    图1: CMake和Qt环境变量配置   注:此            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV的IDE选择为Qt,此乃继承自学长学姐们的传统。软件下载和环境配置不再赘述,这里说一下使用Qt进行工程创建的过程。工程创建其实很简单(1)欢迎界面,点击New Project(2)(3)设置项目名称,选择创建路径,下一步(4)下一步(5)还是下一步(7)点击完成就可以啦(8)在项目栏里选择.pro,将OpenCV库加入项目中这里记录一下我自己的路径INCLUDEPATH += D:\o            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            每天四小时学习opencv+qt系列(第一天)我用的是qt5.14.1和opencv4.2一、第一个opencv+qt的程序1.在.pro文件里加入LIBS += -LD:/opencv4.2/opencv/newbuild/newbuild/install/x64/vc14/lib/ -lopencv_world420d
INCLUDEPATH += D:/opencv4.2/opencv/ne            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              和MFC比较起来,QT的信号槽机制比MFC的信号机制慢,但是因为能很好的实现跨平台,所以我在这里总结一下可能对一些人有点用。OpenCV.China论坛上有一个帖子叫做《在MFC框架中快速应用OpenCV》看了后就想结合QT写一下。0.搭建环境:OpenCV + QT 4.6我的实验是基于VS2008来做的,QT官方虽然提供了VS2008-add-in的插件,我没有用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            编译opencv确认Qt成功找到 CMake  打开 Qt Creator,工具->选项->构建和运行->CMake,如果之前 CMake 配置好了系统路径,这里应该会自动加载到系统路径,否则手动指定CMake的路径。用 Qt 打开 opencv 项目  【Open Project】打开 opencv 的 CMakeLists.txt 之后会出现一个 Configure Proj            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            环境: cuda 10.2 opencv 3.4.13 qt 5.12.9 cmake 3.24 vs 2017 x64系统 vs安装时勾选与c++相关的组件,依次安装opencv、 qt、cuda(cuda安装时尽量安装在c盘,以便于配置系统环境)与cmake,需要配置qt与cuda的环境变量。  C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA N            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            详解 QT 框架中快速应用OpenCV 基于图片 上篇 
 
  2011-10-30 23:49 
 QT 框架中快速应用OpenCV 是本文要结束的内容,和MFC比较起来,QT的信号槽机制比MFC的信号机制慢,但是因为能很好的实现跨平台,所以我在这里总结一下可能对一些人有点用。OpenCV.China论坛上有一个帖子叫做《在MFC框架中快速应用OpenCV》看了后就想结合Q            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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