实现的时间还要多，这显然是不合适
1. 显示窗口大小的改变方法不同。 在c版本中，定义一个窗口时用cvNamedWindow. 比如说cvNamedWindow(“src”,0);后面的参数为0表示窗口大小可以手动改变，否则窗口的大小是自适应图片大小的。 而在c++版本中定义一个窗口用namedWindow. 比如说namedWindow(“src”,1);不管后面第二个参数是多少，都不能手动更改窗口的
OpenCV读取图像RGB各分量的方法1. 直接到imageData，用数组的形式读取 unsigned char b=(unsigned char )m_image.GetImage()->imageData[0]; unsigned char g=(unsigned char )m_image.GetImage()->imageData[1];
最近Opencv升级比较快，从2.4.0到2.4.1到2.4.2，使得我这个还在使用2.3.1的人很不好意思，而且听说新版本里添加了tbb并行功能，急着想用这些功能的我赶紧下了2.4.2。按部就班的解压、设置c++目录（我使用的是vs2008）、设置环境变量......一系列的完成之后，想用一下surf算法，就尝试着把pdf文档里的代码复制到了vs里，运行一下，发现不行，报错。。。瞬间有点
转载自：://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。这一次先介绍特征点检测的一种方法——FAST（features from accelerated segment test）。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测
GEMM 通用矩阵乘法 void cvGEMM( const CvArr* src1, const CvArr* src2, double alpha, const CvArr* src3, double beta, CvArr* dst, int tABC=0 ); #define cvMatMulAdd( src1, src2, src3, dst ) cvGEMM( src1, src2
。下面就为大家奉上我的测试结果。 我这里测试了
原文地址 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。在opencv2.0之前，opencv是完全用C实现的，
文章出自 本文中将列出opencv需常用的最小工程，以方便今后做测试用。 工程环境为vs2010+opencv2.3.1 一、opencv读取图片并显示出来： #include "stdafx.h" #include using namespace cv; int main(int argc,unsigned char* argv[]) {
前言 相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题，且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视，或者通过表面想当然的去编程，所以调试代码时出现一些莫名其妙的问题，最后发现问题时时间已经过去了一大把。最近我在调试一个项目时就遇到过这种情况，即Mat::at(x,y)和Mat::at(Point(x, y))的区别，我在项目中把这2种看成效果一样的，结果这个问题调试时纠结了2天（因为该工程
OpenCV在新版本中把很多C语言的代码都重新整理成了C++代码，让我们在使用的时候更加方便灵活。其中对于特征点的提取和匹配，充分体现了C++的强大。下面直接用例子来说明。假设我们有两幅图：1.bmp和2.bmp，要从中提取体征点并匹配，代码如下：// Load image from fileIplImage *pLeftImage = cvLoadImage("1.bmp", CV_LOAD_I
问题场景：我需要从一幅图像中截出一小块，把它转成一维向量。开始是这样做的IplImage *result;CvSize size;size.width=rectInImage.width;size.height=rectInImage.height;result=cvCreateImage( size, orgImage->depth, orgImage->nChannel
原博客地址先简单回顾一下计算机视觉的知识。这里研究生的摄像机模型都是针孔摄像机，摄像机的标定问题是CV领域的一个入门级的问题，初学摄像机标定时会被各种坐标系弄晕，这里再介绍一下，常提到的坐标系有四个：世界坐标系（Ow，以空间一点为原点）摄像机坐标系（Oc以小孔即光心为原点）图像物理坐标系（O1以像平面中心为原点）图像像素坐标系（O以像平面左下角为原点）这
cvRNG()初始化随机数生成器状态。跟一般的C语言srand()使用方法一样，要先给它一个种子，但srand()用到的是unsigned int的32位种子范围，而cvRNG()用的是位长整数种子。初始化CvRNG资料结构，假如seed给0，它将会自动转成-1。函数 cvRNG 初始化随机数生成器并返回其状态。指向这个状态的指针可以传递给函数 cvRandInt, cvRandR
使用OpenCV也有一段时间了，中间遇到了不少问题。一般都是到网络上找答案或者自己试验，现在把这些经验好好整理下，方便自己查找也方便同行参考。一、轮廓(Contour)1.cvDrawContours()可以填充轮廓内部。 cvDrawContours(gray, contour,cvScalar(255,255,255,0),cvScalar(255,255,255,0),
原博客：://blog.csdn.net/abc20002929/article/details/8520063之所以写：场景：给定物体3D点集与对应的图像2D点集，之后进行姿态计算(即求旋转与位移矩阵)。在翻阅opencv api时看到这2个函数输出都是旋转与位移，故做简单分析并记录于此。官方解释：solvePnP(://docs.open
OpenCV读取图像RGB各分量的方法1. 直接定位到imageData，用数组的形式读取 unsigned char b=(unsigned char )m_image.GetImage()->imageData[0]; unsigned char g=(unsigned char )m_image.GetImage()->imageData[1];
转载自：http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。这一次先介绍特征点检测的一种方法——FAST（features from accelerated segment test）。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测
GEMM通用矩阵乘法void cvGEMM( const CvArr* src1, const CvArr* src2, double alpha,const CvArr* src3, double beta, CvArr* dst, int tABC=0 );#define cvMatMulAdd( src1, src2, src3, dst ) cvGEMM( src1, src2
1. 显示窗口大小的改变方法不同。 在c版本中，定义一个窗口时用cvNamedWindow. 比如说cvNamedWindow(“src”,0);后面的参数为0表示窗口大小可以手动改变，否则窗口的大小是自适应图片大小的。 而在c++版本中定义一个窗口用namedWindow. 比如说namedWindow(“src”,1);不管后面第二个参数是多少，都不能
我记得开始接触OpenCV就是因为一个算法里面需要2维动态数组，那时候看core这部分也算是走马观花吧，随着使用的增多，对Mat这个结构越来越喜爱，也觉得有必要温故而知新，于是这次再看看Mat。 Mat最大的优势跟STL很相似，都是对内存进行动态的管理，不需要之前用户手动的管理内存，对于一些大型的开发，有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还要多，这显然是不合适的。除了
首先还是要感谢箫鸣朋友在我《OpenCV学习笔记（四十）——再谈OpenCV数据结构Mat详解》的留言，告诉我M.at<float>(3, 3)在Debug模式下运行缓慢，推荐我使用M.ptr<float>(i)此类方法。这不禁勾起了我测试一下的冲动。下面就为大家奉上我的测试结果。 我这里测试了三种操作Mat数据的办法，套用流行词，普通青年，文艺青年，为啥第三种我不叫2
前言 相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题，且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视，或者通过表面想当然的去编程，所以调试代码时出现一些
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