51CTO博客开发
本人 将CSDN 的博客http://blog.csdn.net/sunboyiris 近日 搬到51CTO。。。在此申明
HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。 HSV颜色空间模型[1] 色调H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向
平台：VS2012 + OpenCV2.4.8 我们希望能像MATLAB一样 在调试的过程中看到数据的变化和类型以及大小。 于是在此我给大家演示一下如何使用。视图/其他工具箱/Image Watch 点击进入如下: 进入调试阶段。 进入Locals栏。 点击 Add to Watch 进入Watch后，就能看到想要区域的数
1. LBP 以R为半径的P点邻域，gc为中心，gp为邻域点 ;区分邻域比中心亮度大还是小
下面开始看源码。 HOG特征检测源码在opencv/sources/modules/object/src/hog.cpp 和 object.h文件里。 object.h文件里HOG检测代码如下： //////////////// HOG (Histogram-of-Oriented-Gradients) Descriptor and Object Detector ///////
1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需
同样也是是Opencv移植出现的问题。 在opencv2.1版本以上出现该问题，只有新建两个文件，如下： #pragma once #ifndef CVVIMAGE_CLASS_DEF #define CVVIMAGE_CLASS_DEF #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #
遇到这个问题由于项目从opencv2.1.0移到opencv2.4.8上遇到的问题： cxmisc.h 源码如下： #ifndef __OPENCV_OLD_CXMISC_H__ #define __OPENCV_OLD_CXMISC_H__ #include "opencv2/core/internal.hpp"
前段时间跑Haartraining.exe的数据生成了如下的数据： 打开0文件夹： 里面数据如上，在此：没有生成xml文件。 解决方案： 方案一： 个人经验，是负样本有问题，解决方案（成功通过）： 1。卡在某一层后，按ctrl+c结束 2。更新你的负样本 3。不要删除已经训练出的cascade 4。继续训练，请注意是否要改动-nneg参数
Createsamples程序的命令行参数： 命令行参数： －vec <vec_file_name> 训练好的正样本的输出文件名。 －img<image_file_name> 源目标图片 －bg<background_file_name> 背景描述文件。 －num<number_of_samples> 要产生的正样本的数量
近期花了一个星期才把一个bug除掉，主要还是基础没打好。 现在贴一段解释吧： 样本训练： 通过调用OpenCV\bin目录下的haartraining程序(新版本的opencv改名为opencv_haartraining)来完成。其中，Haartraini
由于家里电脑是win8系统，查了一下为x64的操作系统，由于打算快点搭一个C++编程环境，就选DEV C++了。 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=513975&uk=741093197 下载地址： #include <iostream> /* run this p
当保存浮点数据或XML/YML文件时，OpenCV的接口提供了FileStorage类。 开始XML & YAML I/O 分析： 下面贴上FileStorage类的源码。 class CV_EXPORTS_W FileStorage { public: /
首先看类的申明： class CV_EXPORTS_W VideoCapture { public: CV_WRAP VideoCapture(); CV_WRAP VideoCapture(const string& filename); CV_WRAP VideoCapture(int device); virtual ~VideoCapture()
运行环境：VS2012 && OpenCV2.4.8 错误提示： 1>test1.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "void __cdecl cv::cvtColor(class cv::_InputArray const &,class cv::_OutputArray const &,
由于电脑在跑代码，10个小时的空闲，就看库源码消遣吧。 先挑出一个重要的结构体： #ifndef _TM_DEFINED struct tm { int tm_sec; /* seconds after the minute - [0,59] */ int tm_min; /* minute
打开opencv2.4.8里面的include文件夹，出现两个文件夹为别为：opencv，opencv2。接下来我们来看其特点： 1.首先看opencv文件夹里面的文件分布： cv.h源码如下： cv.hpp文件源码如下： 从而看出，cv.hpp是包含cv.h文件的， 在opencv 文件夹里的所有文件都是类似的，均是包含opencv
出现错误： 1>d:\用户目录\documents\visual studio 2012\projects\test1\test1\test1.cpp(7): fatal error C1083: 无法打开包括文件:“opencv/cv.h”: No such file or directory ========== 生成: 成功 0 个，失败 1 个，最新 0 个，跳过 0 个 ===
首先建好正负样本库： 对负样本库操作: 得到neg.txt。 对正样本库操作： 得到pos.txt： 安装好EditPlus后打开pos.txt Ctrl+A ---> Ctrl +Tab Ctrl+H Ctrl +H get: 正样本初始化txt
Image Watch是在VS2012上使用的一款OpenCV工具，能够实时显示图像和矩阵Mat的内容，跟Matlab很像，方便程序调试，相当好用。跟VS2012配合使用，简直就是一款神器！ 现在介绍如何安装： 1.下载 http://www.smzy.com/smzy/down100874.html 2.解压后，得到一个ImageWatch.vsix 3.打
安装好了VS2012后，下载了个OpenCV2.4.8. 安装参照： http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811129 我是自己参照其他的方法添加的，上面这篇博客里的例程编
安装了windows更新后就出现VS2012无法打开项目的问题，还各种加载失败。 解决方法： 到微软官网下载VS2012更新 KB2781514,也可直接百度KB2781514下载。 链接地址：http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=36020 微软官网说明：Visual St
首先给个swap函数 i1,i2=3,4 print(i1,i2) i1,i2=i2,i1 print(i1,i2) 在Lua里，注释用法： --单行注释 （大小写敏感） --[[ 保留符 and break do else elseif end false for function if in local nil not or true repeat retu
接下来开始在VS2008中内嵌Lua语言，首先我们要实现在VS2008里调用Lua函数和调用Lua脚本。 配置：win7+VS2008+Lua5.1 首先安装Lua软件 Lua5.1 地址自己百度下载。 在VS2008中配置路径 1、项目属性->配置属性->
对于一个程序宅来说，一直有想法把C++，opencv，python结合起来，python的并发性优点，opencv的图像处理算法的优点，C++的灵活，然后就开始了下面的旅程： 配置版本：VS2008+Python2.7+OpenCV2.1.0 &nbs
在把python库添加进VS2008里面去时，遇到一个问题如下： 1>------ Build started: Project: python, Configuration: Debug Win32 ------ 1>Compiling... 1>python.cpp 1>Linking... 1>LINK : fatal error LNK1104: canno
//_alloca 实例返回 void 指向分配空间，以确保为任何类型的对象存储正确对齐。 如果 size 为 0， _alloca 分配一个零的项目并返回了有效的指针该项目。 //_alloca 从程序堆栈分配 size 字节。 该分配空间自动被释放，当调用函数退出时 (而不是，在将只是超出范围时)。 void test1() { int size = 1000;
找了个去雾源码，做了简单的优化： IplImage *quw1(IplImage *src,int block,double w) { //图像分别有三个颜色通道 IplImage *dst1=NULL; IplImage *dst2=NULL; IplImage *dst3=NULL; IplImage *imgroi1; //dst1的ROI IplImage *imgroi
void test20() { #pragma omp parallel for schedule(static, 2) //static调度策略，for循环每两次迭代分成一个任务 for (int i = 0; i < 10; ++i) //被分成了5个任务，其中循环0~1,4~5,8~9分配给了第一个线程,其余的分配给了第二个线程 { std::cout &l
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