OpenCV学习笔记

opencv学习笔记三十：HOG特征提取与行人检测

1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,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。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出
东城青年·2018-09-11 18:38

opencv学习笔记二十八：SURF特征点检测与匹配

SpeededUpRobustFeatures（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。最初由HerbertBay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议（EuropenConferenceonComputerVision，ECCV）上，并在2008年正式发表在ComputerVisionandImageUnderstanding期刊上。Surf是对DavidLowe在19
东城青年·2018-09-11 11:37

OpenCV学习笔记——HSV颜色空间超极详解&inRange函数用法及实战

目录一、HSV颜色系统简介二、HSV值对颜色的影响三、HSV和RGB的互相转化四、OpenCV中的HSV颜色体系五、OpenCV实战——两种方法使用OpenCV进行颜色分割六、inRange函数用法介绍一、HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见，因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜
ColdWindHA·2018-09-08 00:28

OpenCV学习笔记——HSV颜色空间超极详解&inRange函数用法及实战

目录一、HSV颜色系统简介二、HSV值对颜色的影响三、HSV和RGB的互相转化四、OpenCV中的HSV颜色体系五、OpenCV实战——两种方法使用OpenCV进行颜色分割六、inRange函数用法介绍一、HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见，因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜
ColdWindHA·2018-09-08 00:28

opencv学习笔记二：图像滤波操作

图像掩模操作就是滤波器滤波，用一个指定大小的模板在原图像滑动窗口，例如这里用一个【0-10；-15-1；0-10】的模板，进行图像对比度的提高。#includeusingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Matsrc=imread("1.jpg");if(src.empty()){printf("未能正确加载图像");return-1;}namedWi
东城青年·2018-09-03 10:10

OpenCV学习笔记（六） 滤波器 形态学操作（腐蚀、膨胀等）

平滑图像：滤波器平滑 也称 模糊,是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用(其他用途在以后的教程中会接触到)。平滑处理时需要用到一个 滤波器 。最常用的滤波器是 线性 滤波器。不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口，当使用这个滤波器平滑处理图像时，就把这个窗口滑过图像。归一化滤波器 (NormalizedBoxFilter)最简
Aaron1220·2018-09-03 09:54

OpenCV3学习之一：在VS2015上搭建OpenCV3.2.0

OpenCV学习笔记第一篇1.结缘OpenCV第一次真正接触到OpenCV，或者说有项目接触到OpenCV是在2016年的暑假。
dlaicxf·2018-08-29 11:06

OpenCV学习笔记~VS code1.25.0.0环境中配置opencv

最近在VScode环境下，使用OpenCV对图像进行处理，但是在使用过程中，总是出现下面的错误，即使opencv安装成功依然会报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\program\mAPcalculate\code_by_ones\test.py",line1,inimportcv2ImportError:Nomodulenamed'cv2'在查阅了大量
zlibo丶·2018-08-23 14:56

opencv学习笔记 模糊操作+代码（均值模糊，中值模糊，自定义模糊，锐化）

均值模糊函数cv.blur(image,(5,5))这是一个平滑图片的函数，它将一个区域内所有点的灰度值的平均值作为这个点的灰度值。像该函数对领域点的灰度值进行权重相加最后设置灰度值，这样的操作又叫卷积，这样的滤波器叫线性滤波器。中值模糊函数cv.medianBlur(image,5)该函数不同于上一个函数，它是非线性滤波器，它是取领域的中值作为当前点的灰度值。上面函数就是选取了5*5大小的矩阵，
wym_king·2018-08-14 21:17

OpenCV学习笔记一：OpenCV环境搭建

1.OpenCV环境搭建参考资料：1.win10下vs2015配置Opencv3.1.0过程详解2.VS2015下的OpenCV配置使用3.vc各版本对应正文整体来说大概分为几个步骤：1.下载OpenCV安装程序（其实是压缩的文件），运行并解压缩到某个固定的目录下；2.设置好相关的环境变量，即将OpenCV动态库所在的目录加入到Windows系统环境变量中；有两个位置需要添加，一是build目录下
yacoxy·2018-08-10 10:26

openCV学习笔记（十七） —— 人脸识别 —— 程序 —— LDA线性判别分析FisherFace

流程PCA和LDA的对比程序/**Copyright(c)2011.PhilippWagner.*ReleasedtopublicdomainundertermsoftheBSDSimplifiedlicense.**Redistributionanduseinsourceandbinaryforms,withorwithout*modification,arepermittedprovidedt
tiankong19999·2018-08-06 13:02

openCV学习笔记（十五） —— 人脸识别 —— 读取摄像头进行人脸图像采集和人脸识别

实现以下功能:交互式对话框：请选择要执行的动作人脸采集：打开摄像头，采集照片，保存训练模型人脸识别：打开摄像头，采集照片，预识别；输入图像的路径，图像识别输出结果：找到匹配的对象，输出名字；未找到匹配的对象，提示：人脸采集并保存训练模型程序/*交互式对话框：请选择要执行的动作1.人脸采集：打开摄像头，采集照片，保存训练模型2.人脸识别：打开摄像头，采集照片，预识别；输入图像的路径，图像识别输出结果
tiankong19999·2018-08-01 20:15

openCV学习笔记（十二） —— 人脸识别算法（1/3）—— 特征脸 EigenFaces

一、原理opencv支持3种人脸识别的算法，分别是：1.EigenFacesPCA（特征脸方法）2.FisherFacesLDA（线性判别分析）3.LocalBinaryPatternHistograms(LBP局部二值模式直方图)详细介绍可以参照以下链接https://blog.csdn.net/wanghz999/article/details/78817265https://blog.csd
tiankong19999·2018-07-30 19:52

openCV学习笔记（十） —— 人脸检测之面部特征（眼睛、鼻子、嘴巴）

环境：VS2017版本：3.4.1人脸面部特征检测的准确性依赖于学习到的分类器。分类器可以从以下地址下载：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/face/data/cascades也可以从下载contrib模块，从以下路径获得：opencv_contrib_3.4.1\modules\face\data\casca
tiankong19999·2018-07-28 14:44

openCV学习笔记（九） —— 人脸检测

一、OpenCV人脸检测要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。1、OpenCV人脸检测的方法在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。在OpenCV中，使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。在OpenCV的安装目录下的sources文件夹里的data文件夹里可以看到下图所示的内容：上图中文件夹的
tiankong19999·2018-07-27 12:11

openCV学习笔记（八） —— 一个窗口显示多张图片

为了将源图像和结果图像数据对比，常常要将多幅图片在一个窗口中显示。方法是首先声明一个大的Mat作为最后显示的窗口，然后在这个大Mat中提取ＲＯＩ，然后将原图和结果图拷贝到这两个ROI中。这里用到的函数是Rect提取ROI区域，然后CopyTo拷贝原图到ROI区域一、程序代码#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;/*每行显示两个图片*/
tiankong19999·2018-07-24 20:26

openCV学习笔记（六） —— 图像的减色算法、椒盐噪声、锐化处理

一、原理彩色图像由三通道像素组成，每个通道表示红、绿、蓝三原色中一种颜色的亮度值，每个数值都是8位的无符号字符类型（uchar），因此颜色总数（numberofcolors，而是像素总数）为：256×256×256=2^24=16777216超过1600万种颜色，因此为了降低分析的复杂性，有时需要减少图像中颜色的数量，一种实现方法是把RGB空间细分到大小相等的方块中。例如，如果把每种颜色数量减少到
tiankong19999·2018-07-19 15:43

OpenCv学习笔记（三）：使用addweighted函数将两幅图像叠加

原文地址为：OpenCv学习笔记（三）：使用addweighted函数将两幅图像叠加在图像处理的操作中经常会遇到将图像叠加的问题，这在opencv中提供了极好的支持，如addweighted函数，下面将该函数的帮助部分略微说一下
dearbaba_8520·2018-06-25 21:52

OpenCV学习笔记-Harris角点检测

一、引言：关于兴趣点（interestpoints）在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interestpoints）,或称做关键点（keypoints）、特征点（featurepoints）被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题。我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对它们进行局部有的放矢的分析。如果能检测到足够多的点，同时它们的区分度很高，并且可以精
云net·2018-06-02 20:43

opencv学习笔记（五）----形态学运算

腐蚀与膨胀功能：-消除噪声-分割(isolate)出独立的图像元素，在图像中连接(join)相邻的元素。-寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域-求出图像的梯度膨胀对图像中的高亮部分进行膨胀，效果图拥有比原图更大的高亮区域。即白色部分。voiddilate(InputArraysrc,//输入OutputArraydst,//输出InputArraykernel,//核Pointanchor=P
Z-YOUNG·2018-05-29 15:17

OpenCV学习笔记-开闭操作

开操作和闭操作都是基于膨胀和腐蚀操作组合形成的。先腐蚀再膨胀就是开操作，先膨胀再腐蚀就是闭操作了。用开操作可以去除噪声，也可以提取水平或者垂直的直线。这里我们提一个函数getStructuringElement（）,它用来返回指定形状和尺寸的结构元素。 getStructuringElement(shape,ksize,anchor=None)返回指定形状和尺寸的结构元素shape表示内核的形状：
云net·2018-05-28 21:46

opencv学习笔记（三）----轨迹条的使用

创建轨迹条createTrackbarintcreateTrackbar(conststring&trackbarname,//轨迹条的名字conststring&winname,//窗口的名字int*value,//一个指向整型的指针，表示滑块的位置。并且在创建时，滑块的初始位置就是该变量当前的值。intcount,//表示滑块可以达到的最大位置的值。PS:滑块最小的位置的值始终为0。Track
Z-YOUNG·2018-05-23 16:21

OpenCV学习笔记-图像梯度

梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（无论是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非就是一个核模板。模板的不同结果也不同，所以能够看到，全部的这些个算子函数，归根结底都能够用cv.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。一、sobel算子和scharr算子sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以其抗噪能力非常强。一般的so
云net·2018-05-17 17:27

OpenCV学习笔记-边缘保留滤波EPF

进行边缘保留滤波通常用到两个方法：1、高斯双边滤波具体代码：#高斯双边滤波defbilateral_demo(img):dst=cv.bilateralFilter(src=img,d=0,sigmaColor=100,sigmaSpace=15)'''高斯双边模糊，相当于磨皮操作src:原图像d:像素的领域直径，可有sigmaColor和sigmaColor计算得到sigmaColor：颜色空间
云net·2018-05-13 19:07

【OpenCV学习笔记】OpenCV图像混合和叠加处理

由于毕设基本搞定，不用再在Linux下Qt中进行开发。现在转战VS继续OpenCV的学习，今天在学习过程中遇到了OpenCV对于图像的混合以及叠加的处理。混合和叠加是我定义的两种不同的图片处理方式，下面通过实战加以区分。图片的混合是将两张图片进行线性混合，而产生一种你中有我，我中有你的朦胧感，就好像P图是的滤镜。OpenCV中使用的是addWeighted方法，主要参数按序分别为：图片x，权值al
D_Rose_1·2018-05-03 15:13

【OpenCV学习笔记】OpenCV图像混合和叠加处理

由于毕设基本搞定，不用再在Linux下Qt中进行开发。现在转战VS继续OpenCV的学习，今天在学习过程中遇到了OpenCV对于图像的混合以及叠加的处理。混合和叠加是我定义的两种不同的图片处理方式，下面通过实战加以区分。图片的混合是将两张图片进行线性混合，而产生一种你中有我，我中有你的朦胧感，就好像P图是的滤镜。OpenCV中使用的是addWeighted方法，主要参数按序分别为：图片x，权值al
D_Rose_1·2018-05-03 15:13

opencv学习笔记—— findContours函数参数详解（检测出物体的轮廓）

Opencv中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours里边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么鬼？Point()有什么用？先从findContours函数原型看起：findContours(InputOutputArrayi
翟羽镬·2018-04-15 04:17

Python3+OpenCV学习笔记（五）：鸟类检测模型的训练

最近各种事情耽搁，OpenCV的学习也没有进展。因为项目需求，所以自己做了这样一个基于Haar特征级联分类器的鸟类检测模型，记录下来。OpenCV官方文档中有一个Haar级联分类器做的人脸检测例程，自行参阅文档。做一个鸟类检测模型首先需要训练出一个识别用的.xml文件，下面就开始进行训练。一、准备样本集样本集需要正样本集和负样本集。正样本集：正样本集为包含“鸟类”的灰度图，一般大于等于2000张，
Amo_Rev·2018-03-01 13:53

python OpenCV学习笔记（三十）：利用迭代图割算法进行交互式前景提取

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d8/d83/tutorial_py_grabcut.html最初用户在前景区域周围绘制一个矩形(前景区域应该完全在矩形中)。然后用迭代算法对其进行迭代以得到最好的结果。就完成了。但在某些情况下，分割并不会很好，比如，它可能会把一些前景区域作为背景，反之亦然。在这种情况下，用户需要进行精细的触控操作。只要在图片上画一些有错误的结
JS_XH·2018-02-09 17:44

python OpenCV学习笔记（二十九）：图像流域（分水岭）分割算法

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d3/db4/tutorial_py_watershed.html任何灰度图像都可以看作是一个地形面，高强度表示山峰和山，而低强度则表示山谷。你开始用不同颜色的水(标签)填充每一个单独的山谷(局部最小值)。随着水的上升，取决于附近的山峰(梯度)，来自不同山谷的水，明显不同的颜色会开始融合。为了避免这种情况，你在水合并的地方设置障
JS_XH·2018-02-09 15:38

python OpenCV学习笔记（二十八）：Hough圆变换

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/da/d53/tutorial_py_houghcircles.html一个圆在数学上表示为，其中是圆心，r是半径。从方程中可以看出，我们有3个参数，所以我们需要一个用于hough变换的3D累加器，这将是非常无效的。因此，OpenCV使用了更复杂的方法，Hough梯度法，该方法使用边缘的梯度信息。使用函数cv.HoughCirc
JS_XH·2018-02-08 16:41

python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法

本篇文章主要介绍了pythonOpenCV学习笔记之绘制直方图的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
JS_XH·2018-02-08 09:16

详解python OpenCV学习笔记之直方图均衡化

本文介绍了pythonOpenCV学习笔记之直方图均衡化，分享给大家，具体如下：官方文档�Chttps://docs.opencv.org/3.4.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html
JS_XH·2018-02-08 09:36

python OpenCV学习笔记实现二维直方图

本文介绍了pythonOpenCV学习笔记实现二维直方图，分享给大家，具体如下：官方文档�Chttps://docs.opencv.org/3.4.0/dd/d0d/tutorial_py_2d_histogram.html
JS_XH·2018-02-08 09:45

python OpenCV学习笔记（二十六）：模板匹配

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d4/dc6/tutorial_py_template_matching.html模板匹配是一种在较大的图像中搜索和查找模板图像位置的方法。OpenCV带有一个函数cv.matchTemplate()用于此目的。它只是简单地将模板图像放在输入图像上(就像在2D卷积中那样)，并在模板图像下对输入图像的模板和补丁进行比较。在Open
JS_XH·2018-02-07 15:13

python OpenCV学习笔记（二十五）：傅里叶变换（Fourier Transform ）

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/de/dbc/tutorial_py_fourier_transform.html傅里叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，二维离散傅里叶变换(2DDiscreteFourierTransform/DFT)用于寻找频域。快速傅里叶变换(FastFourierTransform/FFT)的快速算法用于计算DFT。对于一个正
JS_XH·2018-02-07 15:09

python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现

本文介绍了pythonOpenCV学习笔记直方图反向投影的实现，分享给大家，具体如下：官方文档�Chttps://docs.opencv.org/3.4.0/dc/df6/tutorial_py_histogram_backprojection.html
JS_XH·2018-02-07 14:10

python OpenCV学习笔记（二十四）：直方图反向投影

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/dc/df6/tutorial_py_histogram_backprojection.html它用于图像分割或寻找图像中感兴趣的对象。简单地说，它创建一个与我们的输入图像相同大小（但单通道）的图像，其中每个像素对应于属于我们对象的像素的概率。输出图像将使我们感兴趣的对象比其余部分更白。该怎么做呢？我们创建一个图像的直方图，其中
JS_XH·2018-02-06 16:38

python OpenCV学习笔记（二十三）：二维直方图

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/dd/d0d/tutorial_py_2d_histogram.html在前一篇文章中，我们计算并绘制了一维的直方图。它被称为一维，因为我们只考虑一个特性，即像素的灰度强度值。但是在二维直方图中，你可以考虑两个特征。通常它用于寻找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。有一个python样例(samples/pyth
JS_XH·2018-02-06 14:10

python OpenCV学习笔记（二十）：轮廓层次结构

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d9/d8b/tutorial_py_contours_hierarchy.html这一次，我们学习了轮廓的层次结构，也就是轮廓的父子关系。理论在最后几篇关于轮廓的文章中，我们已经研究了一些与OpenCV所提供的轮廓有关的函数。但是当我们用cv.findContours()函数找到图像的轮廓时，我们已经传入了一个参数，轮廓检索模
JS_XH·2018-02-04 14:44

python OpenCV学习笔记（十八）：轮廓属性

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d1/d32/tutorial_py_contour_properties.html纵横比它是物体的边界矩形的宽度与高度的比值。x,y,w,h=cv.boundingRect(cnt)aspect_ratio=float(W)/hExtentExtent是轮廓面积和矩形边界面积的比值area=cv.contourArea(cnt
JS_XH·2018-02-03 14:21

python OpenCV学习笔记（十七）：轮廓特征

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.htmlImagemoments帮助你计算一些特征比如物体的质心，物体的面积等等。详见：ImageMomentscv.moments(array[,binaryImage])importnumpyasnpimportcv2ascvimg=cv.imread(
JS_XH·2018-02-02 20:04

python OpenCV学习笔记（十五）：图像金字塔

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/dc/dff/tutorial_py_pyramids.html理论通常，我们使用的是一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理不同分辨率的图像。例如，当在图像中搜索某样东西时，比如人脸，我们不确定物体在图像中会呈现多大的尺寸。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的
JS_XH·2018-02-01 21:11

python OpenCV学习笔记（十二）：形态转换

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d9/d61/tutorial_py_morphological_ops.html理论形态转换是基于图像形状的一些简单操作。它通常是在二进制图像上执行的。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是结构化元素或内核，它决定了操作的性质。两种基本的形态运算符是侵蚀和扩张。然后它的其他变形形式，如打开，关闭，梯度等也开始发挥作用。
JS_XH·2018-01-31 21:47

python OpenCV学习笔记（十一）：平滑图像

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/d4/d13/tutorial_py_filtering.html2D卷积(图像滤波)在一维信号,图像也可以过滤各种低通滤波器(LPF),高通滤波器(高通滤波器)。LPF有助于消除噪音，模糊图像等。HPF过滤器有助于在图像中找到边缘。OpenCV提供了一个函数cv.filter2D()来使用一个图像来对一个内核进行卷积。作为一个
JS_XH·2018-01-31 20:22

python OpenCV学习笔记（九）：图片的几何变形

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html缩放importnumpyasnpimportcv2ascvimg=cv.imread('test.jpg')res=cv.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv.INTER_CUBIC
JS_XH·2018-01-30 16:51

python OpenCV学习笔记（八）：改变颜色空间

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html改变颜色空间cv.cvtColor(src,code[,dst[,dstCn]])code：颜色空间转换代码，详见cv::ColorConversionCodes对象追踪从视频中提取蓝色物体的demoimportcv2ascvimportnumpyasnp#c
JS_XH·2018-01-29 20:54

python OpenCV学习笔记（一）：图片加载、展示、存储

官方文档–https://docs.opencv.org/3.4.0/dc/d2e/tutorial_py_image_display.html读取图片cv.imread()cv.imread(filename[,flags])filename：为完整图片路径，图片在工作目录下则填写图片名（图片路径错误，则返回None值）flags：提供以下三种（用属性或者数字）cv.IMREAD_COLOR：默
JS_XH·2018-01-26 11:22

OpenCV学习笔记三：Mat构造函数 初始化 完全复制 获取指针 像素（灰度）值

#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Matsrc=imread("D:/vs2013新建项目/learn.png");if(src.empty()){cout(0);//获取第一个像素的灰度值printf("firstpixelvalue:%d\n",*firstRow);//
Alendragon0·2018-01-10 19:38

OpenCV学习笔记5：图像处理 -- 图像模糊

阅读更多1.2D卷积（图像滤波）图像作为一个一维信号，也可以通过多种低通过滤器（low-passfilters,LPF）和高通过滤器（high-passfilters,HPF）来过滤。低通过滤器可以去除噪声，或者模糊图像。高通过滤器可以帮助在一个图像中找出边界。OpenCV提供了一个函数，cv2.filter2D()，对一个图像进行内核卷积。比方说使用一个5x5的滤波内核，即表示针对每一个像素，它
stef·2018-01-09 19:00
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