OpenCV - 随笔分类 - tornadomeet

基础学习笔记之opencv(24)：imwrite函数的使用

摘要：前言 OpenCV中保存图片的函数在c++版本中变成了imwrite()，这应该是向matlab中图像处理的的一些函数风格靠近吧。保存图片这个功能还是很重要的，比如说在写科研论文的时候需要把一些中间图片给贴出来，这样就可以在程序中间利用该函数保存图片了。甚至还可以将这些保存的图片供后续的matlab处理。本文就简单介绍下OpenCV中imwrite()函数的用法。不过个人感觉这个函数功能还是不够强大，使用时有很多限制。开发环境：QtCreato2.5.1+OpenCV2.4.3 实验基础本次实验主要是测试imwrite()函数的2个功能： 1. 测试其是否能够保存Mat图像中... 阅读全文

posted @ 2012-12-26 16:36 tornadomeet 阅读(126849) 评论(9) 推荐(2) 编辑

基础学习笔记之opencv(23)：OpenCV坐标体系的初步认识

摘要：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（因为该工程有关OpenCV的代码有上千行，且没有怀疑这两者的区别，因此有时候出现一些莫名其妙的结果，花了很多时间才找问题所在）。其实关于Mat的at访问时这2者的区别我以前也做过笔记，只是此时不小心忘记了。这次... 阅读全文

posted @ 2012-12-12 00:25 tornadomeet 阅读(18713) 评论(6) 推荐(7) 编辑

基础学习笔记之opencv(22)：learning OpenCV书中一个连通域处理函数

摘要：前言在图像处理过程中，经常会遇到这样一部分图像，图像的整体部分如果人来看的话一眼就能看出，但是它的内部由于有各种小缺口，导致断开了，这样在计算机“眼”里就被认为是断开的，为了使图像达到适应人眼的感觉，需要将这些缺口和断开的口给连接上去，这就需要用到计算机图形学中的连通域处理技术。本文给出一个简单的连通域处理函数，当然这个函数是来自OpenCV著名教程Learning OpenCV中，只不过它的接口是基于c版本的OpenCV，而到目前为止，基于C++接口的OpenCV已经是主流，所以我将其接口改成了c++版的，但是其内部一些代码基本没有动它。开发环境：OpenCV2.4.3+Qt... 阅读全文

posted @ 2012-12-11 21:08 tornadomeet 阅读(21920) 评论(5) 推荐(2) 编辑

基础学习笔记之opencv(21)：一个简单有趣的皮肤检测代码

摘要：前言最近课题研究上想采用皮肤信息，但是个人总是对皮肤信息应用在目标检测和目标识别上有排斥，认为皮肤信息完全不足以胜任这个工作。其实计算机视觉的最终实现是一个长期的过程，是AI领域一个经典的问题，所以在AI完全突破之前，任何对CV有用的信息都值得去深入研究，除非有一种算法能够在所有情况下都工作。好了，废话不扯了，进入正题，有偏见但是还是得使用它。皮肤模型中有单高斯，混合高斯，贝叶斯模型和椭圆模型等。经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。因此如果我们得到了一个CrCb的椭圆，下次来一个坐标(Cr,... 阅读全文

posted @ 2012-12-05 08:32 tornadomeet 阅读(17259) 评论(4) 推荐(3) 编辑

基础学习笔记之opencv(20)：OpenCV中的颜色空间(ing...)

摘要：YCrCb YCrCb在视频压缩和一些数字图像处理中使用得比较多，是一种基于人眼感知的颜色空间。在OpenCV中，从RGB空间转换到YCrCb空间的公式如下：注意从RGB到YcrCb的公式并不是唯一的，这里OpenCV只是采用的是Intel IPP中的公式而已。其中的delta的取值为：这里我们以RGB三通道都为8bit来举例说明，即delta取128。通过上面的公式推导，可以求出Y的取值范围为(0, 255)，Cr的取值范围为(0.54768, 255.452315)，Cb的取值范围为(0.57548, 255.42452)。因此我们有很大的理由近似认为Y，Cr... 阅读全文

posted @ 2012-12-04 09:14 tornadomeet 阅读(9775) 评论(0) 推荐(5) 编辑

基础学习笔记之opencv(19)：有关图像序列的直方图计算

摘要：前言直方图是计算机视觉中一个很重要的工具，OpenCV里面提供了不少有关直方图处理的函数。其中最基本的是计算直方图的函数calcHist()。有关直方图在前面的博文中也有所介绍：基础学习笔记之opencv(4)：直方图使用学习。不过目前由于本人课题研究上需要计算多张图片的一维直方图特性，且每张图片对应有自己不同的掩膜矩阵，开始以为OpenCV中提供的calcHist()函数能够实现这个功能，因为其中一个重载函数中有一个参数为InputArrayOfArrays，咋一看会觉得这不就是可以处理多张图片的吗？后面仔细研究后发现其实它实现的功能和我的需求是不同的，因此需要自己单独写函数来完成这... 阅读全文

posted @ 2012-12-01 22:21 tornadomeet 阅读(9102) 评论(1) 推荐(1) 编辑

opencv源码解析之(7)：CvAdaptiveSkinDetectorl类

摘要：前言在前面的博文皮肤检测类CvAdaptiveSkinDetector的使用中，已经介绍过了这个皮肤检测类的使用方法，因为本人对算法比较好奇，又继续阅读了下该算法的源码，所以这篇文章是对该源码做的一个简单分析。基础本算法内容是来自论文An adaptive real-time skin detector based on Hue thresholding: A comparison on two motion tracking methods。一般的皮肤检测都是统计大量不同光照不同环境下的皮肤特性，然后利用皮肤的这些统计信息来分割。当然了本算法的前面也是利用这些统计信息来预处理... 阅读全文

posted @ 2012-11-28 22:45 tornadomeet 阅读(5092) 评论(4) 推荐(1) 编辑

基础学习笔记之opencv(18)：kmeans函数使用实例

摘要：前言一提到聚类算法，必然首先会想到的是kmeans聚类，因为它的名气实在太大了。既然这样，OpenCV中这个函数也自然必不可少了。这节内容主要是讲讲OpenCV中kmeans函数的使用方法。开发环境：OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1 实验基础在使用kmeans之前，必须先了解kmeans算法的2个缺点：第一是必须人为指定所聚的类的个数k；第二是如果使用欧式距离来衡量相似度的话，可能会得到错误的结果，因为没有考虑到属性的重要性和相关性。为了减少这种错误，在使用kmeans距离时，一定要使样本的每一维数据归一化，不然的话由于样本的属性范围不同会导致错误的结果。... 阅读全文

posted @ 2012-11-23 00:21 tornadomeet 阅读(35616) 评论(7) 推荐(4) 编辑

基础学习笔记之opencv(17)：皮肤检测类CvAdaptiveSkinDetector的使用

摘要：前言皮肤检测是利用皮肤的颜色信息的阈值来进行检测的，不过这些阈值一般不是使用rgb空间，而是用HSV或者YCrCb等空间。皮肤检测是使用统计的方法统计出大量人的皮肤信息，然后就可以得到色彩空间某一分量的阈值了，利用该阈值就可以初步对皮肤进行分割。当然了，OpenCV中也自带了皮肤检测算子，包含在类CvAdaptiveSkinDetector中。本节内容就是来试试OpenCV自带的皮肤检测算法的性能。开发环境：OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1 实验基础 OpenCV自带是算法的参考文献有网友说是An adaptive real-time skin detect... 阅读全文

posted @ 2012-11-20 11:37 tornadomeet 阅读(11125) 评论(13) 推荐(1) 编辑

Kinect+OpenNI学习笔记之14(关于Kinect的深度信息)

摘要：前言由于最近要研究kinect采集到的深度信息的一些统计特征，所以必须先对kinect深度信息做进一步的了解。这些了解包括kinect的深度值精度，深度值的具体代表的距离是指哪个距离以及kinect深度和颜色扫描范围等。经过查找资料可以解决这些问题，并且后面通过实验也验证了这些问题的答案。　... 阅读全文

posted @ 2012-11-16 09:57 tornadomeet 阅读(21913) 评论(28) 推荐(1) 编辑

Kinect+OpenNI学习笔记之13(Kinect驱动类，OpenCV显示类和手部预分割类的设计)

摘要：前言为了减小以后项目的开发效率，本次实验将OpenNI底层驱动Kinect，OpenCV初步处理OpenNI获得的原始数据，以及手势识别中的分割(因为本系统最后是开发手势识别的)这3个部分的功能单独做成类，以便以后移植和扩展。其实在前面已经有不少文章涉及到了这3部分的设计，比如说：Kinect+OpenNI学习笔记之3(获取kinect的数据并在Qt中显示的类的设计),Kinect+OpenNI学习笔记之11(OpenNI驱动kinect手势相关的类的设计),Kinect+OpenNI学习笔记之12(简单手势所表示的数字的识别)。这次是综合前面几次的设计，优化了下这几个类。开发环境... 阅读全文

posted @ 2012-11-13 15:11 tornadomeet 阅读(5407) 评论(9) 推荐(0) 编辑

基础学习笔记之opencv(16)：grabcut使用例程

摘要：前言 grabcut是在graph cut基础上改进的一种图像分割算法，它同样是基于图割理论的，关于图割的简单介绍可以参考本人前面的博文：一些知识点的初步理解_8(Graph Cuts,ing...) 。稍微看了下grabcut方面的论文，论文中一般都是在graph cut上作改进，比如说引入了GMM模型等。同graph cut一样，在使用grabcut是也是需要人机交互的，即人工先给定一定区域的目标或者背景，然后送给grabcut算法来分割。通过实验发现，其分割效果一般般，且分割速度比较慢，一张普通大小的图片差不多需要1s左右的时间，实验说明因为在使用该算法的过程中需要人机交互... 阅读全文

posted @ 2012-11-09 21:14 tornadomeet 阅读(49418) 评论(9) 推荐(4) 编辑

Kinect+OpenNI学习笔记之12(简单手势所表示的数字的识别)

摘要：前言这篇文章是本人玩kinect时做的一个小实验，即不采用机器学习等类似AI的方法来做简单的手势数字识别，当然了，该识别的前提是基于本人前面已提取出手部的博文Robert Walter手部提取代码的分析的基础上进行的。由于是纯数学形状上来判别手势，所以只是做了个简单的0~5的数字识别系统，其手势的分割部分效果还不错(因为其核心代码是由OpenNI提供的)，手势数字识别时容易受干扰，效果一般般，毕竟这只是个简单的实验。实验基础首先来看下本系统的流程图，如下所示：其中轮廓的提取，多边形拟合曲线的求法，凸包集和凹陷集的求法都是采用opencv中自带的函数。手势数字的识别是利用... 阅读全文

posted @ 2012-11-04 00:18 tornadomeet 阅读(16659) 评论(58) 推荐(8) 编辑

Kinect+OpenNI学习笔记之10(不需要骨骼跟踪的人体多个手部分割)

摘要：前言这篇文章主要是介绍多个手部的分割，是在前面的博文：不需要骨骼跟踪的人体手部分割的基础上稍加改进的。因为识别有的一个应用场合就是手势语言识别，而手势一般都需要人的2只手相配合完成，因此很有必要对人体的多个手部来进行分割。　实验说明其实本文中使用的还是OpenNI自带的一些算法实现的，因为OpenNI中自己本身就对每个手部有一个UserID的标志，所以我们每当检测到一只手时就可以把手的位置连同他的ID一起存下来，后面进行手势分割时按照检测到的不同手势分别进行分割即可。其程序流程图如下所示：下面是本次实验特别需要注意的一些细节。 OpenNI知识点总结：一般情况下Open... 阅读全文

posted @ 2012-11-01 00:29 tornadomeet 阅读(6000) 评论(2) 推荐(1) 编辑

Kinect+OpenNI学习笔记之9(不需要骨骼跟踪的人体手部分割)

摘要：前言手势识别非常重要的一个特点是要体验要好，即需要以用户为核心。而手势的定位一般在手势识别过程的前面，在上一篇博文Kinect+OpenNI学习笔记之8(Robert Walter手部提取代码的分析) 中已经介绍过怎样获取手势区域，且取得了不错的效果，但是那个手势部位的提取有一个大的缺点，即需要人站立起来，当站立起来后才能够分隔出手。而手势在人之间的交流时，并不一定要处于站立状态，所以这不是一个好的HCI。因此本文介绍的手势部位的提取并不需要人处于站立状态，同样取得了不错的效果。实验说明其实，本实验实现的过程非常简单。首先通过手部的跟踪来获取手所在的坐标，手部跟踪可以参考本... 阅读全文

posted @ 2012-10-19 12:54 tornadomeet 阅读(7118) 评论(30) 推荐(3) 编辑

Kinect+OpenNI学习笔记之8(Robert Walter手部提取代码的分析)

摘要：前言一般情况下,手势识别的第一步就是先手势定位,即手势所在部位的提取。本文是基于kinect来提取手势识别的，即先通过kinect找出人体的轮廓，然后定位轮廓中与手部有关的点，在该点的周围提取出满足一定要求的区域，对该区域进行滤波后得到的区域就是手部了。然后利用凸包和凹陷的数学几何方法，画出手指和手指凹陷处的点，以及手的轮廓线，并在图像中显示出来。文章所有代码都是网友Robert Walter提供的，它的代码下载网站为：http://dl.dropbox.com/u/5505209/FingertipTuio3d.zip 本人因为要做这方面的研究，所有本文只是读了他的代码，并稍加分析... 阅读全文

posted @ 2012-10-18 09:34 tornadomeet 阅读(12191) 评论(33) 推荐(1) 编辑

Kinect+OpenNI学习笔记之5(使用OpenNI自带的类进行简单手势识别)

摘要：前言因为OpenNI可以获取到kinect的深度信息，而深度信息在手势识别中有很大用处，因此本文就来使用OpenNI自带的类来做简单的手势识别。识别的动作为4种，挥手，手移动，举手，往前推手。通过后面的实验可以发现，其实提供的类的效果非常不好。开发环境：QtCreator2.5.1+OpenNI1.5.4.0+Qt4.8.2+OpenCV2.4.2 实验说明跟手势相关的是GestureGenerator这个类，它的初始化过程和depth_metadata，image_metadata都一样，因此首先在上2篇文章的COpenNI类中增加一个public类对象GestureG... 阅读全文

posted @ 2012-10-02 08:39 tornadomeet 阅读(7640) 评论(2) 推荐(1) 编辑

Kinect+OpenNI学习笔记之4(OpenNI获取的图像结合OpenCV显示)

摘要：前言本文来结合下opencv的highgui功能显示kinect采集得来的颜色图和深度图。本来在opencv中自带了VideoCapture类的，使用该类可以直接驱动kinect设备，具体的可以参考下面的文章：http://blog.csdn.net/moc062066/article/details/6949910，也可以参考opencv提供的官方文档：http://docs.opencv.org/doc/user_guide/ug_highgui.html。这种方法用起来非常简单，不需要考虑OpenNI的驱动过程，有点像傻瓜式的操作。不过本人在使用该种方法时kinect一直驱动不成... 阅读全文

posted @ 2012-10-01 18:11 tornadomeet 阅读(11578) 评论(5) 推荐(1) 编辑

PCA算法学习_1(OpenCV中PCA实现人脸降维)

摘要：前言： PCA是大家经常用来减少数据集的维数，同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的。本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子，来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类。开发环境：ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论：关于PCA的理论，资料很多，公式也一大把，本人功底有限，理论方面这里就不列出了。下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维。把原始数据中每个样本用一个向量表示，然后把所有样本组合起来构成一个矩阵。当然了，为了避免样本的单位的影响，样本集需要标准化。求该... 阅读全文

posted @ 2012-09-06 11:13 tornadomeet 阅读(58510) 评论(7) 推荐(3) 编辑

目标跟踪学习笔记_5(opencv中kalman点跟踪例子)

摘要：一些网络资料关于Kalman滤波器的理论,其数学公式太多,大家可以去查看一些这方面的文献.下面这篇文章对Kalman滤波做了个通俗易懂的介绍,通过文章举的例子可以宏观上理解一下该滤波器,很不错,推荐一看: http://www.cnblogs.com/feisky/archive/2009/11/09/1599247.html, 他的另一篇博客http://www.cnblogs.com/feisky/archive/2009/12/04/1617287.html中介绍了opencv1.0版本的卡尔曼滤波的结构和函数定义等。另外博文：http://blog.csdn.net/o... 阅读全文

posted @ 2012-08-19 15:00 tornadomeet 阅读(44853) 评论(10) 推荐(3) 编辑

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