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量子与太极
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2019年12月17日
视频读写
摘要: 1.从文件中读取视频: 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main(int argc, char** argv) {
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posted @ 2019-12-17 09:42 量子与太极
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2019年12月6日
平面对象的匹配与识别
摘要: 平面对象的匹配与识别: 在日常生活中,我们接触的照片经常会因为角度或者方向的问题,而导致图像中的文字倾斜或者角度偏转。 透视变换(Perspective Transformation)可以将图片进行校正。也可以通过透视变换进行图像的平面识别; 主要是两个API: 代码演示: 1 #include <
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posted @ 2019-12-06 15:46 量子与太极
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2019年12月4日
BF和FLANN特征匹配
摘要: BF特征点匹配原理: 暴力匹配 (段匹配) 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using names
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posted @ 2019-12-04 15:58 量子与太极
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从左上角到右下角的像素积分图
摘要: 像素积分图计算: 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 6 int main(int argc, char** argv) { 7 Mat src = imread("L:/5.
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posted @ 2019-12-04 15:58 量子与太极
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2019年11月20日
LBP扩展与多尺度表达(二)
摘要: LBP的统一模式和非统一模式: (降维度) 统一模式: 中心点的一周,两个相邻像素点间求导为1,即由0到1跳变,或者由1向0跳变。 则跳变的次数为U的值,U等于0或者2时即为统一模式,否则为非统一模式。 统一模式共有58种: 非统一模式: 灰度不变性的圆形LBP算法: 从上面的计算我们可以看出,基本
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posted @ 2019-11-20 20:59 量子与太极
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2019年11月7日
LBP特征处理(一)
摘要: LBP特征原理: 这里相当于将周边像素相对于中心像素阈值二值化,后编成八位二进制码处理 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include "math.h" 4 5 using namespace cv; 6 using
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posted @ 2019-11-07 16:47 量子与太极
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2019年11月6日
HOG特征+SVM行人检测
摘要: HOG特征+SVM行人检测 API介绍: 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main(int argc, char*
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posted @ 2019-11-06 14:41 量子与太极
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2019年11月5日
VS2015——opencv3.4.2扩展库安装
摘要: 环境配置 本文是OpenCV3.4.2 在VS2015下的配置过程,用的是WIN10系统 用CMake的动态链接库配置 OpenCV3.4.2官方下载 8月29日已更新至3.4.2版本 VS2015自行下载 二1:opencv下载安装 进入OpenCV的官网,选择3.4.2的Sources版本进行下
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posted @ 2019-11-05 11:01 量子与太极
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2019年10月24日
HOG特征基础(一)
摘要: HOG特征简介 HOG 全称为 Histogram of Oriented Gradients ,即方向梯度的直方图。HOG 是由 Navneet Dalal & Bill Triggs 在 CVPR 2005发表的论文中提出来的, 目的是为了更好的解决行人检测的问题。先来把这几个字拆开介绍,首先,
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posted @ 2019-10-24 09:46 量子与太极
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SURF特征点检测实现
摘要: SURF特征点检测的实现如下所示: SURF函数的用法: 一般create()用minHessian即可 代码: 结果显示:
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posted @ 2019-10-24 09:28 量子与太极
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