随笔分类 - opencv c++
自学，存在资料搬运
摘要：（默认已完成安装visual studio 2019与python） 1.下载opencv与opencv-contrib模块，国内镜像源：OpenCV/opencv_contrib国内快速下载 | 庐雪技术博客 (bzblog.online) 2.下载cmake-gui版本 安装 3.解压openc
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摘要：一个稳定的分类器必须有一个好模型 要想构建分类器，必须构建较大的样本集，一般来说，像素级别的建模太过低级，难以稳定地表示每个类别的内在特征，最好能在多尺度描述图像 就是Haar特征 为了支持本教程，将使用几个官方的OpenCV应用程序：opencv_createsamples，opencv_anno
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摘要：opencv提供了很多人脸识别方法，大多是通用类face：：facerecognizer的子类 局部二值模式（LBP） LBP原理介绍以及算法实现_holly的专栏-CSDN博客 再来看cv::face:: LBPHFaceRecognizer类,它的 create方法的前两个参数分别指定了邻域的大
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摘要：人们现在通常用机器学习来解决复杂的计算机视觉问题。机器学习是一个内容非常广泛的研究领域,包含很多重要概念,写成一本书绝对不为过。本章将探讨几种主要的机器学习技术,并说明如何在 OpenCV计算机视觉系统中加以应用。机器学习的核心内容是建立一套计算机系统,使其能自己学会如何处理数据。向机器学习系统输入
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摘要：在处理可视化物体跟踪问题时,通常假设事先并不知道待跟踪的物体。开始跟踪前要先在个帧中标识出物体,然后从这个位置开始跟踪。标识物体的方法就是指定一个包含该物体的矩,而跟踪模块的任务就是在后续的帧中重新识别出这个物体。 opencv物体跟踪框架类 cv::tracker包含两种方法： 1.init方法
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摘要：什么是光流 相机在进行拍摄时，物体的亮度值被投影到成像传感器上，从而形成了照片。我们通常关注视频序列中运动的部分，即场景中不同元素的三维运动在成像平面上的投影。三维运动向量的投影图被称作运动场。但是在只有一个相机传感器的情况下，是不可能直接测量三维运动的，我们 只能观察到帧与帧之间运动的亮度模式。亮
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摘要：void resize(size_t sz,T c=T()); 1.总的来讲：resize()就是重新申请有效空间的大小；2.再用运该函数的时候最多可以有两个参数，至少要有一个参数(sz：表示你要申请多少有效元素空间的个数)3.第一个参数sz：代表的是当前要申请的有效元素的个数；4.第二个参数c：代
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摘要：c++ std::swap() 函数 发现容器中提供的swap()函数并不是交换了两个容器的内容，而是交换了两个容器的地址。 opencv中的swap函数与之类似，只是对象不同
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摘要：视频序列显示的是运动中的场景和物体,非常有趣。上一章介绍了读取、处理和存储视频的工具,本章将介绍几种跟踪图像序列中运动物体的算法。之所以能产生这种可见运动或表观运动,是因为物体以不同的速度在不同的方向上移动,或者是因为相机在移动(或者两者都有)在很多应用程序中,跟踪表观运动都是极其重要的。它可用来追
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摘要：1）Rect boundingRect(InputArray points) points：输入信息，可以为包含点的容器(vector)或是Mat。返回包覆输入信息的最小正矩形。 2）RotatedRect minAreaRect(InputArray points) points：输入信息，可以为
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摘要：opencv 帧差法 absdiff 如果摄像机是固定的，那么我们可以认为场景（背景）大多数情况下是不变的，而只有前景（被跟踪的目标）会运动，这样就可以建立背景模型。通过比较当前帧和背景模型，就能轻松地跟踪目标运动情况了。这里，最容易想到的比较方式就是当前帧减去背景模型了 void AbsDiff(
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摘要：构造函数： VideoWriter(const string& filename,//文件名 int fourcc, //所用编码器 double fps,//帧的速率 Size frameSize, //帧的尺寸 bool isColor=true);//是否是彩色视频 写入： VideoWrit
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摘要：帧 帧速率：帧是以固定的时间间隔获取的（称为帧速率，通常用帧/s表示） videocapture类 https://www.cnblogs.com/KAVEI/p/14650519.html 额外补充： //跳转到100帧 position = 100； capture.set(CV_CAP_PRO
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摘要：相机标定就是设置各种参数（即投影公式中的项目）的过程。 相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。 相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三
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摘要：进行透视变换(将两幅图像平面化拼接） void warpPerspective(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONST
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摘要：单应矩阵 是指在特殊情况下（纯旋转或平面目标），投影矩阵为3x3的矩阵 单应矩阵格式 应用：图像校正 视角变换 图像拼接 增强现实 找到单应矩阵的函数： Mat cv::findHomography ( InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, int
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摘要：特征匹配要是遇到误匹配时，如何筛选处理？答案就是用ransac算法进行过滤。 RANSAC算法背后的核心思想是:支撑集越大,所计算矩阵正确的如果一个(或多个)随机选取的匹配项是错误的,那么计算得到的基础矩的支撑集肯定会很小。反复执行这个过程,最后留下支撑集最大的矩阵作因此我们的任务就是随机选取8个匹
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摘要：成像过程： 薄镜公式：1/f=1/do=1/di;do:物体到镜子距离 di：成像面到镜子距离 针孔照相机模型 对极线 十五天掌握OpenCV——对极几何（Epipolar Geometry）_尹江 _ Cecil-CSDN博客 计算基础矩阵的函数： int cvFindFundamentalMat
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摘要：匹配局部强度值模式对资源耗费巨大 为此，引入一组比特位组成二值描述子的概念 步骤：1.定义检测器 2.检测关键点 3.提取描述子 设立mat类 使用feature2d::compute（src,keypoint,descriptors//产生兴趣点的结果是一个矩阵，行数等于关键点容器元素个数） de
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摘要：步骤：1.定义检测器 2.检测关键点 3.提取描述子 设立mat类 使用feature2d::compute（src,keypoint,descriptors//产生兴趣点的结果是一个矩阵，行数等于关键点容器元素个数） detectandcompute（image，noarray,keypoint,
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