ImageNets 是对OpenCV 的扩展,提供对机器人视觉算法方面友好的支持,使用Nokia的QT编写界面。 项目主页: http://www.open-open.com/li
OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层
指定两种方式,OpenCV中的KMeans实现同样支持这两种方式。 2. 多维数据支持,多数时候我们要分类的特征对象的描述数据不止一个数据特征,而是一个特征向量来表示,OpenCV中通过Mat对象
可以写工具类对尺寸单位进行转换 package com.mengdd.dimen; import android.content.Context; public class DimenUtils { public
码耦合性低。 获取图片的尺寸 1. 获取图片的显示尺寸 图片的显示尺寸主要通过Image对象的width和height属性来获取的。如果没有设置过尺寸则获取的尺寸和原始尺寸是一致的,如果设置过则返回的是设置过的尺寸即实际显示尺寸。
最近我在构建一个基于 React 的单页应用,当我用 Google TestMySite 来检测自己的站点时,它的反馈是加载时间过长,因此我开始考虑如何优化初次下载的包体大小。优化应用包体的第一步就是检视当前的包体组成,判断其中哪些依赖时必须的,我们在 Webpack 的回显中可以看到当前的包体大小:
加载组件还没有绘制出来,你是无法获取他的尺寸。 那如何在绘制组件之前能获取到该组件的尺寸大小呢? 这里有三种方法,经过验证的: 方法一 : //测量方法 int width =View
当然这不是能通过图灵测试的超级AI,也不是《终结者》中“天网”级别的机器人。 据称,原理如下: 首先,利用OpenCV的人脸检测器及鼻子检测器,去检测鼻子。 然后,从鼻子处采样,得到肤色的样本。 最后,对全图进行
OpenCV 是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层
Visual_Studio_2012 openCV的版本是: openCV_2.47 下面开始详细地讲解整个配置的过程: 步骤1: 首先需要下载openCV,这是Sourceforge的链接 http://sourceforge
来实现啦。哈哈~~ OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层
//orb.cpp #include "stdafx.h" #include <cv.hpp> #include <highgui.h> #include "utils.h" #include <iostream> using namespace std; void orb(char* path1, char* path2, INFO& info, bool show) { double t1,t
OpenCV 中常见的与图像操作有关的数据容器有 Mat , cvMat 和 IplImage 。 一、 Mat 类型:矩阵类型, Matrix 。 在 openCV 中, Mat 是一个
像中尖锐、变化明显的地方;低通滤波可以让图像变得光滑,滤除图像中的噪声。 下面我们来看一下OpenCV中的一些滤波函数: 一、低通滤波 1,blur函数 这个函数是一个平滑图像的函数,它用
今年8月,OpenCV 3.0 alpha发布,同时宣布beta将在仲秋时节发布,而正式版会在圣诞节和新年的假期就绪。其中beta版已在光棍节发布,而从目前 GitHub仓库 的情况来看,正式版可能还得过一阵子才行。
怎样使用OpenCV进行人脸识别 本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/co
利用Opencv将图片转化成视频的代码
识别二维码的项目数不胜数,每次都是开箱即用,方便得很。 这次想用 OpenCV 从零识别二维码,主要是温习一下图像处理方面的基础概念,熟悉 OpenCV 的常见操作,以及了解二维码识别和编码的基本原理。 作
基于OpenCV的实时图像采集与远程监控系统 班级: 0805 姓名: 杨学齐 学号: 200892128 一、系统介绍 1.1系统功能介绍 本系统是基于OpenCV的实时图像采集、远程监控系统,主要分为两个功能模块
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/core/core