的博客（@RonnyYoung） 特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。

DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming"); //二进制汉明距离匹配 vector matches_orb, inliers_orb; vector

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/core/core

DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming"); //二进制汉明距离匹配 vector > dmatches_freak; vector

= DescriptorMatcher::create("BruteForce"); //欧氏距离匹配 vector > dmatches_surf; vector

DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming"); //二进制汉明距离匹配 vector > dmatches_brisk; vector

在OpenCV的“photo.hpp”中定义了一个inpaint函数，可以用来实现图像的修复和复原功能，inpaint函数的原型如下： void inpaint( InputArray src, InputArray

cvBlob 是计算机视觉应用中在二值图像里寻找连通域的库.能够执行连通域分析与特征提取。 特性： 二值图像的标签。 特征提取和渲染：BLOB定位，质心，轮廓，颜色，... 等高线的功能。 Basic

html （一）HOG特征 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, 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

【OpenCV】访问图像中每个像素的值 IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。

初试牛刀—— 显示图像 OpenCV开发包提供了读取各种类型的图像文件、视频内容以及摄像机输入的功能。这些功能是OpenCV开 发包中所包含的HighGUI工具集的一部分。我们将使用其中的一些功能编

的博客（@RonnyYoung） 一、工具篇 工欲善其事，必先利其器。学习OpenCV，肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库。在Windows平台下你可以选择Visual Studio、CodeB

的博客（@RonnyYoung） 一、图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。

的博客（@RonnyYoung） 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用，本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用。 一、直方图的反向映射。 我们以人脸检

imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像 title('DIma') med = median(DIma); %计算二值化阈值：差值图像中值 mad = abs(mean(DIma) -

滤波实际上是信号处理里的一个概念，而图像本身也可以看成是一个二维的信号。其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱。 高频：图像中灰度变化剧烈的点。 低频：图像中平坦的，灰度变化不大的点。 根据图像的高频与低频的特征，我们可

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

我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点进行运算，所以遍历图像就显得很重要，如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。 一、遍历图像的4种方式：at(i

图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数 (2010-12-10 15:03:03) 转载 1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；

在我刚开始接触机器学习的时候，总会被特征选择（feature selection）与特征提取（feature extraction）这两个概念搞得晕头转向，当我在看一些论文时，只要遇到了这两个概念就会