OPENCV总结
OpenCV2:总结篇cv::Mat类
OpenCV2:总结篇cv::Mat类⼀.简介在OpenCV中,可以⽤C++语法的Mat类来表⽰⼀张图像也可以⽤C语法的lpllmage或CvMat结构体来表⽰⼀张图像1.单通道像素值2.多通道像素值OpenCV默认颜⾊顺序为BGR⼆.成员公有函数cv::Mat类能够⾃动管理内存,由矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵的指针构成cv::Mat类表⽰⼀个n维的密集数值单通道或多通道数组,它可⽤于存储实数或复数值的向量和矩阵灰度和彩⾊图像体素向量场点云张量直⽅图等1.常⽤的成员函数Mat::Mat()Mat::~Mat()Mat::row // 创建⼀个具有指定了矩阵头中⾏数的参数的矩阵Mat::col // 创建⼀个具有指定了矩阵头中列数的参数的矩阵Mat::rowRange // 为指定的⾏span创建⼀个新的矩阵头,可取指定⾏区间元素Mat::colRange // 为指定的列span创建⼀个⼼得矩阵头,可取指定列区间元素Mat::clone // 创建⼀个数据及其基础数据的完整副本Mat::copyTo //Mat::convertToMat::zerosMat::onesMat::channelsMat::emptyMat::atMat::isContinuous() //判断图像存储是否连续2.不常⽤的成员函数Mat::addref()Mat::adjustROI()Mat::assignTo()Mat::at()Mat::begin()Mat::channels() Mat::checkVertor() Mat::clone() Mat::col() Mat::colRange() Mat::convertTo() Mat::copySize() Mat::copyTo() Mat::create() Mat::cross() Mat::deallocate() Mat::depth() Mat::diag() Mat::dot() Mat::elemSize() Mat::elemSize1() Mat::empty() Mat::end() Mat::eye() Mat::inv() Mat::isContinuous() Mat::isSubmatrix() Mat::locateROI() Mat::mul() Mat::ones() Mat::pop_back() Mat::ptr() Mat::push_back() Mat::push_back_() Mat::release() Mat::reserve() Mat::reshape() Mat::resize() Mat::row() Mat::rowRange() Mat::setTo() Mat::step1() Mat::t()Mat::total()Mat::type()Mat::zeros()3.成员数据class CV_EXPORTS Mat{public:// 标志位int flags;// 矩阵的维数,应该⼤于等于2int dims;// 矩阵的⾏数和列数,如果维度⼤于2,则都为-1int rows,cols;// 指向数据的指针uchar* data;// 指向引⽤计数的指针int* refcount;uchar* datastart;uchar* dataend;uchar* datalimit;MatAllocator* allocator;MSize size;MStep step;};4.构造函数Mat() // 默认构造函数Mat(int row,int cols,int type)Mat(Size size,int type)Mat(int rows,int cols,int type,const Scalar& s)Mat(Size size,int type,const Scalar& s)Mat(int ndims,const int* sizes,int type)Mat(int ndims,const int* sizes,int type,const Scalar& s)Mat(const Mat& m) // 拷贝构造函数Mat(int rows,int cols,int type,void* data,size_t step=AUTO_STEP)Mat(Size size,int type,void* data,size_t step=AUTO_SETP)Mat(int ndims,const int* sizes,int type,void* data,const size_t* steps=0)Mat(const Mat& m,const Range& rowRange,const Range& colRange=Range::all());Mat(const Mat& m,const Rect& roi);Mat(const Mat& m,const Range* ranges);Mat(const CvMat* m,bool copyData=false);Mat(const CvMatND* m,bool copyData=false);Mat(const IplImage* img,bool copyData=false);template<typename _Tp>explicit Mat(const vector<_Tp>& vec,bool copyData=false);template<typename _Tp,int n>explicit Mat(const Vec<_Tp,n>& vec,bool copyData=true);template<typename _tp,>三.cv::Mat 类型转换1.cv::Mat 类转换为 IplImage 类型和 CvMat 类型cv::Mat img;CvMat cvMatImg = img;IplImage iplImage = img;2.IpIImage 类型和 CvMat 类型转换为 cv::Mat 类型IplImage* iplImg = cvLoadImage("a.jpg");cv::Mat img(iplImg, true);。
c++的opencv使用方法总结
C++的OpenCV使用方法总结在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV是一个非常强大的开源库,它提供了丰富的功能和工具,用于处理图像和视频。
作为C++程序员,了解并熟练使用OpenCV库是非常重要的。
本文将对C++中使用OpenCV的方法进行总结,并探讨一些常见的应用和技巧。
一、安装和配置OpenCV在开始使用OpenCV之前,首先需要安装和配置这个库。
在Windows评台上,可以通过下载预编译的二进制文件进行安装;在Linux评台上,可以通过包管理器进行安装。
安装完毕后,还需进行一些环境配置,确保编译器能够正确信息OpenCV库文件。
二、基本图像处理1. 读取和显示图像在C++中使用OpenCV读取和显示图像非常简单,只需几行代码即可完成。
首先需要使用imread函数读取图像文件,然后使用imshow 函数显示图像。
在进行图像显示后,需要使用waitKey函数等待用户按下某个键,以便关闭显示窗口。
2. 图像的基本操作OpenCV提供了丰富的图像处理函数,包括图像缩放、旋转、平移、通道拆分与合并等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种基本操作,从而满足不同的需求。
三、特征提取与描述1. Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的特征点检测方法,它可以用来识别图像中的角点。
在OpenCV中,我们可以使用cornerHarris函数来实现Harris角点检测,然后对检测结果进行筛选和标记。
2. SIFT特征提取SIFT是一种广泛应用的特征提取算法,它具有旋转不变性和尺度不变性。
在OpenCV中,我们可以使用SIFT算法来提取图像的关键点和特征描述子,从而实现图像匹配和目标识别等功能。
四、图像分类与识别1. 使用支持向量机(SVM)进行图像分类OpenCV提供了对机器学习算法的支持,包括SVM分类器。
我们可以使用SVM对图像进行分类,从而实现图像识别和目标检测等功能。
2. 使用深度学习模型进行图像识别近年来,深度学习在图像识别领域取得了显著的成就。
opencv模板匹配6种方法 总结
opencv模板匹配6种方法总结
OpenCV中的模板匹配是一种常见的图像处理技术,用于在图像中查找与
给定模板相匹配的区域。
以下是OpenCV中模板匹配的6种方法:
1. ():这是最基本的方法,它使用滑动窗口在源图像中查找与模板相匹配的区域。
它返回一个包含每个匹配区域位置和相似度的二维数组。
2. _CCOEFF:这是使用余弦相似度作为匹配度量的一种方法。
它计算模板
和源图像之间的余弦相似度,并返回与模板匹配的区域位置和相似度。
3. _CCOEFF_NORMED:这是使用归一化余弦相似度作为匹配度量的一种
方法。
它计算模板和源图像之间的归一化余弦相似度,并返回与模板匹配的区域位置和相似度。
4. _CCORR:这是使用相关系数作为匹配度量的一种方法。
它计算模板和源图像之间的相关系数,并返回与模板匹配的区域位置和相似度。
5. _CCORR_NORMED:这是使用归一化相关系数作为匹配度量的一种方法。
它计算模板和源图像之间的归一化相关系数,并返回与模板匹配的区域位置和相似度。
6. _SQDIFF:这是使用平方差异作为匹配度量的一种方法。
它计算模板和源图像之间的平方差异,并返回与模板匹配的区域位置和差异值。
总结来说,这6种方法都使用了不同的相似度度量来在源图像中查找与模板相匹配的区域。
其中,()是最基本的方法,而其他方法则提供了不同的相似度度量选项。
选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。
opencv 常用算子
opencv 常用算子OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
以下是OpenCV中一些常用的算子,这些算子涵盖了图像处理、特征提取、边缘检测等多个方面。
1. 图像处理算子a. 高斯滤波(GaussianBlur)高斯滤波是一种平滑图像的方法,可以有效地去除噪声。
它使用了高斯核,对图像进行卷积操作,模糊图像,使得噪声被模糊掉。
cppcv::GaussianBlur(src,dst,ksize,sigmaX,sigmaY);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ksize: 高斯核的大小,通常是奇数。
•sigmaX、sigmaY: X和Y方向上的标准差。
b. 中值滤波(medianBlur)中值滤波是一种非线性滤波方法,它用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值,对于去除椒盐噪声等非常有效。
cppcv::medianBlur(src,dst,ksize);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ksize: 滤波窗口的大小,通常是奇数。
2. 边缘检测算子a. Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算子,用于检测图像中的水平和垂直边缘。
cppcv::Sobel(src,dst,ddepth,dx,dy,ksize);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ddepth: 输出图像的深度,通常是-1(与输入图像相同)。
•dx、dy: x和y方向的导数阶数。
•ksize: Sobel核的大小。
b. Canny算子Canny算子是一种多阶段的边缘检测算法,包括高斯平滑、计算梯度、非极大值抑制和边缘连接等步骤。
cppcv::Canny(src,edges,threshold1,threshold2,apertureSize);•src: 输入图像。
•edges: 输出边缘图像。
opencv所有函数汇总
opencv所有函数汇总OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉和机器学习软件库。
它拥有多种函数和方法,可用于处理图像和视频、目标检测、特征提取、图像分割、图像配准、机器学习等多个领域。
以下是一些常用的OpenCV函数的汇总:1. cv2.imread该函数读取图像文件,并返回一个NumPy数组,该数组表示图像的像素值。
2. cv2.imshow用于在窗口中显示图像。
3. cv2.imwrite将图像保存到指定的文件路径。
4. cv2.cvtColor用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
5. cv2.resize可用于调整图像的大小。
6. cv2.flip用于翻转图像。
7. cv2.rectangle绘制矩形框。
8. cv2.circle绘制圆形。
9. cv2.line绘制线条。
10. cv2.putText在图像上绘制文本。
11. cv2.threshold将图像分割为黑白两个阈值。
12. cv2.adaptiveThreshold根据图像不同区域的光照条件对图像进行阈值处理。
13. cv2.medianBlur对图像进行中值滤波。
14. cv2.GaussianBlur对图像进行高斯模糊。
15. cv2.bilateralFilter对图像进行双边滤波。
16. cv2.contourArea计算轮廓的面积。
17. cv2.findContours找到图像中的轮廓。
18. cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
19. cv2.matchTemplate在图像中查找指定模板的匹配项。
20. cv2.HoughCircles在图像中检测圆。
21. cv2.HoughLines在图像中检测直线。
22. cv2.goodFeaturesToTrack在图像中寻找角点。
23. cv2.findHomography计算两个图像之间的单应性矩阵。
24. cv2.warpPerspective将图像进行透视变换。
OPENCV特征提取代码总结
OPENCV特征提取代码总结OpenCV是一个计算机视觉库,提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和算法。
其中特征提取是OpenCV中一个非常重要的功能,它可以从图像中提取出能够表达图像特征的向量。
下面是几个常见的特征提取方法的代码总结。
1. Harris角点检测算法代码Harris角点检测算法是一种常用的角点检测算法,可以检测图像中的角点。
它的代码如下:```import cv2import numpy as npdef harris_corner_detector(image):gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#计算图像的梯度dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)# 计算Harris角点响应函数dx2 = cv2.multiply(dx, dx)dy2 = cv2.multiply(dy, dy)dxy = cv2.multiply(dx, dy)k=0.04det = cv2.subtract(cv2.multiply(dx2, dy2), cv2.multiply(dxy, dxy))trace = cv2.add(dx2, dy2)response = cv2.divide(det, trace + k)#寻找响应值大于阈值的角点corners = []threshold = 0.01for i in range(response.shape[0]):for j in range(response.shape[1]):if response[i, j] > threshold:corners.append(cv2.KeyPoint(j, i, 1, -1, response[i, j]))return corners# 调用Harris角点检测算法image = cv2.imread('image.jpg')corners = harris_corner_detector(image)#在图片上绘制出检测到的角点cv2.drawKeypoints(image, corners, image)cv2.imshow('image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```2.SIFT特征提取算法代码SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种尺度不变的特征提取算法,可以提取出图像的关键点和对应的描述子。
opencv函数总结
一、常用函数1、cvLoadImage2、cvSaveImage3、cvCreateImage4、cvGetSize5、cvCvtColor6、cvQueryFrame7、CvScalar8、cvGet2D9、cvSet2D10、Cvcopy拷贝11、cvThreshold阈值化12、cvAdaptiveThreshold自适应阈值化13、cvFindContours检索轮廓14、cvDrawContours绘制轮廓15、cvCreateMemStorage16、CvSeq17、cvCanny18、cvErode腐蚀19、cvDilate膨胀20、cvHoughCircles21、垂直投影和水平投影的例子22、cvLine和CvPoint、cvRectangle23、cvSetImageROI24、cvResetImageROI1、cvLoadImage函数原型:IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR );详细介绍filename :要被读入的文件的文件名(包括后缀);flags :指定读入图像的颜色和深度:指定的颜色可以将输入的图片转为3通道(CV_LOAD_IMAGE_COLOR), 单通道(CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE), 或者保持不变(CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR)。
深度指定输入的图像是否转为每个颜色通道每象素8位,,或者同输入的图像一样保持不变。
选中CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH,则输入图像格式可以为8位无符号,16位无符号,32位有符号或者32位浮点型。
如果输入有冲突的标志,将采用较小的数字值。
比如CV_LOAD_IMAGE_COLOR | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR 将载入3通道图。
CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR和CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED是等值的。
在Android上的实时OpenCV-研究报告外文翻译
在Android上的实时OpenCV-研究报告外文翻译本报告旨在对在Android平台上实时OpenCV进行研究的相关工作进行总结和翻译。
引言OpenCV是一种开源的计算机视觉库,提供了用于图像处理和分析的丰富功能和工具。
在Android平台上,使用OpenCV可以实现许多实时计算机视觉应用程序。
相关工作在过去的几年中,许多研究人员已经在Android上对实时OpenCV进行了深入的研究。
以下是一些值得注意的相关工作:1. 研究A:作者A通过使用OpenCV在Android上实现了一个实时人脸识别应用程序。
他们使用了OpenCV的人脸识别算法,并集成到Android应用程序中。
他们的研究结果表明,在安卓设备上可以实现快速和准确的实时人脸识别。
2. 研究B:作者B使用OpenCV和Android相机API开发了一个实时手势检测应用。
他们使用了OpenCV的图像处理算法来检测和识别手势,并将结果实时显示在Android设备的屏幕上。
他们的研究结果表明,这种方法可以实现准确和实时的手势检测。
3. 研究C:作者C研究了OpenCV在Android上的实时边缘检测应用程序。
他们使用了OpenCV的边缘检测算法,并将其应用于从Android相机获取的实时图像。
他们的研究结果表明,这种方法可以实现快速和精确的边缘检测。
结论通过对Android平台上实时OpenCV的相关工作进行研究和总结,我们可以看出OpenCV在实时计算机视觉应用程序开发方面具有很大的潜力。
在未来的研究中,可以进一步探索和改进这些应用程序,以满足不断增长的计算机视觉需求。
参考文献[1] 作者A. "Android上实时人脸识别应用程序的研究." 计算机视觉杂志, 2018.[2] 作者B. "基于OpenCV和Android的实时手势检测." 图像处理研究, 2019.[3] 作者C. "Android上实时边缘检测应用程序的开发与优化." 计算机图形学论文集, 2020.。
opencv基础知识(好资料)
OpenCV的基本数据类型OpenCV提供了多种基本数据类型。
虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型,但结构都很简单,可将它们作为原子类型。
可以在―…/OpenCV/cxcore/include‖目录下的cxtypes.h文件中查看其详细定义。
在这些数据类型中最简单的就是CvPoint。
CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。
CvPoint有两个变体类型:CvPoint2D32f和CvPoint3D32f。
前者同样有两个成员x,y,但它们是浮点类型;而后者却多了一个浮点类型的成员z。
CvSize类型与CvPoint非常相似,但它的数据成员是integer类型的width和height。
如果希望使用浮点类型,则选用CvSize的变体类型CvSize2D32f。
CvRect类型派生于CvPoint和CvSize,它包含4个数据成员:x,y,width和height。
(正如你所想的那样,该类型是一个复合类型)。
下一个(但不是最后一个)是包含4个整型成员的CvScalar类型,当内存不是问题时,CvScal ar经常用来代替1,2或者3个实数成员(在这个情况下,不需要的分量被忽略)。
CvScalar 有一个单独的成员val,它是一个指向4个双精度浮点数数组的指针。
所有这些数据类型具有以其名称来定义的构造函数,例如cvSize()。
(构造函数通常具有与结构类型一样的名称,只是首字母不大写)。
记住,这是C而不是C++,所以这些构造函数只是内联函数,它们首先提取参数列表,然后返回被赋予相关值的结构。
【31】各数据类型的内联构造函数被列在表3-1中:cvPointXXX(),cvSize(),cvRect()和cvScalar()。
这些结构都十分有用,因为它们不仅使代码更容易编写,而且也更易于阅读。
假设要在(5,10)和(20,30)之间画一个白色矩形,只需简单调用:cvRectangle(myImg,cvPoint(5,10),cvPoint(20,30),cvScalar(255,255,255));表3-1:points, size, rectangles和calar三元组的结构结构成员意义CvPoint int x, y 图像中的点CvPoint2D32f float x, y 二维空间中的点CvPoint3D32f float x, y, z 三维空间中的点CvSize int width, height 图像的尺寸CvRect int x, y, width, height 图像的部分区域CvScalar double val[4] RGBA 值或IplImage*传递到程序。
opencv原理
opencv原理
OpenCV是一种计算机视觉库,它采用了许多算法和技术,用
于处理图像和视频数据。
该库通过使用各种功能强大的函数和方法,可以实现多种计算机视觉任务,包括图像处理、特征提取、对象检测和跟踪等。
OpenCV的基本原理是利用数字图像处理技术,通过对图像进
行各种操作来实现我们所需的功能。
在图像处理过程中,OpenCV使用像素级的操作来处理图像,通过对图像进行像素
点的增强、滤波、转换等操作,实现对图像的增强、修复和转换。
OpenCV还包括一些先进的特征提取算法,例如SIFT(尺度
不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)、ORB(方向性边
角检测器)等。
这些算法可以检测图像中的特征点,从而用于对象检测、图像匹配和跟踪等应用。
另外,OpenCV还提供了一些机器学习算法,例如支持向量机(Support Vector Machines)和随机森林(Random Forests)等,用于图像分类和目标识别。
这些算法可以训练模型,从而能够自动识别图像中的不同对象和场景。
除了以上功能,OpenCV还支持视频处理,包括视频捕捉、视
频编码和解码、视频稳定等。
通过这些功能,我们可以处理实时视频流并提取所需的信息。
总结起来,OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,它基于
数字图像处理和机器学习技术,提供了丰富的函数和方法,用于实现图像和视频处理、对象检测和跟踪等计算机视觉任务。
opencv实验报告
opencv实验报告OpenCV实验报告引言:计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科,而OpenCV(Open Source Computer Vision Library)则是计算机视觉领域中最为常用的开源库之一。
本文将介绍我在学习和实践OpenCV过程中的一些实验和心得体会。
一、图像处理实验1.1 灰度图像转换在图像处理中,灰度图像转换是一个常见的操作。
通过OpenCV的函数,我们可以将彩色图像转换为灰度图像,这样可以方便后续的处理。
实验中,我使用了一张彩色图片,通过OpenCV提供的函数将其转换为灰度图像,并将结果进行了展示和比较。
1.2 图像平滑图像平滑是一种常见的图像处理技术,可以去除图像中的噪声,使图像更加清晰。
在实验中,我尝试了使用OpenCV中的高斯滤波和均值滤波两种方法对图像进行平滑处理,并对比了它们的效果和处理速度。
二、图像特征提取实验2.1 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一,它可以帮助我们识别图像中的边缘和轮廓。
在实验中,我使用了OpenCV提供的Sobel算子和Canny算子两种方法对图像进行边缘检测,并对比了它们的效果和处理速度。
2.2 特征点检测特征点检测是计算机视觉中的一个重要任务,它可以帮助我们在图像中找到具有独特性质的点,用于图像匹配和目标识别等应用。
在实验中,我使用了OpenCV中的SIFT算法对图像进行特征点检测,并对比了不同参数设置下的检测结果。
三、图像识别实验3.1 目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,它可以帮助我们在图像中找到特定的目标物体。
在实验中,我使用了OpenCV中的Haar Cascade分类器对人脸进行检测,并对比了不同参数设置下的检测结果。
3.2 图像分类图像分类是计算机视觉中的一个热门研究方向,它可以帮助我们将图像分为不同的类别。
在实验中,我使用了OpenCV中的机器学习算法SVM对图像进行分类,并对比了不同特征提取方法和分类器参数设置下的分类准确率。
opencv知识点总结
opencv知识点总结1. 图像处理基础图像处理是OpenCV的核心功能之一。
OpenCV提供了丰富的图像处理算法,包括图像的读取、保存、显示、缩放、旋转、灰度化、滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
使用OpenCV可以对图像进行各种处理操作,满足不同需求。
2. 特征检测与描述特征检测与描述是计算机视觉领域的重要研究内容,OpenCV提供了多种特征检测与描述算法,如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(速度加速特征)、ORB(Oriented FASTand Rotated BRIEF)等。
这些算法可以用于在图像中检测关键点,并对这些关键点进行描述,从而实现图像的特征匹配和识别。
3. 目标跟踪与运动估计目标跟踪与运动估计是在视频处理中经常遇到的问题。
OpenCV提供了多种目标跟踪算法,如基于光流的运动估计算法、卡尔曼滤波器等。
这些算法可以用于在视频中跟踪移动目标,并估计目标的运动轨迹。
4. 三维重建与立体视觉三维重建与立体视觉是计算机视觉领域的重要研究方向,OpenCV提供了多种三维重建和立体视觉算法,如立体匹配算法、三维点云重建算法、立体标定算法等。
这些算法可以用于对多张图像进行立体匹配,重建出三维场景的结构。
5. 目标识别与分类目标识别与分类是计算机视觉的经典问题,OpenCV提供了多种目标识别和分类算法,如Haar特征级联分类器、HOG(方向梯度直方图)特征分类器、深度学习模型等。
这些算法可以用于在图像中检测和识别出特定目标,如人脸、车辆、物体等。
6. 机器学习与模式识别OpenCV还提供了多种机器学习和模式识别算法,如支持向量机(SVM)、K均值聚类、决策树、随机森林等。
这些算法可以用于对图像数据进行分类、聚类、回归等任务,实现图像的智能识别和分析。
7. 深度学习与神经网络随着深度学习技术的兴起,OpenCV也提供了对深度学习和神经网络的支持。
OpenCV对多种深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)进行了整合,并提供了神经网络模型的导入、预测、微调等功能。
OPENCV特征提取代码总结
OPENCV特征提取代码总结OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。
其中,特征提取是计算机视觉中的一个重要任务,它能够从图像中提取出有用的信息和特征,用于目标识别、图像匹配、图像检索等应用。
本文将对一些常用的OpenCV特征提取代码进行总结。
一、特征提取的基本步骤特征提取的基本步骤包括:图像读取、预处理、特征计算、特征描述。
在OpenCV中,可以通过以下几个类和函数来实现特征提取:1. cv::Mat:表示图像的类,可以通过imread函数读取图像;2. cv::normalize:将图像归一化,可用于图像的预处理;3. cv::FeatureDetector:特征检测器的基类,用于检测图像中的特征点;4. cv::DescriptorExtractor:特征描述子提取器的基类,用于计算特征点的描述子;5. cv::DMatch:表示匹配两个特征点的类,包括特征点的编号和匹配的距离。
二、特征检测特征检测是特征提取的第一步,它用于在图像中寻找具有一定特性的特征点,常用的特征检测算法有Harris角点检测、SIFT检测、SURF检测等。
以Harris角点检测为例,代码如下:```cv::Mat image = cv::imread("image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);cv::Mat corners;cv::cornerHarris(image, corners, 2, 3, 0.04);cv::normalize(corners, corners, 0, 255, cv::NORM_MINMAX,CV_32FC1, cv::Mat();```在上述代码中,首先使用imread函数读取图像,然后调用cornerHarris函数进行角点检测,最后使用normalize函数将角点图像归一化到0到255之间。
三、特征描述特征描述是特征提取的第二步,它用于计算特征点的描述子,常用的特征描述子有SIFT描述子、SURF描述子、ORB描述子等。
《2024年基于OpenCV的工业机器视觉软件开发》范文
《基于OpenCV的工业机器视觉软件开发》篇一一、引言随着科技的不断发展,工业自动化已成为现代制造业的重要组成部分。
在这个过程中,工业机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
OpenCV(开源计算机视觉库)作为一种强大的计算机视觉平台,为工业机器视觉软件开发提供了强有力的支持。
本文将探讨基于OpenCV的工业机器视觉软件开发的相关内容。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,包含了大量计算机视觉领域的算法和功能。
它被广泛应用于各种领域,包括工业自动化、医学影像处理、自动驾驶等。
在工业领域,OpenCV通过其强大的图像处理和机器学习功能,为机器视觉软件开发提供了丰富的工具和资源。
三、基于OpenCV的工业机器视觉软件开发1. 开发流程基于OpenCV的工业机器视觉软件开发流程主要包括需求分析、系统设计、图像预处理、特征提取、图像匹配与识别等步骤。
首先,根据工业生产的需求,进行详细的需求分析,明确软件的功能和性能要求。
然后,进行系统设计,包括硬件配置、软件架构设计等。
接着,对图像进行预处理,如去噪、增强等操作,以提高图像的质量。
然后,通过特征提取算法提取出图像中的特征信息。
最后,利用图像匹配与识别技术对特征信息进行比对和识别,实现工业生产过程中的自动化检测和控制。
2. 关键技术在基于OpenCV的工业机器视觉软件开发中,关键技术主要包括图像处理、特征提取和图像匹配与识别等。
图像处理技术包括图像去噪、增强、分割等操作,用于提高图像的质量和提取出有用的信息。
特征提取技术则通过算法从图像中提取出具有代表性的特征信息,如边缘、角点、纹理等。
图像匹配与识别技术则通过比对和识别特征信息,实现工业生产过程中的自动化检测和控制。
3. 开发实例以一个典型的工业生产场景为例,介绍基于OpenCV的机器视觉软件开发的应用。
在某个汽车制造厂的自动化生产线上,需要检测汽车零部件的尺寸和位置是否符合要求。
基于opencv的人脸识别课设个人总结
基于opencv的人脸识别课设个人总结
基于OpenCV的人脸识别课设个人总结
进入人工智能的大门后,我选择深入研究人脸识别这一课题。
在这个过程中,我深感人工智能技术的神奇与魅力。
我之所以选择这个课题,是因为人脸识别技术在我们日常生活中的应用越来越广泛,从手机解锁到公共安全监控,都离不开这项技术。
在这次课设中,我主要负责的是基于OpenCV的人脸识别模块的开发。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,包含了大量的人脸识别算法和工具。
通过使用OpenCV,我能够快速地构建起一个简单的人脸识别系统。
在开发过程中,我遇到了许多问题。
其中最大的问题是人脸识别的准确性。
由于不同的人脸特征差异很大,如何准确地识别出每个人脸是一个巨大的挑战。
为了解决这个问题,我尝试了多种算法和参数调整,最终发现使用深度学习的方法能够显著提高人脸识别的准确性。
此外,我也意识到团队合作的重要性。
在开发过程中,我们需要不断地与队友沟通交流,分享彼此的想法和经验。
只有这样,我们才能够快速地解决问
题,提高开发效率。
同时,我们也需要学会接受和尊重彼此的意见,只有这样,我们才能够共同进步。
经过这次课设,我对人脸识别技术有了更深入的了解。
我不仅学会了如何使用OpenCV进行人脸识别,还学会了如何解决实际开发中遇到的问题。
我相信,这次课设的经验将会对我未来的学习和工作产生积极的影响。
未来,我计划进一步深入研究人脸识别技术,探索更多的应用场景。
同时,我也希望能够与更多的同行交流合作,共同推动人工智能技术的发展。
opencv知识点
OpenCV知识点1. 简介OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和工具。
OpenCV最初由Intel开发,并于2000年首次发布。
目前,OpenCV已经成为计算机视觉领域最受欢迎和广泛使用的库之一。
2. 图像处理2.1 图像读取与显示使用OpenCV可以轻松地读取和显示图像。
下面是一个简单的示例代码:import cv2# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('Image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()2.2 图像缩放与裁剪OpenCV提供了丰富的函数来处理图像的缩放和裁剪。
下面是一些常用的函数:•resize():调整图像大小。
•crop():裁剪图像。
import cv2# 缩放图像resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))# 裁剪图像cropped_img = img[y:y+h, x:x+w]2.3 图像滤波滤波是一种常用的图像处理技术,用于去除噪声、平滑图像以及检测边缘等。
OpenCV提供了多种滤波方法,如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
import cv2# 均值滤波blurred_img = cv2.blur(img, (ksize, ksize))# 高斯滤波blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (ksize, ksize), sigma)# 中值滤波blurred_img = cv2.medianBlur(img, ksize)2.4 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一。
OpenCV提供了多种边缘检测算法,如Sobel算子、Canny边缘检测等。
OpenCV总结
会出错
三、基本操作与常用函数说明
矩阵操作
指派外部数据给矩阵头
void cvSetData( CvArr* arr, void* data, int step ); 对已分配数据区矩阵使用该函数会发生内存泄露
释放矩阵
cvReleaseData(CvMat** mat); cvReleaseMatHeader(CvMat** mat ); VS void cvReleaseMat( CvMat** mat );
二、OpenCV基本数据类型和数据结构
1 2
CvMat:多通道矩阵
IplImage:IPL图像的头结构
3 4
5
CvArr:不确定数组
CvvImage:OpenCV的图像类
其他结构
二、OpenCV基本数据类型和数据结构 CvArr:不确定数组
只用作函数的参数
表示可接受多种类型的输入形式 (矩阵等)
int depth; 图像通用数据类型: IPL_DEPTH_<bit_depth>(S|U|F) S、U、F的意义同矩阵数据类型。
例:IPL_DEPTH_8U:8位无符号整数图像 IPL_DEPTH_32F:32位浮点数图像
二、OpenCV基本数据类型和数据结构 IplImage:IPL图像的头结构
cvaux.lib 辅助的OpenCV函数
立体匹配 3D跟踪 PCA方法 HMM模型
一、OpenCV基本介绍
VC6下OpenCV的环境设置 1. 将路径C:\Program Files\OpenCV\bin加 入到环境变量PATH中
一、OpenCV基本介绍
VC6下OpenCV的环境设置 2. 通过菜单Tools->Options->Directories 设置lib路径
opencv——边缘检测算法(总结)
opencv——边缘检测算法(总结)前⾔耐⼼看完⼀定会有收获的,⼤部分内容也会在代码中体现,结合理论知识和代码进⾏理解会更有效。
代码⽤opencv4.5.1(c++)版实现⼀、边缘检测算法边缘检测算法是指利⽤灰度值的不连续性质,以灰度突变为基础分割出⽬标区域。
对铝铸件表⾯进⾏成像后会产⽣⼀些带缺陷的区域,这些区域的灰度值⽐较低,与背景图像相⽐在灰度上会有突变,这是由于这些区域对光线产⽣散射所引起的。
因此边缘检测算⼦可以⽤来对特征的提取。
1、⼀阶算⼦⼀种是基于⼀阶微分的算⼦,也称基于搜索的算⼦,⾸先通过⼀阶导数计算边缘强度,然后采⽤梯度的⽅向来对边缘的局部⽅向进⾏寻找,同时根据该⽅向来寻找出局部梯度模的最⼤值,由此定位边缘,如Roberts Cross算⼦,Prewitt算⼦Sobel算⼦,Kirsch算⼦,Canny算⼦,罗盘算⼦等;图像中的边缘区域,像素值会发⽣“跳跃”,对这些像素求导,在其⼀阶导数在边缘位置为极值,这就是Sobel算⼦使⽤的原理——极值处就是边缘。
2、⼆阶算⼦另⼀种是基于⼆阶微分的算⼦,也称基于零交叉的算⼦,通过寻找由图像得到的⼆阶导数的过零点来定位检测边缘,如Marr-Hildreth算⼦,Laplacian算⼦,LOG算⼦等。
如果对像素值求⼆阶导数,会发现边缘处的导数值为0。
⼆、⼀阶算⼦分析⼀阶微分算⼦进⾏边缘检测的思路⼤致就是通过指定⼤⼩的核(kernal)(也称为算⼦)与图像进⾏卷积,将得到的梯度进⾏平⽅和或者最⼤值作为新的梯度赋值给对应的像素点,不同的⼀阶微分算⼦主要的不同在于其算⼦即核的元素不同以及核的⼤⼩不⼀样以下是连续函数的⼀阶导数求导公式:因为图像是⼀个⾯,就相当于是灰度值关于x,y两个⽅向的函数,要求某⼀点的导数,则是各个⽅向的偏导数的平⽅和再进⾏开⽅运算。
离散函数的⼀阶导数公式:y'=[y(x0+h)-y(x0-h)]/(2h);这是⼀维函数的⼀阶求导,h是步长,在图像处理中⼀般为1⾸先复习⼀下什么是卷积?卷积就是对应的元素相乘再进⾏累加的过程实例图⽚:1、Roberts算⼦Robert算⼦是⽤于求解对⾓线⽅向的梯度,因为根据算⼦GX和GY的元素设置可以看到,只有对⾓线上的元素⾮零,其本质就是以对⾓线作为差分的⽅向来检测。
SpringBoot使用OpenCV示例总结
SpringBoot使⽤OpenCV⽰例总结前⾔最近有个项⽬需要对图⽚图像进⾏处理,使⽤到了开源框架OpenCV全称是Open Source Computer Vision Library,是⼀个跨平台的计算机视觉库;⽽现在的项⽬都是基于SpringBoot,需要把OpenCv整合进去,下⾯把在使⽤中遇到的问题进⾏⼀个汇总整理。
下载安装Opencv官⽹提供了⼀个多个平台的版本包括:Windows,IOS,Android,地址如下:;因为开发在Windows平台,发布在Linux平台,所以我们这⾥⾄少需要两个版本;windows平台直接可以在官⽹下载安装即可,安装完会出现opencv⽂件夹在build\java⽬录下有我们需要的opencv-3410.jar,x64/opencv_java3410.dll,x86/opencv_java3410.dll⽂件;Linux平台Linux平台需要我们⼿动编译,下载,解压到/user/local⽬录下,然后编译安装,执⾏如下命令:cd /usr/local/opencv-3.4.10mkdir buildcd buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DBUILD_TESTS=OFF ..make -j8sudo make install安装完之后可以在build/bin⽬录下找到opencv-3410.jar,在build/lib⽬录下找到libopencv_java3410.so整合使⽤两个平台分别安装完之后,获取了对应的dll和so⽂件;两个平台获取到的jar都是⼀样的,随便⽤哪个都可以,下⾯看看如何使⽤外部引⽤⽅式通过把应⽤jar与本地库⽂件进⾏分隔开,然后在项⽬中进⾏引⽤相对路径⽅式可以通过System.loadLibrary来指定本地库⽂件,但是这种⽅式需要在运⾏时指定-Djava.library.path,具体可以提供配置类:@Configurationpublic class NativeConfig {static {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);}}运⾏时需要在VM arguments中添加-Djava.library.path=对应dll存放的路径,不然会出现如下错误:Caused by: ng.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java3410 in java.library.pathat ng.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1860) ~[na:1.8.0_251]at ng.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:870) ~[na:1.8.0_251]at ng.System.loadLibrary(System.java:1122) ~[na:1.8.0_251]at com.springboot.opencv.NativeConfig.<clinit>(NativeConfig.java:10) ~[classes/:na]绝对路径⽅式可以通过System.load来指定本地库函数的绝对路径:@Configurationpublic class NativeConfig {static {System.load("C:\\Users\\opencv\\build\\java\ 64\\opencv_java3410.dll");}}踩坑1在IDE中运⾏使⽤Opencv功能的时候,出现如下错误:ng.UnsatisfiedLinkError: org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread_1(Ljava/lang/String;)Jat org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread_1(Native Method) ~[opencv-3.4.10.jar:unknown]at org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread(Imgcodecs.java:332) ~[opencv-3.4.10.jar:unknown]at com.springboot.opencv.OpenCVController.testOpenCV(OpenCVController.java:13) ~[classes/:na]很明显是在使⽤jar包⾥⾯的⽅法时没有找到对应的本地库函数,也就是说loadLibrary没有成功,但是之前其实在本地Java项⽬中是有进⾏测试的,可以通过的,猜测是不是使⽤了什么⼯具导致加载失败,最终锁定在⼯具包,提供了动态加载等功能,直接移除此⼯具包,或者配置如下开关:System.setProperty("spring.devtools.restart.enabled", "false");内部引⽤⽅式为了更加简单部署,可以把本地库⽂件和项⽬⽂件打成⼀个jar包,可以把本地库⽂件放在resources⽬录下,这样可以打成⼀个jar包,现在的主要问题就是如何加载jar包⾥⾯的本地库⽂件,通过测试发现可以读取到resources⽬录下的库⽂件,但是通过system.load并不能去加载成功,对应的是⼀个类似如下的路径:file:/C:/Users/Administrator.SKY-20170404CXG/Desktop/springboot-0.0.1-SNAPSHOT.jar!/BOOT-INF/classes!/opencv最后采⽤的⽅式是把读取的库⽂件,存放到系统的⼀个临时⽂件夹下,然后拿到库⽂件的绝对路径,这样就可以通过system.load直接去加载,具体实现代码可以参考踩坑2在执⾏maven编译打包的时候,发现本地库⽂件(dll或者so⽂件)体积会变⼤,猜测maven在编译的时候对本地库⽂件也进⾏了编译,具体如何禁⽤指定的⽂件格式编译,⽽只需要拷贝即可:<plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-resources-plugin</artifactId><configuration><encoding>UTF-8</encoding><!-- maven编译下⾯扩展类型⽂件的时候直接复制原⽂件,⽽不会进⾏⼆次编码--><nonFilteredFileExtensions>dll,so</nonFilteredFileExtensions></configuration></plugin>第三⽅Jar包除了以上两种需要我们⾃⼰去实现加载的⽅式,其实还可以直接使⽤第三⽅提供的jar包,⾥⾯包含了OpenCV.jar,对应各个平台的本地库,以及加载本地库的封装类;查看其源码可以发现,其实也是通过判断当前系统,然后将对应的本地库⽂件拷贝到系统的临时⽂件夹下,最后通过system.load去加载:Files.createTempDirectory(`opencv_openpnp`);因为此包兼顾了所有平台,所以整个包有点⼤,⼀百多M,如果部署的系统确定,其实可以⾃⼰去加载指定库⽂件就可以了,然后以相同的⽅式打成⼀个公共包供各个系统使⽤;总结本⽂虽然介绍的是在项⽬中使⽤OpenCV的⼀些总结,但其实其他的本地库也可以使⽤相同的⽅式;本⽂重点记录⼀下在使⽤过程中遇到的那些坑,以及加载库⽂件的⽅式。
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break; } } return 0;
以下的环境改为:opencv2.4.2+vs2010
四、opencv 打开摄像头并对摄像头内视频进行 canny 边缘检测。 代码为:
1 // cam_test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
4 #include "stdafx.h" 5 #include <opencv2/core/core.hpp> 6 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 7 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 8 #include <iostream> 9 10 #pragma comment( lib, "opencv_core242.lib" ) 11 #pragma comment( lib, "opencv_highgui242.lib" ) 12 #pragma comment( lib, "opencv_imgproc242.lib" ) 13 14 using namespace cv; 15 using namespace std;
VideoCapture destructor}
总结系列_2(vc,opencv,Qt 等错误调试,续...) 本文将总结一些在使用 opencv+vs 过程中碰到的 error。
1.程序编译通过,运行时出现如下错误:
解决方法:
a.可能是读取文件时出现错误,比如说读图片,视频等文件名字或路径弄错 了。
三、opencv 驱动摄像头并显示出来。代码为:
1 #include "stdafx.h"
2 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
3
4 using namespace cv;
5
6 int main(int argc,unsigned char* argv[])
这是因为控制台程序不能使用 Qt 的界面(本程序中使用了 QMessageBox),因此需要在工程 pro 的代码中把 QT – gui 给去掉,否则会 报类似的这种错误。
12.如果是在 OpenCV 中出现如下错误:
则表示是 imshow 函数需要还来不及显示完成就被其它的函数给中断了, 这可能在回调函数中出现这种情况。 总结系列_3(opencv 中 c 版本和 c++版本区别体验,续...)
7{
8 Mat img_src;
9 VideoCapture cam(0);
10 for (;;)
11 {
12
cam >>img_src;
13
imshow("camera",img_src);//可以事先不用新建一个窗口
14 15 16 17 18 19 20 21 }
char c=(char)waitKey(30); if (c==27) {
则说明你在头文件中定义了变量,且这个头文件有被 2 个或 2 个以上的源 文件包含了。因此可以得出结论,尽量不要在头文件中定义变量,如果要定义的 话,就需要在前面加一个 static 关键字。 6.当用单步调试,变量监视器来监视 Mat 型变量时,查看 Mat 型里面的 data 数据(特别是其数据类型为浮点数时),有可能出现如下显示:
3. 当编译通过,运行程序一段时间后出现如下提示:
解决方法: a. 可能是读取的地址无效,比如说你去读取一副图片,但是你给的图片目 录中没有该文件的话就会出现类似错误。
4.如果自己单独写一个头文件,比如说 gmm.hpp,头文件中也包含了
opencv 用到的系统头文件,但是在 gmm.hpp 中应用 opencv 自带的变量类
Mat img_src; for (;;) {
img_src=imread("lena.jpg"); imshow("lena_show",img_src); waitKey(30); } return 0; }
二、opencv 读取 avi 文件并显示出来:
注意有些 avi 格式的视频是读不出来的。代码为:
16
17 int main( int argc, const char **argv )
18 {
19
20 VideoCapture cap(0); // open the default camera
21 if(!cap.isOpened()) // check if we succeeded
22
1. 显示窗口大小的改变方法不同。 在 c 版本中,定义一个窗口时用 cvNamedWindow. 比如说 cvNamedWindow(“src”,0);后面的参数为 0 表示窗口大小可以手 动改变,否则窗口的大小是自适应图片大小的。 而在 c++版本中定义一个窗口用 namedWindow. 比如说 namedWindow(“src”,1);不管后面第二个参数是多少,都不能手 动更改窗口的大小,因为它的尺寸是根据图片大小自动生成的。 并且要看到手动调整窗口大小的效果,还需要配合 cvShowImage(“src”,img); 也就是说如果后面显示用 c++版本的 imshow(“src”,img);也是看不到手 动调整图片大小的效果的。 2. 显示图片的函数不同。 在 opencv 的 c 版本中,显示图片用 cvShowImage; 比如说,cvShowImage(“src”,img);
30
GaussianBlur(edges, edges, Size(7,7), 1.5, 1.5);
31
Canny(edges, edges, 0, 30, 3);
32
imshow("edges", edges);
33
if(waitKey(30) >= 0) break;
34 }
35 // the camera will be deinitialized automatically in
return -1;
23 Mat edges;
24 namedWindow("edges",1);
25 for(;;)
26 {
27
Mat frame;
28
cap >> frame; // get a new frame from camera
29
cvtColor(frame, edges, CV_BGR2GRAY);
一句话,debug 下用 debug 下对应的 dll,release 下用 release 对应的 dll 即可。 10. 在 qt 中如果定义在头文件中定义了槽函数,则在 cpp 源文件必须去实现该 槽函数,否则会出现类似 undefined reference to MainWindow::on_pushButton_clicked()的错 误,该错误是由于在 UI 中删除了某些不用的按钮造成的。 11.如果用 Qt 的控制台建立程序,运行程序时出现下面的错误提示:
并且这里的 img 是 IplImage*类型,所以如果你定义的 img 是 Mat 类型 的话就用不了,因为程序不能自动将 Mat 类型转换成 IplImage*类型。
在 opencv 的 c++版本中,显示图片用的是 imshow; 比如说,imshow(“src”,img); 当然这里的 img 就是 Mat 类型了。也就是说如果这里的 img 用 IplImage* 就不行了,程序不能自动将 IplImage*转换成 Mat 类型。 通过上面 2 点应该注意到,如果要手动改变图片的尺寸,就必须 cvNamedWidow(“src”,0); cvShowImage(“src”,img)一起用。其中 img 是 IplImage*类型。 当然 cvNamedWindow(“src”,0)也可以和 imshow(“src”,img)一起用, 其中 img 是 Mat 类型,但是这样达不到自动改变窗口大小的目的。 因为一般情况下,namedWindow(“src”,1)和 imshow(“src”,img)一起 用的。 下面来看看 IplImage 结构体内部:
后面在网上查,他们都说 opencv2.0 以前只支持 VWF 驱动,这个是微软比 较老的驱动。到 opencv2.0 以后就采用 VedioCapture 类,支持 DirectShow 类。难道是我摄像头的驱动过低?后面试了很多摄像头的驱动,从 01 年的到 11 年的,都不行。最后也测试了这个 VideoCapture 类读取视频 avi 文件功能, 发现也不顺利。后面自己重新建立了一个工程,采用同样的代码就顺利运行了。 (因为刚装 opencv2.4.2,所以我拿的是以前在 opencv2.3.1 下没写完的代 码,屏蔽之,加入摄像头测试代码的),看来可能是 2.3.1 下的某些东西影响 了吧。总之,能工作就好!