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机器视觉的相关资源

以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望...

opencv3.1学习笔记(27) 模板匹配

模板匹配是机器视觉里面最重要的内容之一,如果没有它,像一些定位的案子就没办法开展了。这个是需要重点研究的话题。演示代码:完全引用下贾志刚老师的代码。从效果上来看,完全没有办法和halcon的模板匹配进行比较,这个真是让人沮丧的结果。难怪群里有些朋友说,OpenCV的模板匹配想要实用,需要自己写算法。#include <opencv2/opencv.hpp> #include <...

opencv3.1学习笔记(26) 直方图反相投影

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src; Mat hsv; Mat hue; int bins = 12; void Hist_And_B...

opencv3.1学习笔记(25) 直方图比较,判断图片相似度

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; string convertToString(double d); int main(int argc, char*...

opencv3.1学习笔记(24) 直方图计算并显示

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imr...

opencv3.1学习笔记(23) 直方图均衡化

这一课讲了两个直方图有关的理论,重点在理论知识。即:什么是直方图、直方图均衡化。勇哥很欣赏贾志刚老师的讲课,理论与实践结合,许多理论都丰富了勇哥对halcon算子的认识。在之前,学习halcon主要精力都是在学习算子怎么用,从来没可能了解它的基础理论,现在贾志刚老师这套opencv的教程则可以反哺halcon的基础理论。演示程序:#include <opencv2/opencv.hpp>...

opencv3.1学习笔记(22) 像素重映射

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int index = 0; Mat src, dst,mapx,mapy; void updateMap(void)...

opencv3.1学习笔记(21) 霍夫变换找圆

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imr...

opencv3.1学习笔记(20) 霍夫变换找直线

找线找圆是勇哥感兴趣的话题,在机器视觉里面,没有这个功能是没办法干活的。不过,遗憾的是,勇哥按照视频里面做,曝出下面的错误。花了几个小时网上求解,不得解,郁闷!只能暂时先把贴子写下去,有解决办法再回来补充贴子了!补注:2020/2/2勇哥发现错误的原因了,我把HoughLinesP写成了HoughLines,后者是老手用的,所说要自己反变换到平面空间(暂时不懂这个)。演示代码:#include &...

opencv3.1学习笔记(19) Canny算子

Canny算子的原理是比较复杂的,勇哥听了几遍都没搞明白。唉,还是先学会怎么用吧。演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int t1_value = 50; int max_value = 255;...

opencv3.1学习笔记(18) Laplance算子

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("e:/girl.pn...

opencv3.1学习笔记(17) Sobel算子

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst,dst2,dst3,dst4,dst5,dst6,dst7;...

opencv3.1学习笔记(16) 处理卷积边缘问题

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("e:/bobdert...

opencv3.1学习笔记(15) 自定义线性滤波

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst,dst2,dst3,dst4,dst5,dst6; src...

opencv3.1学习笔记(14) 阈值操作

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; Mat src, gray_src, dst; int threshold_value = 127; int threshold_max = 255; int...

opencv3.1学习笔记(13) 图像金字塔-上采样与降采样

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("e:/5.png&q...

opencv3.1学习笔记(12) 形态学操作应用-提取水平与垂直线

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst,dst2,dst3,dst4; src = imread(&...

opencv3.1学习笔记(11) 形态学操作

OpenCV的形状学算子morphologyEx,包括了常见的:开运算闭运算梯度顶帽黑帽等操作。演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) {...

opencv3.1学习笔记(10) 膨胀与腐蚀

膨胀与腐蚀是形态学操作中的一种,是比较有用的。在halcon机器视觉中也是常用操作。请看演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; Mat src, dst; void CallBack_Demo(int...

opencv3.1学习笔记(9) 图像模糊

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst,dst1,dst2,dst3; src = imread(&...

opencv3.1学习笔记(8) 绘制形状与文字

绘制形状比较简单,基本上没啥子好说的,见代码。演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; Mat bgImage; const char* drawdemo_win = "draw shapes and...

opencv3.1学习笔记(7) 亮度对比度

演示代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("e:/5.png&q...

opencv3.1学习笔记(6) 图像混合

图像混合的原理理论-线性混合操作其中 a的取值范围为0~1之间对应的opencv算子是 addWeighted()参数1:输入图像Mat – src1参数2:输入图像src1的alpha值参数3:输入图像Mat – src2参数4:输入图像src2的alpha值参数5:gamma值参数6:输出混合图像注意点:两张图像的大小和类型必须一致才可以演示代码:#include <opencv2/op...

opencv3.1学习笔记(4) Mat对象介绍

Mat对象介绍Mat对象是从OpenCV2.0引入的对象,处理的对象其实是二维像素数组。就像OpenCV官方教程中说的,下图中的车在CCD中看到的其实是一个二维的数组。Mat这个对象集成了一些操作这个数组数据的方法。最初的opencv版本中,和Mat功能相似的是数据结构 lIplImage。lIplImage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在,是C语言风格的数据结构, 需要开发者自己分...

opencv启动USB摄像头并保存图片的代码

勇哥的测试平台是vs2019+opencv3.1,下面的代码可用。功能是打开usb摄像头,并保存每帧图片。#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include<ios...

opencv3.1学习笔记(3) 矩阵的掩膜操作

下面的代码实现图像对比度的调整。效果见后面的图片。其实勇哥认为这个实现的是图片锐化效果,如果用photoshop来做对比,实现的就是锐化滤镜的效果。而photoshop的对比度效果与这个是是不同的。代码说明:(1)注释的代码用来操作图片中的像素。这也是数据类型Mat的一个功能。CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Mat.ptr<uchar>(...

opencv3.1学习笔记(2) 加载、修改颜色空间、保存图像

先上代码:#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("e:/3.png&q...

opencv3.1学习笔记(1) opencv介绍,环境搭建

在官网 www.opencv.org 上下载 这是一个比较老的版本。本系列学习笔记使用的这个版本。下面是opencv的简单介绍。下面说明一下opencv加上vc++开发环境的配置。首先按下面的说明添加vc++的库,包含目录,依赖项。这里勇哥使用的是vs2019集成环境下的vc++。接下来用一段代码验证一下opencv开发环境是否搭建成功。#include <opencv2/opencv.h...

认识vidi(二)

红色版本检测&分割纺织检测纺织检测狭窄的纤维检测医用钻头的检测巧克力的检测大理石的检测 @ 120m/min工件的表面检测手表零件检测印刷检测薯条的检测Cement Spot segmentation医疗检测 疟疾寄生虫在血液里的检测铁轨检测汽车引擎部件的检测医疗影像绿色版本标签 & 分类后勤中心木料筛选...

图像解析力算法—SFR(Spatial Frequency Response)原理分析(一)

在图像解析力算法—SFR(Spatial Frequency Response)概念理解一文中,我们已经讲解了在阅读SFR源码前必须了解的概念,下面我们来讲解一下,SFR算法的计算具体流程,然后结合源码进行分析, 获取计算公式。先来看图,直观感受一下吧:可以看到,SFR的具体步骤就是上面的九大步骤,箭头中对应的是每一步执行前后对应的输入和输出。总结如下:0、获取垂直斜边的ROI1、进行数据的归一化...
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