opencv2.4.3 doc

opencv2.4.3访问图像的简单的几种方法：指针法,迭代器法,at()函数法,供大家参考。

通过不同方式访问图像像素

最近在学习vs2010并结合opencv2.4.3进行图像处理，首先研究了在opencv中如何去访问像素，查阅资料，浏览博客，总结了一下，一般有三种方法：Mat类的.at()函数，指针，迭代器，代码如下：

// sy1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

/////////////////////////////

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/core/core.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <iostream>

using namespace std;

using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

double t1=(double)getTickCount(); Mat img_g

Opencv 安装与设置

版本：Opencv2.4.8 vs2010 win7x64 第一步，下载Opencv2.4.8 和vs2010

Opencv2.4.6下载地址：http://opencv.org/downloads.html

第二步，安装Opencv,我的安装路劲是E:\\yangfan\\software\\opencv-2.4.8,安装vs2010

第三步, 本人没有用cmake编译opencv，当然你也可以编译一下。安装后，修改环境变量，计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量,编辑Path 键入 E:\\yangfan\\software\\opencv-2.4.8\\opencv\\build\\x64\\vc10\\bin

、

第四步，在vs2010中新建控制台项目可以是win32的也可以是x86的， Win32: 文件-新建-项目

X64：要建立x64项目要在上述基础上再做一下如图所示的调整

第五步，vs2010配置

如下图所示的步骤,在vc目录的包含目录中加入

E:\\yangfan\\software\\opencv-2.4.8\\opencv\\build\\include

E:\\yangfan

这里说下，VS 10 或者 VS12 基本没什么影响，都是一样的。 首先我们去下载 VS10 或者 VS12 。这里我以VS10 来说明。 下载完后。我们再下载opencv 2.4.9 。

opencv 下载后一般是个安装包，需要我们解压，而这个解压过程其实也就是我们安装的过程。现在比如我们解压到 D:\\Program Files (x86)\\opencv-2.4.9 里面，解压完之后，会在opencv-2.4.9 文件包里生成一个opencv 文件包，里面就是opencv的具体的东西。

然后我们来进行环境配置，可能对于刚接触这个的朋友来说，感觉真的是太烧脑了，其实这个是相当简单，只要按照步骤来，绝对没有问题的。

环境配置：首先我们点桌面上的“计算机”－“属性”－“高级系统设置”－“高级”－“环境”－“环境变量”注意：这里点完环境变量之后，会有两个变量，一个是用户变量和系统变量。我们先查看一下，哪一个变量里面没有“path”，然后就是没有“path”变量里面添加一个“path”。一般来说都是在用户变量里面添加，不过有些系统比如win7 win 8 win 10 可能有一点不一样，不管怎样，我们就在没有“path”里面添加“pat

这里说下，VS 10 或者 VS12 基本没什么影响，都是一样的。 首先我们去下载 VS10 或者 VS12 。这里我以VS10 来说明。 下载完后。我们再下载opencv 2.4.9 。

opencv 下载后一般是个安装包，需要我们解压，而这个解压过程其实也就是我们安装的过程。现在比如我们解压到 D:\\Program Files (x86)\\opencv-2.4.9 里面，解压完之后，会在opencv-2.4.9 文件包里生成一个opencv 文件包，里面就是opencv的具体的东西。

然后我们来进行环境配置，可能对于刚接触这个的朋友来说，感觉真的是太烧脑了，其实这个是相当简单，只要按照步骤来，绝对没有问题的。

环境配置：首先我们点桌面上的“计算机”－“属性”－“高级系统设置”－“高级”－“环境”－“环境变量”注意：这里点完环境变量之后，会有两个变量，一个是用户变量和系统变量。我们先查看一下，哪一个变量里面没有“path”，然后就是没有“path”变量里面添加一个“path”。一般来说都是在用户变量里面添加，不过有些系统比如win7 win 8 win 10 可能有一点不一样，不管怎样，我们就在没有“path”里面添加“pat

摘 要

人脸检测主要是基于计算机识别的一项数字化技术，用以准确获取人的脸部大小和位置信息，在进行人脸检测时，突出主要的脸部特征，淡化次要的环境、衣着等因素。对于某些情况下，人脸检测也可以计算出人脸，如眼睛，鼻子和嘴等精确的微妙特征。由于在安全检测系统，医学，档案管理，视频会议和人机交互等领域人脸检测系统都有光明的应用前景，因此人脸检测逐渐成为了两个跨学科领域研究的热门话题:人工智能和当前模式识别。本文基于OpenCV视觉库具体的设计并开发了对数字图像中的人脸检测的程序，所采用的人脸检测的原理主要是分类器训练模式(Adaboost算法)提取Haar特征的方法。它在整个软件极其重要的作用，图像中人脸的准确定位和识别都受图像处理好坏的直接影响。本次所设计的软件在图像处理部分所采用的方法是基于Adaboost算法进行Haar特征的提取，在此之上加以通过积分图方法来获取完整的级联分类器结构，进行人脸检测时，OpenCV级联分类器通过Adaboost人脸检测算法进行训练，此后采用不同情况下的实验样本完成精确定位以及检测试验。经过代码的设计和调试，在最后的测试中针对数字图像进行的人脸检测和定位达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。

关键词：人脸检测

opencv笔记8----从大恒工业摄像头读取图像

2013-10-25 10:31 3280人阅读 评论(9) 收藏 举报

采用大恒MER系列工业摄像机，不能用OpenCV自带函数打开摄像头，需要用厂商提供的API

工业摄像头采集的图片格式为BYTE，opencv需要从内存中读取BYTE，转化成IplImage *(in C) 或者Mat( in c++)

[cpp] view plain copy print?

1. #include \2. #include \3. #include

4. #include 5. using namespace cv; 6. 7.

8. GX_DEV_HANDLE hDevice = NULL; 9. static int keycode; 10.

11. MERCamera::MERCamera() 12. {

13. GX_STATUS status = GX_STATUS_SUCCESS; 14. int64_t nValue = 0; 15.

16. GXI

Opencv-2.1.0 的arm移植

我的环境

Host:Ubuntu 14.04

Target:tq2410 with Linux 2.6.30.4

Crossing Compiler:arm-linux-gcc 4.3.2

一 交叉编译链的安装

1# cd /usr/local

解压，即可得到 arm-none-linux-gnueabi 目录

# tar xzvf arm-none-linux-gnueabi-4.3.2.tgz -C ./

2 编辑/etc/bash.bashrc文件添加把编译器路径到环境变量 PATH中 , 只要在这个文件中添加下面这 2 个语句即可:

PATH=/usr/local/arm/4.3.2/bin:$PATH

export PATH

3 编辑完毕后使用 source /etc/bash.bashrc 命令执行以下这个文件,让设置生效,之后再输入:

# arm-none-linux-gnueabi-gcc -v

如果输出下面的信息则表面设置成功:

Using built-in specs.

Target: arm-none-linux-gnueabi

Configured

--build=i686-pc-linux-gnu

--wit

// ocl_stereo_match.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 //

#include \

#include #include #include #include #include

#include \

#include \

#pragma comment(lib,\#pragma comment(lib,\#pragma comment(lib,\

#pragma comment(lib,\

using namespace cv; using namespace std; using namespace ocl;

struct App { App(CommandLineParser&cmd); void run(); voidhandleKey(char key); voidprintParams() const; voidworkBegin() { work_begin = getTickCount(); } voidworkEnd() { int64 d = getTickCount() - work_begin; double f = getTickFrequency();

每當滑鼠在視訊視窗介面點擊一下的時候,都會有固定三個動作

1.點擊(Click)

2.放開(Down)3.滑動(move)

因此,程式執行滑鼠在點擊的時候onMouse()都會連續跑三次,代表滑鼠在點擊的時候連續的三個事件,而

void onMouse(int Event,int x,int y,int flags,void* param ) 副程式的引數分成四個不同的分類,分別為

1.事件回傳代號(int Event)

2.座標(int x,int y)

3.flags代號(int flags)

4.Mouse事件的代號名稱(param)

Event代表的是滑鼠回傳的事件號碼,每當滑鼠有動作,Event就會回傳一個整數訊息到onMouse(),也順便回傳滑鼠移動的座標,flags代表的是拖曳事件,param則是自己定義onMouse()事件的ID,就跟GUI介面的視窗介面ID一樣(cvGetWindowHandle()),不過這邊是自己給的編號,而視窗介面的ID則是系統自動隨機分配的ID,而滑鼠事件的執行可以細分的分類為

Event:

#define CV_EVENT_MOUSEMOVE 0 滑動

#define CV_EVEN

Opencv-2.1.0 的arm移植

我的环境 Host:Ubuntu 14.04

Target:tq2410 with Linux 2.6.30.4 Crossing Compiler:arm-linux-gcc 4.3.2 一 交叉编译链的安装 1# cd /usr/local

解压，即可得到 arm-none-linux-gnueabi 目录 # tar xzvf arm-none-linux-gnueabi-4.3.2.tgz -C ./

2 编辑/etc/bash.bashrc文件添加把编译器路径到环境变量 PATH中 , 只要在这个文件中添加下面这 2 个语句即可: PATH=/usr/local/arm/4.3.2/bin:$PATH export PATH

3 编辑完毕后使用 source /etc/bash.bashrc 命令执行以下这个文件,让设置生效,之后再输入:

# arm-none-linux-gnueabi-gcc -v 如果输出下面的信息则表面设置成功:

Using built-in specs.

Target: arm-none-linux-gnueabi Configured

--build=