原创 opencv學習(二十三)之方框、均值、高斯、中值、雙邊濾波綜合比較

/* *本程序的目的旨在對前面介紹的濾波器進行一個比較 *對比每種濾波器的濾波效果和耗時 *除雙邊濾波外其他濾波器kernel均是5*5或5 *對於雙邊濾波器取其直徑典型值30 *sigmaColor和sigmaSpac

原创 Linux下gdb調試用法命令

一直在Fedora平臺下寫opencv的程序,需要對程序進行調試,主要用的調試工具是gdb. gdb提供瞭如下功能: 1.在程序中設置斷點,Debug時遇到斷點處暫停 2.可以監視某個變量,並利用print函數將該變量的值打印出

原创 opencv學習(二十八)之基本圖像閾值操作threshold

在二維數字圖像中,其每個像素點對應了不同的像素值,其像素值各不相同。可以對像素值特定範圍內的圖像圖像進行操作,劃分這個範圍的值就被稱爲圖像閾值,它不是一個固定的量級,是根據每幅圖像和處理要求動態改變。例如我們可以從圖像中利用閾值分

原创 opencv學習(三十五)之仿射變換warpAffine

1.仿射變換介紹 仿射變換是指在向量空間中進行一次線性變換(乘以一個矩陣)並加上一個平移(加上一個向量),變換爲另一個向量空間的過程。在有限維的情況下,每個仿射變換可以由一個矩陣A和一個向量b給出,它可以寫作A和一個附加的列b。一

原创 opencv學習(二十)之高斯濾波GaussianBlur()

高斯濾波是一種線性平滑濾波,對於除去高斯噪聲有很好的效果。在其官方文檔中形容高斯濾波爲”Probably the most useful filter”,同時也指出高斯濾波並不是效率最高的濾波算法。高斯算法在官方文檔給出的解釋是高

原创 opencv提高之cascade分類器訓練人臉檢測模型

1.概述 首先澄清一個概念:人臉檢測是要檢測圖像中有沒有人臉,人臉識別是要檢測出圖像中的人臉是誰 在opencv中有兩個類型的分類器:opencv_haartraining和opencv_traincascade,後者是2.x版本中基於C

原创 關於之前的博客內容以及更新

之前在學OpenCV的時候寫了一些東西,爲了鞏固自己已經學到的東西,同時在本人學習的開始查閱很多資料也算是做了一個總結。現在看起來寫的相當淺顯。 由於忙於畢業和實習等相關事宜,博客從一月份停更至今,登錄博客少之又少。由於精力有限,對於在評

原创 opencv學習(四十一)之尋找凸包convexHull()

1.概述 凸包(Convex Hull)是一個計算幾何(圖形學)中的概念,在一個實數向量空間V中,對於給定集合X,所有包含X的凸集的交集S被稱爲X的凸包。 X的凸包可以用X內所有點(x1, x2….xn)的線性組合來構造。在二維歐幾里得

原创 opencv之SURF圖像匹配

1.概述 前面介紹模板匹配的時候已經提到模板匹配時一種基於灰度的匹配方法,而基於特徵的匹配方法有FAST、SIFT、SURF等,上面兩篇文章已經介紹過使用Surf算法進行特徵點檢測以及使用暴力匹配(BruteForceMatcher)和最

原创 Linux-ubuntu16.04 Python3.5配置OpenCV3.2

1.OpenCV下載 首先創建一個空的文件夾,進入文件夾執行如下命令,如我創建的文件夾是opencv-python cd opencv-python git clone https://github.com/opencv/opencv.

原创 重新編譯TensorFlow1.4源代碼支持SSE-AVX-FMA指令集 (Python3.5版本)

TensorFlow運行出現以下信息說明工作站支持這些指令集但編譯的時候並沒有加入 W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library w

原创 Ubuntu16.04-64bit+TensorFlow1.2 安裝

TensorFlow是Google的一個開源機器學習框架,官網:https://www.tensorflow.org/ 裏面有詳細的教程和API說明,我在虛擬機上裝的TensorFlow所以不支持CUDA版本的TensorFlow安裝。

原创 opencv之SURF特徵點提取及匹配

1.概述 在基於特徵匹配的方法中,Surf算法對物體的旋轉、光照等情況有較好的魯棒性,且教SIFT算法而言計算速度更快。通過Surf算法檢測到的特徵點其描述符包含了這個點的位置和尺度信息,故對兩幅圖片進行匹配時可以通過兩幅圖中特徵點匹配對

原创 騰訊2017秋招筆試編程題之素數

題目描述: 給定一個正整數,編寫程序計算有多少對質數的和等於輸入的這個正整數,並輸出結果。輸入值小於1000。 如,輸入爲10, 程序應該輸出結果爲2。(共有兩對質數的和爲10,分別爲(5,5),(3,7)) 問題分析: 1. 明

原创 opencv學習(四十三)之圖像的矩moments()

1.概述 圖像識別的一個核心問題是圖像的特徵提取,簡單描述即爲用一組簡單的數據(數據描述量)來描述整個圖像,這組數據月簡單越有代表性越好。良好的特徵不受光線、噪點、幾何形變的干擾,圖像識別技術的發展中,不斷有新的描述圖像特徵提出,而圖像不