的博客（@RonnyYoung） 特征點又稱興趣點、關鍵點，它是在圖像中突出且具有代表意義的一些點，通過這些點我們可以用來識別圖像、進行圖像配準、進行3D重建等。本文主要介紹OpenCV中幾種定位與表示關鍵點的函數。

DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming"); //二進制漢明距離匹配 vector matches_orb, inliers_orb; vector

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

DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming"); //二進制漢明距離匹配 vector > dmatches_freak; vector

= DescriptorMatcher::create("BruteForce"); //歐氏距離匹配 vector > dmatches_surf; vector

DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming"); //二進制漢明距離匹配 vector > dmatches_brisk; vector

在我剛開始接觸機器學習的時候，總會被特征選擇（feature selection）與特征提取（feature extraction）這兩個概念搞得暈頭轉向，當我在看一些論文時，只要遇到了這兩個概念就會

html （一）HOG特征 1、HOG特征： 方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。它通過

實現圖像的等比縮放 * 傳進來圖片，進行設置大小 * @param source 圖片路徑 * @param targetW 要設置圖片的寬 * @param targetH 要設置圖片的高 * @return

用攝像頭來獲取數據的應用其實并不算太多，最近剛剛好用到，查了下用OpenCV來實現非常方便，于是就隨便搞了下，的確分分鐘就搞出來了，代碼如下： IplImage* pFrame = NULL;//獲取圖片對象

原文 http://linxianyan.cn/用python和opencv做攝像頭監控/ 起因： 我的豬籠草不知道被什么蟲子咬了，新長的葉子老是被咬爛，以至于長不出籠子，這還能忍！豬豬草可以

?OpenCV例程匯總 基于opencv的use攝像頭視頻采集程序 1 基于opencv的兩個攝像頭數據采集 3 能激發你用代碼做視頻的沖動程序 6 圖像反轉（就是把黑的變白，白的變黑） 11 圖像格式的轉換

? (一) openCV的安裝 1.???????? 下載最新版 openCV Beta 5, 網址為 color=#800080http://www.intel.com/technology/computing/opencv/index

?OpenCV例程匯總 基于opencv的use攝像頭視頻采集程序 1 基于opencv的兩個攝像頭數據采集 3 能激發你用代碼做視頻的沖動程序 6 圖像反轉（就是把黑的變白，白的變黑） 11 圖像格式的轉換

?OpenCV例程匯總 基于opencv的use攝像頭視頻采集程序 1 基于opencv的兩個攝像頭數據采集 3 能激發你用代碼做視頻的沖動程序 6 圖像反轉（就是把黑的變白，白的變黑） 11 圖像格式的轉換

OpenCV的Python封裝，主要特性包括： 提供與OpenCV 2.x中最新的C++接口極為相似的Python接口，并且包括C++中不包括的C接口 提供對OpenCV 2.x中所有主要部件的綁定：CxCORE

OpenCVDotNet是 Intel OpenCV 包的.NET Framework封裝。 項目主頁： http://www.baiduhome.net/lib/view/home/1355647457494

?OpenCV例程匯總 基于opencv的use攝像頭視頻采集程序 1 基于opencv的兩個攝像頭數據采集 3 能激發你用代碼做視頻的沖動程序 6 圖像反轉（就是把黑的變白，白的變黑） 11 圖像格式的轉換

在OpenCV的“photo.hpp”中定義了一個inpaint函數，可以用來實現圖像的修復和復原功能，inpaint函數的原型如下： void inpaint( InputArray src, InputArray

OpenCvSharp是一個跨平臺的OpenCV的.NET框架包裝，采用C#編寫。您可以在C#，VB.NET中使用許多流行的圖像處理和計算機視覺算法。 特性： OpenCvSharp wraps