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搜索资源列表

  1. 基于Gabor+LDA的人脸识别演示程序源代码 OpenCV

  2. -->请到 http://code.google.com/p/facerecog/ 下载最新版本。<-- 功能：对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库中找到最匹配的人脸并显示。 在VS 2008 SP1上编写，使用了OpenCV 2.0和MFC 9，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。 数据处理分为了CFaceAlign（人脸检测+几何归一化）、CLightPrep（光照归一化）、CFaceFeature（Gabor特征提取）、CS

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-07-18
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：viggin

  1. sift特征提取与物体检测

  2. 本程序是用opencv248+vs2012写的sift算法的特征点提取，配置好opencv环境后应该就能用了，给了两张图，结果不仅找出两图的特征点还给出要找的书的位置。

  3. 所属分类：C++

  1. OpenCV特征提取与检测教程及代码

  2. OpenCV特征提取与检测111

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-05-20
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：ooqian

  1. opencv+C++特征提取与检测教程

  2. OpenCV最新版本3.1.0+VS2015+C++ OpenCV中特征提取与对象检测部分内容： 角点检测、亚像素定位、SIFT、SURF、BRISK、AKAZE等常用特征检测方法的基本原理、使用方法、参数、代码演示。 HAAR级联检测基本原理与人脸检测代码演示， 描述子匹配的暴力匹配方法与FLANN匹配方法代码演示与对象识别

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-06-19
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：haimianjie2012

  1. opencv课程配套PPT_02OpenCV特征提取与检测实战视频课程.rar

  2. 这是最详细的opencv自学课程课件，按照这个课程课件学习opencv，快速有方便。(OpenCV特征提取与检测实战视频课程)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-17
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：cwj066

  1. OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

  2. 数字图像处理（第三版）冈萨雷斯，北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qq_28005905

  1. openCV贾志刚.txt

  2. openCV贾志刚视频教程，网盘地址，OpenCV级联分类器训练与使用实战教程，OpenCV 特征提取与检测实战视频课程，OpenCV视频分析与对象跟踪实战教程，OpenCV图像处理-小案例实战教程，OpenCV图像处理视频课程，OpenCV图像分割实战视频教程等多个文件。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-11-29
    • 文件大小：251byte
    • 提供者：huangxiaoguo1

  1. OpenCV学习资料，视频教程+源代码

  2. 包括opencv视频教程和源代码， 01 OpenCV图像处理视频课程 02 OpenCV特征提取与检测实战视频课程 03 OpenCV图像处理-小案例实战 08 人工智能之OpenCV人脸识别案例实战视频教程

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_44172302

  1. python+openCV利用摄像头实现人员活动检测

  2. 本文实例为大家分享了python+openCV利用摄像头实现人员活动检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.前言 最近在做个机器人比赛，其中一项要求是让机器人实现对是否有人员活动的检测，所以就先拿PC端写一下，准备移植到机器人的树莓派。 2.工具 工具还是简单的python+视觉模块openCV，代码量也比较少。很简单就可以实现 3.人员检测的原理    从图书馆借了一本《特征提取与图像处理（第二版）》，是Mark S.Nixon和Alberto S.Aguado写的，其中讲了跟多关于检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：163kb
    • 提供者：weixin_38708841

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_16_级联分类器_人脸检测

  2. Haar/LBP/HOG ①特征=w1*(RectSum1)+w2*(RectSum2) ②w1、w2是权重,可以是正或者负数 ③对每个像素点,每个尺度上做计算 #include #include using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { //加载opencv中预训练过的级联器.xml String cascadeFilePath = ../path/haarcascade_fron

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：92kb
    • 提供者：weixin_38674050

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_07_SIFT特征检测

  2. SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特性: ①建立尺度空间，寻找极值 工作原理 构建图像高斯金字塔，求取DOG，发现最大与最小值在每一级; 构建的高斯金字塔，每一层根据sigma的值不同，可以分为几个等级，最少有4个。 ②关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘) 我们在像素级别获得了极值点的位置，但是更准确的值应该在亚像素位置，这个过程称为关键点(准确/精准)定位; 删除弱边缘- 通过Hassian 矩阵特征值实现，小于阈值自动舍弃。 ③

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38632624

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_13_平面对象识别

  2. 对象形变与位置变换 findHomography 发现两个平面的透视变换，生成变换矩阵 Mat cv::findHomography( InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, OutputArray mask, int method = 0, double ransacReprojThreshold = 3); perspectiveTransform 透视变换 #include #include #include using nam

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：72kb
    • 提供者：weixin_38677260

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_10_积分图计算

  2. 积分图像计算 sum(m,n) = ii(x,y) + ii(u,v) – ii(x,v) – ii(u,y)其中矩形大小为:m = x-u , n = y-v cv::integral ( InputArray src, OutputArray sum, //标准求和积分 OutputArray sqsum, //平方求和积分 OutputArray tilted, //倾斜求和积分 int sdepth = -1,//标准求和目标图像深度 int sqdepth = -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：78kb
    • 提供者：weixin_38671628

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_02_Harris角点检测

  2. Harris角点检测 图像中的自相关矩阵具有两个大的特征值的位置。 特征值越大,角点越少。 R = det M – k(trace M)^2 det M = λ1 * λ2 trace M = λ1 + λ2 k = 0.04~0.06之间 cornerHarris (Input Array src, OutputArray dst, int blockSize – 计算 时候的矩阵大小 int Ksize 窗口大小 double K表示计算角度响应时候的参数大小，默认在0.04~0.06 in

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：131kb
    • 提供者：weixin_38597533

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_03_Shi-Tomasi角点检测

  2. Shi-Tomasi角点检测 跟Harris角点检测的理论几乎完全一致，唯一不同的是 在使用矩阵特征值计算角度响应的时候公式不一样 基于Harris角点检测,只要两个特征值中较小的一个特征值min(λ1,λ2)大于最小的阈值就会产生良好的角点。 R = min(λ1,λ2) goodFeaturesToTrack( InputArray image, OutputArray corners, int maxCorners, //表示返回角点的数目，如果检测出来角点数目大于最大数目则返回响应

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：131kb
    • 提供者：weixin_38693524

  1. Python使用Opencv实现图像特征检测与匹配的方法

  2. 特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。 角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数实现，其他函数参数说明如下： cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize=9, ksize=23, k=0.04) # cornerHarris参数： # src - 数据类型为 float32 的输入图像。 # blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小。

  3. 所属分类：其它

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_14_AKAZE局部匹配

  2. AKAZE局部匹配 AOS构造尺度空间 Hessian矩阵特征点检测 方向指定基于一阶微分图像 描述子生成 与SIFT、SUFR比较 更加稳定 非线性尺度空间 AKAZE速度更加快 比较新的算法，只有OpenCV新版本才可以用 #include #include using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { //步骤一：读取图片并将图片灰度化 Mat src_obj, src_scene

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：141kb
    • 提供者：weixin_38631389

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_06_SURF特征检测

  2. 特征检测,尺度空间,选择不变性,特征向量 工作原理 ①选择图像中POI（Points of Interest） Hessian Matrix ②在不同的尺度空间发现关键点，非最大信号压制 ③发现特征点方法、旋转不变性要求 ④生成特征向量 #include #include #include using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; int main(int argc, char** arg

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：56kb
    • 提供者：weixin_38674415

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_12_FLANN特征匹配方法

  2. 特征描述子与匹配: 暴力匹配:Brute-Force匹配 class cv::BFMatcher : public cv::Descr iptorMatcher { public: BFMatcher(int normType, bool crossCheck = false); virtual ~BFMatcher() {} virtual bool isMaskSupported() const { return true; } virtual Ptr clone( bool e

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_38643212

  1. (二)OpenCV特征提取与检测_11_Haar特征

  2. Haar特征检测(Haar Like Features) 高类间变异性、低类内变异性、局部强度差、不同尺度、计算效率高 模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况 积分图就是只遍历一次图像就可以求出图像中所有区域像素和的快速算法，大大的提高了图像特征值计算的效率。 积分图主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中，当要计算某个区域的像素和时可以直接索引数组的元素，不用重新计算这个区域的像素和，从而加快了计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：75kb
    • 提供者：weixin_38712548
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