OpenCV 4计算机视觉项目实战(原书第2版)
作者:David Millán Escrivá, Vinícius Godoy, Prateek Joshi
出版社:机械工业出版社
ISBN:9787111631644
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OpenCV教程, 基础篇 / 刘瑞祯, 于仕琪编著 评分:
目前,OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。本书是国内第一本全面介绍OpenCV的中文版图书,对OpenCV开放源代码计算机视觉库进行了详细讲解。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,功能涵盖图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。OpenCV实现了大量通用算法,涉及到图像处理、结构分析、运动检测、摄像机定标、三维重建以及机器学习等方面,并有较高的运行效率。书中所有实例均提供了C/C++语言的源代码。 本书附光盘1张,内容包括OpenCV 1.0分别在windows和Linux下的安装程序,以及书中所有实例的源代码。 本书可作为信息、图像处理和模式识别等领域的高年级本科生、研究生的教学用书,也可作为学生课题项目、科研项目以及公司产品开发的参考手册。
上传时间:2013-05 大小:33.38MB
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基于OpenCV的精度测量项目实战.zip
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OpenCV小项目与OpenCV一些非常有用的代码
2016-10-11OpenCV小项目 这是一个个人在使用OpenCV过程中写的一些小项目,以及一些非常有用的OpenCV代码,有些代码是对某论文中的部分实现。 注意:代码是在Xcode里写的,如果要在win下测试,遇到问题自己修改。 opencv-rootsift-py 用python和OpenCV写的一个rootsift实现,其中RootSIFT部分的代码参照Implementing RootSIFT in Python and OpenCV这篇文章所写,通过这个你可以了解Three things everyone should know to improve object retrieval这篇文章中RootSIFT是怎么实现的。 sift(asift)-match-with-ransac-cpp 用C++和OpenCV写的一个图像匹配实现,里面包含了采用1NN匹配可视化、1NN匹配后经RANSAC剔除错配点可视化、1NN/2NN<0.8匹配可视化、1NN/2NN<0.8经 RANSAC剔除错配点可视化四个过程,其中1NN/2NN<0.8匹配过程是Lowe的Raw feature match,具体可以阅读Lowe的Distinctive image features from scale-invariant keypoints这篇文章。这个对图像检索重排非常有用。另外里面还有用OpenCV写的ASIFT,这部分来源于OPENCV ASIFT C++ IMPLEMENTATION,ASIFT还可以到官网页面下载,ASIFT提取的关键点 比SIFT要多得多,速度非常慢,不推荐在对要求实时性的应用中使用。 更多详细的分析可以阅读博文SIFT(ASIFT) Matching with RANSAC。 有用链接 OpenCV3.0文档 // 测试sparse unsigned int centersNum = 10; vector descrNums; descrNums.push_back(8); descrNums.push_back(12); //unsigned int T[] = {1, 2, 1, 3, 2, 5, 4, 3, 10, 5; 4, 2, 6, 5, 2, 5, 4, 6, 2, 4}; unsigned int T[] = {1, 2, 1, 3, 2, 5, 4, 3, 10, 5, 4, 2, 6, 5, 2, 5, 4, 6, 2, 4}; sp_mat Hist(descrNums.size(), centersNum); static long int count = 0; for (int i = 0; i < descrNums.size(); i++){ unsigned int* desrcElementsTmp = new unsigned int[descrNums[i]]; memcpy(desrcElementsTmp, T + count, descrNums[i] * sizeof(T[0])); //cout << desrcElementsTmp[0] << '\t' << desrcElementsTmp[1] << '\t' << desrcElementsTmp[2] << '\t' << desrcElementsTmp[3] << '\t' << desrcElementsTmp[4] << '\t' <<endl; //cout << desrcElementsTmp[5] << '\t' << desrcElementsTmp[6] << '\t' << desrcElementsTmp[7] << '\t' << desrcElementsTmp[8] << '\t' << desrcElementsTmp[9] << '\t' << desrcElementsTmp[10] << '\t' <<endl; //cout << endl; sp_mat X(1, centersNum); X.zeros(); for (int j = 0; j < descrNums[i]; j++){ X(0, desrcElementsTmp[j]-1) += 1; } X.print("X:"); X = X/norm(X, 2); Hist.row(i) = X; count = count + descrNums[i]; delete desrcElementsTmp; } //Hist.print("Hist:");
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2018-10-20资源含有14个基于opencv库,牵涉到计算机视觉各个方面的开发项目源码;适用于opencv的初学者,或者想通过实践进一步提高计算机视觉开发能力的开发者。项目都是可以编译通过的,注释讲解详实且均为中文版,便于初学者学习。希望该资源对您有用!
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