我正在使用OpenCVC++在视频/实时流/图像中执行特征检测。视频不同部分的光照条件不同，导致在将RGB图像转换为二值图像时某些部分被忽略。视频特定部分的照明条件也会随着视频的播放而变化。我尝试了“直方图均衡”功能，但没有帮助。我在以下链接中获得了MATLAB中的有效解决方案:http://in.mathworks.com/help/images/examples/correcting-nonuniform-illumination.html但是，上述链接中使用的大部分函数在OpenCV中不可用。您能否建议在OpenCVC++中替代此MATLAB代码？ 最
背景：项目中需要实现数据的高斯拟合，进而提取数据中标准差，手头只有opencv库，经过资料查找验证，总结该方法。基础知识：1、opencv中solve可以实现对矩阵参数的求解；2、线的拟合就是对多项式参数求解的过程，多项式可表示为矩阵形式；3、高斯公式中的指数幂，可以通过取对数的方式转变成多项式的形式；求解思路：高斯公式->多项式公式->矩阵参数->调用solve求解；实现过程及代码1、确定所选的高斯公式形式G(x)=a*exp(-((x-b)/c)^2);2、对于给定的输入x1~xn,有对输出y1~yn。可以形成如下等式：对等式左右两边取对数，并进行变换，可形成如下形式注意！！！：这处公式中
需要图像去噪。尝试使用OpenCV并获得非常糟糕的性能~每张图像30秒!尝试使用:cv::fastNlMeansDenoisingcv::fastNlMeansDenoisingColoredcv::xphoto::dctDenoising图像:最大尺寸(1024x1024)colred3channel调用示例:Matsrc;cv::imread("myfileName.jpg",src);//assumeit's1024x768photoMattrg(src.size(),src.type());cv::xphoto::dctDenoising(src,trg,15);//sygma
我正在尝试将OpenCV图像(类型为cv::Mat)转换为matlab样式格式，因为这是程序的其余部分所需要的。我正在使用以下代码来执行此操作:inlinedouble*ConvertCVImageToMATLABImage(Mat&CvImage){std::vectorColorChannels;//B,G,Rchannelscv::split(CvImage,ColorChannels);//remembertotranposefirstbecauseMATLABiscol-major!!!cv::transpose(ColorChannels[0],ColorChannels[
在使用Python的OpenCV应用程序中，我有一个mask和一个RGB图像，我想提取与面具，但我不知道如何。例如这是一个面具:我想这样做:我这样做:temp=cv2.bitwise_and(img,img,mask=feature_map)但它给了我错误:cv2.error:/Users/mee/opencv/modules/core/src/arithm.cpp:1589:error:(-215)(mtype==CV_8U||mtype==CV_8S)&&_mask.sameSize(*psrc1)infunctionbinary_op 最佳答案
有什么方法可以将3D模型表示为3D数组？是否有任何库将.obj或.blend文件作为输入并给出相同的数组表示？我想我会切片对象并将切片导出为图像。然后我会在opencv中使用这些图像为每个切片构建数组。最后，我将组合所有切片的所有数组，最终得到我的.obj文件的3D数组表示。但我中途放弃了，因为让图像切片彼此对齐是一个痛苦而漫长的过程。是否有任何其他基于索引的表示我可以用来在代码中表示3D模型？3D阵列对我的目的来说非常方便。 最佳答案 Binvox可用于从.obj文件生成3D模型的体素表示。Binvox-rw-py可用于读取和解析
当我在函数中使用:'x'.write(frame)用于在opencv中写入视频文件时，程序传递代码并且我编译它没有错误但是当我打开文件时我看到它是0kb并且播放器无法播放。有人可以帮助我吗？这是我的代码://Setupoutputvideocv::VideoWriteroutput_cap("output.avi",CV_CAP_PROP_FOURCC,CV_CAP_PROP_FPS,cv::Size(1376,768));//Looptoreadframesfromtheimageandwriteittotheoutputcapturecv::Matframe=imread("1.j
我在尝试使用Cmake和mingw编译opencv时遇到了这个问题。对于Cmake:源代码位于“C:\CPPLibraries\OpenCV-2.4.13\opencv\sources”构建二进制文件的位置是:“C:/CPPLibraries/OpenCV-2.4.13/opencv/build/x64/mingw”我已经使用Cmake生成了makefile。当我运行makefile时:C:\CPPLibraries\OpenCV-2.4.13\opencv\build\x64\mingw>mingw32-make这是我在31%之后得到的输出[31%]BuildingCXXobject
这两种转置在opencv中有什么区别？使用cv::Mat::t():cv::Mata;a=a.t();使用cv::transpose():cv::Mata;cv::transpose(a,a);我对效率特别感兴趣。 最佳答案 没有区别。以下是来自opencv/modules/core/src/matop.cpp的cv::Mat::t()代码:MatExprMatExpr::t()const{MatExpre;op->transpose(*this,e);returne;}所以cv::Mat::t()只是调用cv::transpose
我是OpencvC++的新手。我正在尝试将蒙版与图像进行卷积。为此，我想创建自己的蒙版，以便我可以使用filter2D数组函数将我的蒙版与图像进行卷积。我要创建的面具是:charmask[3][3]={{-1,0,1},{-1,0,1},{-1,0,1}};为此我尝试了下面的代码(生成这个掩码):-Matkernel(3,3,CV_8UC1,Scalar(-1,0,1));我已将掩码值打印为std::cout但我得到的答案是0,0,0;0,0,0;0,0,0我期待的答案是-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1我知道我在正确编写channel时犯了一个错误。任何人都可以帮助我理解cha
