我正在做一个图像分类项目，我使用边缘检测从图像中提取了曲线，并且需要根据它们的曲率对它们进行分类。例如下图中有3种线，左边的线曲率好，中间的线曲率还不错，右边的线曲率很差。谢谢你的帮助 最佳答案 如果您正在处理图像，您可以知道与您所显示的形状类似的形状是否包含“平滑”或“锐利”的边缘。您可以计算结构矩阵(或图像张量矩阵)的特征值和特征向量。对于属于直边或平滑边的像素，其中一个特征值会比另一个大得多。如果像素是角点或曲线点，则两个特征值可能都很大且相似。然后我建议在你的形状的像素上测量这些特征，并根据你的需要训练一个分类器。你几乎可以
我快到了，但我不太明白如何转换unsignedchar**toacv::Mat我知道cv::Mat的.data部分是uchar*我正在使用一个以...的形式返回和图像的函数unsignedchar**output;但我的其余代码使用cv::Mat的。我也没有我正在使用的库的源代码，所以我真的不知道它在做什么。编辑谢谢大家的帮助，我已经做到了...cv::MatTempMat=cv::Mat(h,w,CV_8UC1,*output);imshow("thisisatest",TempMat);但是图像是黑色的，所以我现在需要查明那里是否真的有任何东西。很抱歉缺乏研究，我的截止日期很紧，不
什么是“着色”灰度图像的直接方法。通过着色，我的意思是将灰度强度值移植到新图像中的三个R、G、Bchannel之一。例如，强度为I=50的8UC1灰度像素应该变成强度为BGR=(50,0,0)当图片被着色为“蓝色”时。例如，在Matlab中，我所要求的可以简单地用两行代码创建:color_im=zeros([size(gray_im)3],class(gray_im));color_im(:,:,3)=gray_im;但令人惊讶的是，我在OpenCV中找不到任何类似的东西。 最佳答案 好吧，同样的事情需要在C++和OpenCV中做更
我正在尝试构建OpenCVversion2.4.8以将其与CodeBlocks和MinGw一起使用。我按照here中的说明进行操作.但是我收到以下错误。我不知道如何解决它。我在网上搜索没有找到任何有用的东西。This也没有解决。我不想弄乱openCV代码，我打算在我的项目中使用OpenCV，这是我第一次使用它。[26%]Builttargetpch_Generate_opencv_highgui[26%]BuildingCXXobjectmodules/highgui/CMakeFiles/opencv_highgui.dir/src/window_w32.cpp.objC:\Prog
背景我正在尝试创建一个实用程序，该实用程序将使用OpenCV返回给定多边形内的平均像素颜色。多边形将通过4个点定义，但不一定是矩形/正方形。例如，以下结构是预期的:A__________BA_______B//\\//\\D/__________/CD\_______\C给定OpenCV中的cv::Mat图像和由点(A、B、C、D)定义的多边形。我知道点A、B、C和D，但我想计算多边形内的平均像素颜色。我想从OpenCV社区获得一些关于如何最有效地做到这一点的建议。研究完成另一个postStackOverflow上建议使用drawContours绘制等高线函数然后取mean围绕轮廓的边
比方说，A和B是相同大小的矩阵。在Matlab中，我可以使用如下所示的简单索引。idx=A>0;B(idx)=0如何在OpenCV中执行此操作？我应该只使用for(i=0;...rows)for(j=0;...cols)if(A.at(i,j)>0)B.at(i,j)=0;是这样的吗？有没有更好(更快、更有效)的方法？此外，在OpenCV中，当我尝试Matidx=A>0;变量idx似乎是一个CV_8U矩阵(不是bool值而是整数)。 最佳答案 您可以轻松转换此MATLAB代码:idx=A>0;B(idx)=0;//sameasB(A
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭6年前。Improvethisquestion我正在使用SVM，因为我需要ML来训练我的分类器，我在几篇关于火灾探测的论文中看到他们使用了SVM和逻辑回归，但由于2.4.9中没有逻辑回归，我打算使用支持vector机。我正在使用opencv2.4.9，因为人们说opencv3有问题。我是新手所以如果我们从基础开始会很有帮助我准备了几个准备提取成帧的火和非火视频。我是opencv和分类器的新手。我的问题是训练分类器特别是SVM的基础知识是什么，我需要什
在过去的几个小时里，我一直在尝试让一个基本的OpenCV程序在我的EclipseMarsIDE中运行。该程序由以下main.cpp组成:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){if(argc!=2){cout到目前为止我做了什么:安装了MinGW(在E:\NVPACK\MinGW中)并将其bin文件路径添加到我的环境变量中。在E:\opencv安装了OpenCV2.4.12。安装文件夹内有“build”和“sources”文件夹。使用MinGWGCC工具
1.背景介绍计算机视觉是一种利用计算机处理和分析图像和视频的技术。它广泛应用于各个领域，如人脸识别、自动驾驶、物体检测等。OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库，提供了大量的功能和工具，帮助开发者快速实现计算机视觉任务。本文将介绍如何使用OpenCV进行视觉定位和目标识别。2.核心概念与联系2.1视觉定位视觉定位是指在图像中找到特定物体或区域的过程。它可以用于定位物体的位置、大小、方向等信息。视觉定位的主要方法有：-边缘检测：利用图像的边缘特征来定位物体。-特征点检测：利用图像中的特征点来定位物体。-模板匹配：利用预先定义的模板来
1.介绍结构相似性（StructuralSimilarity，简称SSIM算法），主要用于检测两张相同尺寸的图像的相似度、或者检测图像的失真程度，是一种衡量两幅图像相似度的指标。定义给定两个图像x和y，两张图像的结构相似性可按照以下方式求出：结构相似性的范围为-1到1。当两张图像一模一样时，SSIM的值等于1。SSIM结构相似度指数，从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的，反映场景中物体结构的属性，并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。均值：作为亮度的估计标准差：作为对比度的估计协方差：作为结构相似程度的度量原理通过调用skimage.metrics包下的SSIM算
