opencv如何获取GaborKernel函数参数相关的orientation和scale参数？我假设theta是方向，但什么是比例？//!returnstheGaborkernelwiththespecifiedparametersCV_EXPORTS_WMatgetGaborKernel(Sizeksize,doublesigma,doubletheta,doublelambd,doublegamma,doublepsi=CV_PI*0.5,intktype=CV_64F);这里有5个尺度和8个方向的例子:更新:我还找到了这个参数解释:http://matlabserver.cs.
第十五章:模板匹配模板匹配就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域。实现的方法是：将模板在图片上滑动(从左向右，从上向下)，遍历所有滑窗，计算匹配度，将所有计算结果保存在一个矩阵种，并将矩阵中匹配度最高的值作为匹配结果。一、单模板匹配1、匹配函数：result=cv2.matchTemplate(img,temp,method[,mask])img：要进行匹配的图像，必须是8位或者32位的浮点型图像tem：模板图像，尺寸要要小于原图，数据类型要和原图一样。method：匹配方法，也就是相似度计算方法，opencv提供了6种计算方法(主要是下面三种，另外三种是下面三种方式的归一化结果)：
我正在尝试在OpenCV中实现局部归一化算法以减少图像中的光照差异。我找到了MATLABfunction，我已经在OpenCV中实现了它。但是，我得到的结果与MATLAB函数给出的结果不同。这是我的代码:MatlocalNorm(Matimage,floatsigma1,floatsigma2){MatfloatGray,blurred1,blurred2,temp1,temp2,res;image.convertTo(floatGray,CV_32FC1);floatGray=floatGray/255.0;intblur1=2*ceil(-NormInv(0.05,0,sigma1
我正在使用VisualStudio2015，OpenCv.3和Emgucv.3。我的代码在下面表示，结果显示在图片中。我知道问题是Houghcircles功能的输入值，但我不知道哪些输入适合此图片。感谢任何帮助。ImageOriginalImage=newImage(Openfile.FileName);ImageResizedImage=OriginalImage.Resize(OriginalImage.Width/2,OriginalImage.Height/2,Emgu.CV.CvEnum.Inter.Cubic);//**********ConvertImagetoBinaryIma
我修改了OpenCV演示应用程序“matching_to_many_images.cpp”以从网络摄像头(右)查询图像(左)到帧。第一张图片的右上角出了什么问题？我们认为这与我们遇到的另一个问题有关。我们从一个空数据库开始，我们只添加独特的(与我们数据库中的特征不匹配的特征)但是在只添加三个特征之后，我们得到了所有新特征的匹配....我们正在使用:SurfFeatureDetectorsurfFeatureDetector(400,3,4);冲浪描述符提取器冲浪描述符提取器；FlannBasedMatcherflannDescriptorMatcher;完整代码可在以下位置找到:htt
引用OpenCV提供的文档做了一个人脸识别程序，可以识别多张人脸，运行正常。在文档中，他们制作了省略号以突出显示脸部。我不明白的是他们如何计算椭圆的中心，他们计算如下for(inti=0;i他们使用的人脸vector生成如下face_cascade.detectMultiScale(frame_gray,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,cv::Size(30,30))文档即程序在链接中给出http://docs.opencv.org/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifi
我有一个框架，想在特定位置绘制一个矩形，该矩形具有:#include"opencv2/opencv.hpp"#include#include#includeintmain(){cv::Matframe=cv::imread("cmd.png");cvRectangle(&frame,cvPoint(5,10),cvPoint(20,30),cvScalar(255,255,255));cv::imshow("test",frame);while(cv::waitKey()!=23);return1;}我运行代码时出现内存错误。Unhandledexceptionat0x000007fe
我正在使用opencv2.4.0和C++我正在尝试做一个练习，说我应该加载RGB图像，将其转换为灰度并保存新图像。下一步是将灰度图像转换为二值图像并存储该图像。我有这么多工作。我的问题是计算二值图像中黑色像素的数量。到目前为止，我已经在网上搜索过，也看过这本书。我发现最有用的方法是。intTotalNumberOfPixels=width*height;intZeroPixels=TotalNumberOfPixels-cvCountNonZero(cv_image);但我不知道如何存储这些值并在cvCountNonZero()中使用它们。当我将我想要计数的图像传递给此函数时，出现错误
黑色物体检测的范围是多少？我试过下面的代码cvInRangeS(imgHSV,cvScalar(0,0,0,0),cvScalar(0,255,255,0),imgThreshold);但它不起作用。 最佳答案 对于HSV范围内的黑白颜色，您必须将色调设置为最大范围(0到180)，将饱和度设置为最大范围(0到255)。您可以使用该值，例如，黑色为0到30或40，白色为200到255。//forblackcvInRangeS(imgHSV,cvScalar(0,0,0,0),cvScalar(180,255,30,0),imgThre
我正在尝试使用OpenCV的cv::threshold函数(更具体的THRESH_OTSU)，只是我想使用掩码(任何形状)),以便在计算过程中忽略外部(背景)。图像是单channel的(这是必须的)，下面的红色仅用于标记图像上的示例多边形。我尝试使用adaptiveThreshold，但有几个问题使它不适合我的情况。 最佳答案 通常，您可以简单地使用cv::threshold计算阈值，然后使用倒置的方法将src图像复制到dst掩码。//Applycv::thresholdonallimagethresh=cv::threshold(
