RGB和BGR(opencv默认的彩色图像的颜色空间是BGR)颜色空间的转换 cv::COLOR_BGR2RGB cv::COLOR_RGB2BGR cv::COLOR_RGBA2BGRA cv::COLOR_BGRA2RGBA 向RGB和BGR图像中增添alpha通道 cv::COLOR_RGB2RGBA cv::COLOR_BGR2BGRA 从RGB和BGR图像中去除alpha通道 ...
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using std::cout; using std::endl; const int t1_value = 50, max_value = 255; Mat src, dst, gray_src; void Canny_Demo(int, void*) { Mat edge_output; blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3...
PWD_DIR := $(shell pwd) #OPENCV_BASE_DIR := $(PWD_DIR)/../output/ OPENCV_BASE_DIR := /usr/local/ OPENCV_DIR := -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include OPENCV1_DIR := -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include/opencv OPENCV2_DIR := -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include/opencv2 OPENCV_LIB_DIR := -L$...
opencv_imgproc230d.lib,opencv_video230d.lib,这样以后。执行正常。 当然,这仅仅是两者在配置时候的一点小小的差别,如今opencv的C++接口提供了很多其它更先进的算法,而且向比C语言接口改动了一些bug,因此在使用opencv的过程中。应该多用C++接口。
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笔者构建的是OpenCV的3.4.16版本,这也是OpenCV3.X的最新版本,关键构建指令如下所示: #配置阶段,指定生成器、平台和安装路径cmake .. -G "$Generator" -A x64 ` -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ` -DCMAKE_PREFIX_PATH="$env:GISBasic" ` -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$InstallDir" ` ...
笔者构建的是OpenCV的3.4.16版本,这也是OpenCV3.X的最新版本,关键构建指令如下所示: # 配置阶段,指定生成器、平台和安装路径cmake.. -G "$Generator" -A x64 ` -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ` -DCMAKE_PREFIX_PATH="$env:GISBasic" ` -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$InstallDir" ` ...
OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数。下面我们通过实例来看函数的用法。
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