搜索资源列表
z
- 使用opencv读取图像，平滑处理再显示-Using the opencv read the image, smoothing and then display
Image
- 在VC++上实现opencv处理图像的 常用算法 如 Soble，Canny，拉普拉斯，腐蚀，-Opencv processing images on VC++ common algorithms such as Soble, Canny, Laplace, corrosion, etc.
read_picture
- opencv编程实现图像的压缩处理,包括双线性插值方法，立方卷积插值方法-a program to realize the function of pressing the picture
Corners
- 首先，请检查/样品在你的OpenCV的分布/ C/ squares.c的。这个例子提供了一个方形的检测，如何检测角落类似的功能，它应该是一个不错的开始。然后，一起来看看在OpenCV的功能，导向功能，如cvCornerHarris（）和cvGoodFeaturesToTrack（）。 上述方法可以返回许多角落类似的功能 - 最不会“真正的角落”你正在寻找。在我的应用程序，我只好检测，旋转或倾斜的广场（透视）。我的检测流水线包括： 从RGB转换为灰度级（cvCvtColor）
chepaidingwei
- 通过opencv对图像进行一系列的处理，之后对得到的阴影的最小外接矩形进行筛选，从而获得车牌的位置-Through opencv to a series of image processing, and then filtered to get the shadow of the minimum circumscribed rectangle, license plate location is achieved
reconstruct
- 已知一个数组，对其中数据归一化处理，利用opencv一直库函数，形成重构形成一幅图像，并显示出来-Given an array, the normalized data processing, using OpenCV always library function, formed to reconstruct the image formation, and displayed
adaptThresh
- 使用opencv对图像进行阈值化处理，实现单一阈值（全局阈值）与自适应阈值的比较-Using opencv image thresholding processing, a single threshold (global threshold) compared with Adaptive Threshold
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图
test2
- 基于opencv的图像处理，非极大值抑制(Nonmaximun suppression opencv)