【实战项目】网络编程：在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现
前言 这里我们会实现一个项目：在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。 一、项目介绍 项目简介：我们的项目是在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。 客户端： 用于向...
Opencv（C++）学习系列---Laplacian拉普拉斯边缘检测算法
【1】算法简介 Laplacian（拉普拉斯）算子是一种二阶导数算子，其具有旋转不变性，可以满足不同方向的图像边缘锐化（边缘检测）的要求。通常情况下，其算子的系数之和需要为零。 Laplacian算子具有各方向同性的特点，能够对任意方向的边缘进行提取，具有无...
Opencv(C++)学习系列---Sobel索贝尔算子边缘检测
【1】算法简介 Sobel算子是一种用于边缘检测的线性滤波器，如果把图像看做是一个二维函数，那么Sobel算子就是图像在垂直和水平方向上变化的速度（即梯度）。Sobel算子在水平和垂直方向上做像素值的差分，能够得到图像梯度的近似值，在像素周围进行...
Opencv(C++)学习系列---Canny边缘检测算法
【1】边缘检测算法流程 使用高斯滤波器来平滑图像，达到滤除噪声的效果。(降噪) 计算图像中每个像素点的梯度大小和方向（求梯度,与sobel算法求梯度一致） 使用非极大值抑制，消除边缘检测带来的不利影响（非极大抑制） 使用双域值法监测确定真实和潜在的边缘（双域值检测） 通过抑制孤立的弱边缘完成边缘检测...
Opencv（C++）学习系列---特征点检测和匹配
关于特征检测和匹配的具体原理会在后续的文章中具体讲解，本文主要介绍Opencv实现的简单过程： 第一步：定义特征检测器（SIFT,SURF,ORB等）。 第二步：对图像中特征点进行检测，并将特征点存储在Keypoints中。 第三步：提取特征点的描述信息。 第四步：定义特征匹配器（特征匹配的方法主要...
Opencv（C++）系列学习---opencv_contrib安装
前言 由于OpenCV功能越来越臃肿，OpenCV3改变了项目架构，使用内核+插件的架构形式。 因此，OpenCV从2.x到3.x是一个很大的转变，对于很多功能不完善、性能不稳定的模块，都被放到了extra_modules（扩展模块...
Opencv(C++)系列学习---读取视频文件和打开摄像头
今天学习的这两个内容比较简单，话不多说，直接上代码！ 【1】读取视频文件 #include<iostream> #include<opencv2\imgproc\...
Opencv（C++）系列学习---SIFT、SURF、ORB算子特征检测
对于特征检测和描述子的运行原理本文先不做具体介绍，在后续的更新中会依次详细解释。本文主要介绍常用三种特征检测算法的参数信息和简单应用。 1.SIFT、SURF、ORB三种算子的参数介绍 【1】SIFT算子定义介绍 ...
Opencv (C++)系列学习---模板匹配
1.模板匹配的定义 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，该匹配方法并不是基于直方图，而是使用一个图像块在输入图像上进行“”滑动“”。（也就是在图像上按照模板大小一块一块比对） 2.API介绍 ...
如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分？
1. 引言 在计算机视觉和图像处理中，将彩色图像按照连通域进行区分是一种常见的操作。通过将图像转化为灰度图像，然后使用图像分割和连通域分析算法，我们可以识别出图像中的不同物体或区域，并对其进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍如何使用C++和OpenCV库将彩色图像按连通域进行区分。 2. 环境搭建...
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