本文目录
- Python和opencv怎么用，求用图解释
- python opencv 外参标定怎么用
- opencv 如何检测特定形状的物体
- opencv 用python 使用surf算法计算出了最后的结果，绘出了图像，之后怎么找出目标位置
- python opencv怎么计算人脸检测的准确性
- 如何在Python中使用OpenCV的
- python opencv 表示mat类型吗
- python opencv怎么计算人脸识别的准确度
Python和opencv怎么用，求用图解释
opencv显示图像要把图像放在工程文件的debug 目录里； OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。
python opencv 外参标定怎么用
相机标定相机标定的目的获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出摄像机的内参、外参系数。拍摄的物体都处于三维世界坐标系中，而相机拍摄时镜头看到的是三维相机坐标系，成像时三维相机坐标系向二维图像坐标系转换。不同的镜头成像时的转换矩阵不同，同时可能引入失真，标定的作用是近似地估算出转换矩阵和失真系数。为了估算，需要知道若干点的三维世界坐标系中的坐标和二维图像坐标系中的坐标，也就是拍摄棋盘的意义。相机成像相机的成像原理:小孔成像相机的内参相机的外参在实际由于设计工艺问题、相机安装环境或物体摆放位置等影响，会照成成像与实际图像不一样的现象。由于设计工艺照成的影响是无法改变的事实，所以这将是相机的内参；由环境或安装方式照成的影响是可以改变的，这就是相机的外参。张正友标定相机原理 1.求得相机内参数： 用于标定的棋盘格是特制的，其角点坐标已知。标定棋盘格是三维场景中的一个平面∏，棋盘格在成像平面为π(知道了∏与π的对应点坐标之后，可求解两个平面1对应的单应矩阵H)。根据相机成像模型，P为标定的棋盘坐标，p为其像素点坐标。则，通过对应的点坐标求解H后，可用于求K,R,T。 2.设棋盘格所在平面为世界坐标系上XOY平面，则棋盘格上任一角点P世界坐标系为(X,Y,0)。
opencv 如何检测特定形状的物体
将现有图像和样本图像的特征点进行匹配，然后判断是否有钩子上的特征点匹配上了，若有，则为有钩子的图像，若无，则为无钩子的图像。OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
opencv 用python 使用surf算法计算出了最后的结果，绘出了图像，之后怎么找出目标位置
这个用不着SURF。只需要聚色彩就可以了。芬达主要由橙色与黑色组成。只需要按橙色与黑色设计两个向量指标，立刻就可以看出来，只有芬达同时符合这两个峰值。你显然没有做过数据处理的经验。这个东西。甚至用不着opencv的核心功能。只需要用它的图像采集然后处理一下图像就可以了。当然芬达是一个对象。你还需要将对象与背景分享出来。这个时候，可以使用一些类似人脸识别的算法。但是换作是我自己。显然不会这样做。我只需要计算颜色距离相似度。把相似的颜色自动分成区域。然后计算区域的重心与离散度。就可以轻松分离出哪些区域是背景，哪些是对象。
python opencv怎么计算人脸检测的准确性
操作在上述选择操作的基础上直接赋值即可。例a.loc[:,[’a’,’c’]]=9 即将a和c列的所有行中的值设置为9a.iloc[:,[1,3]]=9 也表示将a和c列的所有行中的值设置为9同时也依然可以用条件来直接赋值a[a》0]=-a 表示将a中所有大于0的数转化为负值！
如何在Python中使用OpenCV的
0.下载安装Opencv，当前版本为249.
1.下载Python，当前OPencv版本为249，不过其支持的最新版本的Python为2.7，所以可以下载276版本。
2.下载numpy，开始我使用了1.6，没有通过，错误如图。下载了最新的1.8.1版本。
3.将Opencv安装目录下opencv\build\python\2.7\x86中的cv2.pyd复制到python安装目录Lib\site-packages下。
4.找到opencv源文件内的draw.py运行。
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python opencv 表示mat类型吗
、Mat类型：矩阵类型Matrix openCVMat维密集数据数组用处理向量矩阵、图像、直图等等见维数据 Mat3重要： 1、Mat mat = imread(const String* filename); 读取图像 2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 显示图像 3、imwrite (const string& filename, InputArray img); 储存图像 Mat类型较CvMat与IplImage类型说更强矩阵运算能力支持见矩阵运算计算密集型应用CvMat与IplImage类型转化Mat类型减少计算间花费 A.Mat -》 IplImage 同创建图像没复制数据 例： // 假设Mat类型imgMat图像数据存 IplImage pImg= IplImage(imgMat); B.Mat -》 CvMat 与IplImage转换类似复制数据创建矩阵 例： // 假设Mat类型imgMat图像数据存 CvMat cvMat = imgMat; 二、CvMat类型与IplImage类型：图像类型 openCVMat类型与CvMatIplImage类型都代表显示图像Mat类型侧重于计算数性较高openCVMat类型计算进行优化CvMatIplImage类型更侧重于图像openCV其图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行优化 补充：IplImage由CvMat派CvMat由CvArr派即CvArr -》 CvMat -》 IplImage CvArr用作函数参数论传入CvMat或IplImage内部都按CvMat处理 1.CvMat A.CvMat-》 IplImage IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1);cvGetImage(matI,img); cvSaveImage(“rice1.bmp“,img); B.CvMat-》Mat 与IplImage转换类似选择否复制数据 Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false); openCV没向量（vector）数据结构任何候我要表示向量用矩阵数据表示即 CvMat类型与我线性代数课程向量概念相比更抽象比CvMat元素数据类型并仅限于基础数据类型比面创建二维数据矩阵： CvMat* cvCreatMat(int rows ,int cols , int type); type任意预定义数据类型比RGB或者别通道数据我便CvMat矩阵表示丰富彩图像 2.IplImage 类型关系我说IplImage类型继承自CvMat类型包括其变量解析图像数据 IplImage类型较CvMat参数比depthnChannels普通矩阵类型通深度通道数同表示用32位表示RGB+Alpha.图像处理我往往深度与通道数处理做OpenCV图像表示种优化案 IplImage图像另种优化变量origin----原点计算机视觉处理重要便原点定义清楚图像源编码格式甚至操作系统都原选取产影响弥补点openCV允许用户定义自原点设置取值0表示原点位于图片左角1表示左角 dataOrder参数定义数据格式IPL_DATA_ORDER_PIXELIPL_DATA_ORDER_PLANE两种取值前者便于像素同通道数据交叉排列者表示所通道按顺序平行排列 IplImage类型所额外变量都图像表示与计算能力优化 A.IplImage -》 Mat IplImage* pImg = cvLoadImage(“lena.jpg“);Mat img(pImg,0); // 0复制影像pImg与imgdata共用同记忆体位置header各自B.IplImage -》 CvMat 1：CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, &mathdr ); 2：CvMat *mat = cvCreateMat( img-》height, img-》width, CV_64FC3 );cvConvert( img, mat ); C.IplImage*-》 BYTE* BYTE* data= img-》imageData; CvMatIplImage创建区别： 1、建立矩阵第参数行数第二参数列数 CvMat* cvCreateMat( int rows, int cols, int type ); 2、建立图像CvSize第参数宽度即列数；第二参数高度即行数 CvMat矩阵相反 IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels ); CvSize cvSize( int width, int height ); IplImage内部buffer每行按4字节齐CvMat没限制 补充： A.BYTE*-》 IplImage* img= cvCreateImageHeader(cvSize(width,height),depth,channels); cvSetData(img,data,step); //首先由cvCreateImageHeader()创建IplImage图像制定图像尺寸深度通道数； //由cvSetData()根据BYTE*图像数据指针设置IplImage图像数据数据 //其step指定该IplImage图像每行占字节数于1通道IPL_DEPTH_8U图像step等于width
python opencv怎么计算人脸识别的准确度
需要opencv，opencv是一个封装好了的计算机视觉的函数库，官网就可以下载。就是下载有点苦难，我就是在下载上面废了好多时间，主要是网站有问题，里面没有合适的镜像文件，关键时刻还是要问大神，一个好人给了我一个镜像，很快就下载完了。