opencv3.4.1神经网络模块问题 [问题点数:50分,无满意结帖,结帖人shencongfang2700]

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opencv 神经网络分类
http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51360287 例子2的程序打包
【模式识别】OpenCV中使用神经网络 CvANN_MLP
OpenCV的ml<em>模块</em>实现了人工<em>神经网络</em>(Artificial Neural Networks, ANN)最典型的多层感知器(multi-layer perceptrons, MLP)模型。由于ml模型实现的算法都继承自统一的CvStatModel基类,其训练和预测的接口都是train(),predict(),非常简单。 下面来看<em>神经网络</em>CvANN_MLP 的使用~ 定义<em>神经网络</em>及参数: /...
Opencv3神经网络的使用
Opencv<em>神经网络</em>…
OpenCV的machine learning模块使用
<em>opencv</em>中提供的了较为完善的machine learning <em>模块</em>,包含多种ml算法,极大了简化了实验过程。然而目前网上大部分的资料(包括官方文档)中关于ml<em>模块</em>的使用均是针对1.0风格的旧代码的,这对我们的学习造成了极大的困扰。本文将简单介绍一下如何使用<em>opencv</em>的ml<em>模块</em>进行实验。  首先,准备实验数据,我这里使用的是《模式分类》一书中第二章上机习题的部分数据,旨在进行一个简单的调用过
【OpenCV】 实现神经网络
一、代码  发个CSDN,证明我看过import cv2 import numpy as np from random import randint animals_net = cv2.ml.ANN_MLP_create() animals_net.setTrainMethod(cv2.ml.ANN_MLP_RPROP | cv2.ml.ANN_MLP_UPDATE_WEIGHTS) anima...
【VS2015&Opencv3.4.1基于Surf特征描述子的图像配准学习备忘笔记二】
    平面投影就是以序列图像中的一幅图像的坐标系为基准,将其图像都投影变换到这个基准坐标系中,使相邻图像的重叠区对齐,称由此形成的拼接为平面投影拼接;图像拼接的关键两步是:配准(registration)和融合(blending)。配准的目的是根据几何运动模型,将图像注册到同一个坐标系中;融合则是将配准后的图像合成为一张大的拼接图像。 一,Sift和Surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的,...
OpenCv使用BP神经网络将图片分为三类
希望大家学会分享,可能你懂的别人不懂,让大家一起学习。 效果图: (1)训练中 (2)训练结果 代码的实现: 首先你需要在工程下新建一个存放图片的文件夹,然后在此文件夹下再新建三个名为“0”,“1”,“2”的文件夹,为什么是0,1,2呢,因为代码是这样写的,具体的还是要你去看,去理解。如图: 上代码了(注:此代码是在别人的基础上进行修改的): #include "
OpenCV3【神经网络】ANN_MLP
//基于OpenCV提供的样例neural_network.cpp,加入了网络保存和读取 #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/ml/ml.hpp&amp;gt; using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::ml; int main() { //create random training data Mat_&amp;lt...
opencv3/C++ 机器学习-神经网络ANN_MLP识别数字
<em>神经网络</em>ANN_MLP识别数字 环境:win7+VS2012+OpenCV3 利用OpenCV3中的ANN_MLP<em>神经网络</em>,使用如图所示图片进行训练,实现简单的数字识别功能。 训练测试代码: #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace ml; int
OpenCV3.0的神经网络类-MLP(多层感知机参考)[cv::ml::ANN_MLP Class Reference]
这是一篇吐血写出来的文章,是关于最新的OpenCV3.0的机器学习部分的<em>神经网络</em>多层感知机模型,官方只有在线文档,没有PDF文档。
使用opencv3.4.1自带Tracker进行单目标跟踪
MIL: TrackerMIL 以在线方式训练分类器将对象与背景分离;多实例学习避免鲁棒跟踪的漂移<em>问题</em>。 OLB: TrackerBoosting 基于AdaBoost算法的在线实时对象跟踪.分类器在更新步骤中使用周围背景作为反例以避免漂移<em>问题</em>. MedianFlow: TrackerMedianFlow 跟踪器适用于非常平滑和可预测的运动,物体在整个序列中可见。 TLD: TrackerT...
opencv ml模块 SVM使用笔记
<em>opencv</em> Modules SVM使用笔记写在前面:最近在完成一个项目时,提取出的样本数据较大,自己也没有良好的处理数据的能力,就想着利用现成的 SVM对数据进行分类。查了很多资料,对SVM的大致原理有点了解,网络上也有开源的LibSvm,可是在没有完全理解SVM原理前,阅读和修改源码有些难度。而<em>opencv</em>恰好有一个Machine Learning<em>模块</em>,囊括了大多数机器学习的算法,而SVM也在
【深度学习与神经网络opencv实现神经网络
1.神经网路概念 <em>神经网络</em>的最主要功能即为分类,类似于<em>opencv</em>中的SVM分类器.分类器的输入是数值向量,输出是数值。 目标是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要建立训练样本,标记好分类结果,用这些标记好的数据去训练分类器,训练好的分类器就可以在新来的特征向量上预测。 例如如下样本: 画一条直线,将其分开… 再来的新的向量,落到左边就是蓝球,在右边就是红球,这样就实现了一个简单的分类器。这...
YOLO v3 OpenCV-3.4.1
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opencv3.4.0中使用SURF算子
结合了官网和其它文章整理出来的。目前<em>opencv</em>3关于特征提取算法的文章太少了,给大家一个参考吧。 代码如下: //和上篇文章大同小异,图片什么的就不贴出来了 #include &lt;iostream&gt; #include &lt;vector&gt; #include &lt;<em>opencv</em>2/xfeatures2d.hpp&gt; #include &lt;<em>opencv</em>2/hi...
OpenCV3.4.X中Nonfree模块的使用-SURF为例
作者使用OpenCV3.4.3+VS2015+CMake3.8.2编译了包含<em>opencv</em>3.4.3以及<em>opencv</em>_contrib的完整的OpenCV库,因而能够使用tracking、saliency等非稳定<em>模块</em>。 在后续工作中又需要利用SURF进行实验,代码如下: Ptr&amp;lt;SURF&amp;gt; surf = SURF::create(100); 但是运行时直接报错,控制台提示如下(De...
opencv里面的神经网络问题
将matlab的人脸识别程序转到MFC中,在训练的时候,利用<em>opencv</em>的CvANN_MLP类生成了一个<em>神经网络</em>,但是不管输入的是什么图像矩阵,每次识别的结果都一样。 断点调试看了运行中的数据,MFC
【Opencv】cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:356
从今天开始学习<em>opencv</em>-python,把自己遇到的<em>问题</em>记录下来,希望能帮到别人,也是用来记录自己的成长,希望大家多多指教。 安装完<em>opencv</em>时,运行第一行代码时遇到了这个<em>问题</em> 如果你的<em>opencv</em>安装成功的话,基本import的时候就会有红色下划线,如果没有就是安装成功了 运行代码: import cv2 img = cv2.imread(&amp;amp;amp;quot;C:/leng.jpg&amp;amp;amp;quot;) cv2.imshow...
解决cv2.error: OpenCV(3.4.3) /io/opencv/modules/highgui/src/window.cpp:356: error
1 致谢 感谢网友Doriex提供的帮助 链接如下: https://blog.csdn.net/qq_39776301/article/details/79483198 2 <em>问题</em>描述 今天在学习在Python中使用OpenCV 安装好了之后进行打开图片的简单测试 测试代码如下: 进行测试的时候出现了错误 cv2.error: OpenCV(3.4.3) /io/<em>opencv</em>/mod...
基于OpenCV的神经网络简介
人工<em>神经网络</em>
opencv3.4 Tracker用法
初始化函数与3.0版本发生变化 #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main( int argc, char** argv ){ // show help if(argc<< "
OpenCV3.4.1中Tracker和MultiTracker扩展模块的使用
Tracker单目标跟踪 与3.1版本不同,Tracker的初始化为: Ptr&amp;lt;Tracker&amp;gt; tracker =TrackerKCF::create(); //kcf的跟踪算法,各个参数算法都定义为一个类了,不再是以往通过 参数传值的方式去实现不同算法跟踪。 MultiTracker 多目标跟踪 vector&amp;lt;Rect&amp;gt; objects; selectROI...
OpenCV3.4.1+opencv_contrib编译:windows 10
做计算机视觉的朋友,估计没有人没用过OpenCV,著名的开源计算机视觉算法库。OpenCV还在不断发展中,最新的3.4版本,已经可以支持cnn了,以后估计会有集成更多的功能。 不过,由于知识产权的原因,OpenCV将很多算法放到了<em>opencv</em>_contrib中,在github上,这两块代码就是分别放在不同的repository中的。 OpenCV官方提供了windows可安装的版本,已经有...
opencv神经网络
已经打包好的<em>神经网络</em>exe,仅仅看下效果而已,这个成功率在97.8左右。
OpenCV3.3中的DNN模块实现实例
OpenCV3.3中的深度学习<em>模块</em>测试
Opencv人工神经网络实现字母与数字识别流程
目录 1 人工<em>神经网络</em>简介 1.1 人工神经元/<em>神经网络</em>模型 2 字符特征提取3 Opencv的<em>神经网络</em> 3.1 创建一个网络3.2 网络参数设置3.3 识别 4 字体样本下载 人工<em>神经网络</em>简介 人工<em>神经网络</em>(Artificial Neural Network,ANN)简称<em>神经网络</em>(NN),是基于生物学中<em>神经网络</em>的基本原理,在理解和抽象了人脑
OpenCV中bp神经网络的入门实例
本人正在学习OpenCV中的机器学习<em>模块</em>,在网上查阅了大量资料后,选择了较为简单的入门实例,便于理解机器学习模型训练和用训练好的模型进行预测的实现过程。实例是通过身高和体重来预测人的性别,利用OpenCV中的bp<em>神经网络</em>来实现。代码整理如下: #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/core/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/highgui/highgu...
opencv3/C++ 机器学习-神经网络ANN_MLP
ANN_MLP简介 OpenCV中的ML<em>模块</em>实现了前馈人工<em>神经网络</em>,具体地说是多层感知器(MLP),是最常用的<em>神经网络</em>类型。 MLP由输入层,输出层和一个或多个隐藏层组成。 MLP的每一层包括一个或多个与来自上一层和下一层的神经元定向连接的神经元。 如图所示,一个具有三个输入,两个输出的三层感知器,隐藏层包括五个神经元: MLP中的所有神经元都是相似的。它们中的每一个都有几个输入链接(它将
opencv中使用bp神经网络
2.<em>神经网络</em>的训练 int CvANN_MLP::train(const Mat& inputs, const Mat& outputs, const Mat& sampleWeights, const Mat& sampleIdx=Mat(), CvANN_MLP_TrainParams params=CvANN_MLP_TrainParams(), int fla
Install OpenCV 3.4 with DNN
A 安装Opencv3.2 DNN<em>模块</em>Opencv3.2是<em>opencv</em>最新的稳定版本,于2016.12.23发布。除了修复BUG,主要的更新之一是在<em>opencv</em>_contrib中大大改进和加速dnn<em>模块</em>:1、许多新层,包括反卷积,LSTM等。2、支持语义分段和SSD网络与样本。3、TensorFlow导入程序+运行Inception net的示例。除此之外,还包括支持更多图片格式和相机后端,互...
【win+OpenCV3.4.1+opencv_contrib编译】SIFT错误Error: The function/feature is not implemented(表现:报异常)
我觉得这个很有必要记录一下。真的是一个大坑!!! 想使用SIFT,然后按照网上的教程编译OpenCV3.4.1+<em>opencv</em>_contrib。在测试的时候总是报异常错误,反反复复编译了好久也没有解决,已经处于崩溃的边缘发现了日本小哥的一个博客!!! Cmake编译的时候一定要!!!勾选“OPENCV_ENABLE_NONFREE”!!!!! 再次感谢这位小哥。。。o(╥﹏╥)o...
windows vs2017 opencv3 caffe模块 深度神经网络 物体识别
OpenCV3.3中的DNN<em>模块</em>实现实例,安装3.3版本及以上的<em>opencv</em>版本,本例用于测试该dnn<em>模块</em>在图像识别中的作用,资源中有完整的代码以及bvlc_googlenet.caffemodel以
OpenCV-2.4.0-win32-vs2010(with CUDA)&tbb;_支持CUDA,可以直接使用
本人最新亲手编译的OpenCV-2.4.0函数库(支持CUDA),包含Visual Studio 2005/2008/2010三种,下载后可直接配置使用,里面附加了编译时使用的intel tbb函数库
OpenCV 3 最新模块一次看个够
本文原版是译作《OpenCV 2 计算机视觉编程手册》的附录,经过删减后在专栏中刊登。 OpenCV 3 就要正式发布了,但是很多读者还在用 OpenCV 2,甚至 OpenCV 1。你们一定想知道,是否有必要升级到 3,以及如何提前进行准备。 OpenCV 3 的改动在哪? C 风格的API很快将会消失,完全被C++的API替代,代码更加简洁、不易出错。读者如果想借助ope
初探OpenCV+GPU
转自:yang_xian521 OpenCV的GPU<em>模块</em>只支持NVIDIA的显卡,原因是该部分是基于NVIDIA的CUDA和NVIDIA的NPP<em>模块</em>实现的。而该<em>模块</em>的好处在于使用GPU<em>模块</em>无需安装CUDA工具,也无需学习GPU编程,因为不需要编写GPU相关的代码。但如果你想重新编译OpenCV的GPU<em>模块</em>的话,还是需要CUDA的toolkit。 由于GPU<em>模块</em>的发展,使大部分函数使用起来和
【目标检测】OpenCV中dnn模块的SSD demo运行
本文将<em>opencv</em>的contrib库中的dnn<em>模块</em>下的SSD检测方法的demo运行过程作以记录。运行环境:win7 64位旗舰版,<em>opencv</em>3.1以及contrib库。<em>opencv</em> dnn<em>模块</em>到写本文的时间,<em>opencv</em>已经出到3.2版本了,由于之前装了3.1故版本没有更新,不过一般建议使用最新版本,新版本在兼容性和速度上都会有提升。我们这里只使用contrib库的dnn<em>模块</em>,并且读取以及训练好...
opencv3.4.3的DNN模块调用bvlc_googlenet.caffemodel实现图像分类
DNN<em>模块</em>官方文档:https://docs.<em>opencv</em>.org/3.4.3/d6/d0f/group__dnn.html#ga29d0ea5e52b1d1a6c2681e3f7d68473a 1.OpenCV3.4.3 DNN<em>模块</em>介绍 最早在OpenCV3.3版本发布中,把DNN<em>模块</em>从扩展<em>模块</em>移到了OpenCV正式发布<em>模块</em>中,当前DNN<em>模块</em>最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练...
opencv dnn模块 示例(11) 灰度图彩色化 colorization
<em>opencv</em> dnn<em>模块</em>对灰度图(彩色图L通道)进行彩色化,推理出a,b通道, 合并L,a,b转换成彩色图。
VS2013编译的opencv3.4.1,带dnn库
利用Vs2013编译的<em>opencv</em>3.4.1,里面有深度学习的dnn库,实现深度学习和<em>opencv</em>3.4.1 的接口
写个神经网络,让她认得我`(๑•ᴗ•๑)(Tensorflow,opencv,dlib,cnn,人脸识别)
训练一个<em>神经网络</em> 能让她认得我这段时间正在学习tensorflow的卷积<em>神经网络</em>部分,为了对卷积<em>神经网络</em>能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目。项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧。想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据
OpenCV3+级联卷积神经网络训练自己的xml文档(分类器)
1.简介    最近小学期的课程中,导师要求做了一个在图像中识别特定人物的任务(识别特朗普)。我最开始使用反投影直方图,但是效果极其渣,后来选用<em>神经网络</em>的方法做分类进行识别,但网上写的都不甚详细,于是打算自己写一个作为记录。2.原理    OpenCV3中使用的分类器是基于级联<em>神经网络</em>,其可以通过级数的增加提高分类的正确率。3.过程步骤一:    首先,我们需要知道训练一个分类器我们要准备些什么:...
OpenCV自带ML源码解释
OpenCV *\<em>opencv</em>\sources\samples\cpp\tutorial_code\ml目录下有两个例子,一个是**线性可分的(introduction_to_svm)**,一个是**
神经网络ANN分类器及OpenCV实现
OpenCV中实现<em>神经网络</em>分类非常简单,使用CvANN_MLP定义分类器,CvANN_MLP_TrainParams设置训练参数,添加训练数据,使用train和predict进行训练和预测。         CvANN_MLP_TrainParams各训练参数说明:         term_crit:训练算法的终止标准,确定算法的最大迭代次数(对序列反向传播算法,该值乘以训练集大小)和两次迭
opencv神经网络
在<em>opencv</em> 2.4.10中使用<em>神经网络</em>的头文件,其中包含了两个类,一个是网络类,另一个是获取HOG的类
opencv3中SURF特征点检测
#include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("mofang1.jpg"); imshow("【原图】", srcImage); //首先得到特征点的集合 //先配置参数 vector keyPoint; //在库中:ty
opencv神经网络识别数字
文本直接仅对0-9这十个文件夹中sample_mun_perclass个样本进行训练,直接通过API函数FindFirstFile和FindNextFile得到目录下文件,不需要对图片名编号用了一下午时间去调这个代码,所以还有很多不完善的地方,以后有时间再去完善,比如: 本文的测试图片仅仅是单张测试,如果要测试准确率,可以根据前面训练时批量读取图片的代码进行简单修改,即可进行批量测试。 参考链接
OpenCV自学笔记17. 基于SVM和神经网络的车牌识别(一)
基于SVM和<em>神经网络</em>的车牌识别(一) 本系列文章参考自《深入理解OpenCV实用计算机视觉项目解析》仅作学习用途 图像预处理 本篇用到的测试图片为: Step1. 首先,读入并显示图像,代码如下: string in = &quot;images/2715DTZ.jpg&quot;; Mat image = imread(in, IMREAD_GRAYSCALE); // IMREAD_GRAYSCAL
opencv3.4.0中使用SIFT算法
自Opencv2以来的众多著名的特征检测算子(如SIFT,SURF,ORB算子等)所依赖的稳定版的特征检测与匹配相关的核心源代码已经从官方发行的Opencv3中移除,而转移到了一个名为xfeature2d的第三方库当中。 最近在学习特征识别,因为自己使用的是<em>opencv</em>3.4.0,便使用不了原来<em>opencv</em>2的代码实现特征提取方法。在网上找了各种方法,自己反正是没...
Opencv最新版本Opencv3.3.0集成了DNN神经网络模块
近年CVPR会议上大部分文章都牵扯到<em>神经网络</em>,的确相比于传统的方法在精确度上大幅度提升。Opencv官方也按捺不住,这不集成了DNN<em>模块</em>。 其中,常用框架包含Caffe 1,TensorFlow,Torch/PyTorch,详见Deep-Learning-in-OpenCV包含了经典的AlexNet,GoogleNet等常用网络的模型。具体查看Opencv新特性下载地址:包含了常用平台的安
OpenCV自带神经网络接口初探
Opencv <em>神经网络</em>APIneural_network.cpp#include using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::ml;int main() { //制作随机训练数据; Mat_ data(100, 100); randn(data,
opencv 3.4.1安装opencv_contrib扩展包
近来要做一个用到SIFT算法的东东,本来像直接从网上找个轮子用,但谁知道,新版的<em>opencv</em>把SIFT相关的接口都换地方了。默认安装的没有该算法,需要安装<em>opencv</em>_contrib扩展包。 <em>opencv</em>_contrib3.4.1的包从github上可以很快找到,<em>opencv</em>_contrib包,如果下载速度慢可以取道我的CSDN资源。 下载号资源之后解压,并根据README.md中的指导,到o...
opencv3.4 SURF
<em>opencv</em>3.4 的特征点匹配,因为试过orb后感觉效果好差。
OpenCV3中的SURF特征点的寻找和匹配
不多说什么了,直接上代码吧:#include #include #include "<em>opencv</em>2/core.hpp" #include "<em>opencv</em>2/core/utility.hpp" #include "<em>opencv</em>2/core/ocl.hpp" #include "<em>opencv</em>2/imgcodecs.hpp" #include "<em>opencv</em>2/h
【OpenCV】OpenCV3中的SURF特征点的寻找和匹配
不多说什么了,直接上代码吧: #include #include #include "<em>opencv</em>2/core.hpp" #include "<em>opencv</em>2/core/utility.hpp" #include "<em>opencv</em>2/core/ocl.hpp" #include "<em>opencv</em>2/imgcodecs.hpp" #include "<em>opencv</em>2/highgui.hpp" #inc
opencv3.2——小试牛刀(1):使用鼠标选择ROI进行SURF匹配
1.目的 匹配图片的时候,总有其他物体干扰着匹配成功率。所以选择需要的物体进行匹配就现得很重要。所以,本文尝试选择了使用鼠标交互的方法选择物体,并进行运算速度快而且匹配率高的SURF算法进行匹配。本程序优点:鼠标交互,重复选择物体框直到选择到最佳物体框。 2.代码实现 #include #include #include"<em>opencv</em>2/xfeatures2d.hpp
《OpenCV3编程入门》读书笔记--SURF算法
SURF算法英文全称为SpeededUp Robust Features,是Sift算法的改进版,具有更快的运算速度,其最大的特点在于采用了harr特征以及积分图像的概念。SURF的算法原理如下: --Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间。 Surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像,假设像素的值为函数f(x,y),那么某个像素的Hessian矩阵为 H矩阵的判别式为:
opencv3 环境安装及实验surf特征的描述符匹配文章整理
OpenCV3.1 SIFT使用 OpenCV3对OpenCV的<em>模块</em>进行了调整,将开发中与nofree<em>模块</em>放在 了OpenCV_contrib中(包含SIFT),gitHub上的官方项目分成了两个,<em>opencv</em> 与 <em>opencv</em>_contrib。所以,要使用sift接口需在<em>opencv</em>3.1基础上,再安装<em>opencv</em>_contrib。本文主要记录如何安装<em>opencv</em>_contrib,配置
opencv3.2 SURF实现特征点匹配
<em>opencv</em>3.2中SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor、BruteForceMatcher这三个的使用方法已经和原先2.4版本前不一样了。使用方法示例如下: Ptr detector = SURF::create(minHessian); detector->detect(img_1, keypoints_1); Ptr
opencv3.4.1 —— cmake相关参数作用
<em>opencv</em>源码下载之后根据需要会进行编译,编译的选项有点多,这里大写下一些经常经常用到的参数的作用。BUILD_TBB/WITH_TBB:使用并且编译tbb,tbb是intel的并行库,与IPP、mkl一样是实用的工具库,官网下载地址注册个邮箱账号即可下载,ipp一样,但是这里指出来是cmake生成vs工程时如果不是ARM处理器则会报出以下错误“BUILD_TBB option supports...
OpenCV3.4.1-OpenCV-Contrib vs2015-win10编译
1、获取OpenCV以及Contrib源代码:OpenCV下载地址2、下载CMake工具:我下载的是:cmake-3.11.0-win64-x64.zip下载地址3、解压CMake,进入bin目录,打开cmake-gui.exe,输入代码的OpenCV代码的位置和编译库存放的位置4、点击Config按钮,首先选择需要的编译器,vs2015-x64,CMake会自动检查编译所需要的环境以及依赖库,出...
Opencv3.4.1编译配置
1.下载文件<em>opencv</em>下载地址:https://jaist.dl.sourceforge.net/project/<em>opencv</em>library/<em>opencv</em>-win/3.4.1/<em>opencv</em>-3.4.1-vc14_vc15.exe<em>opencv</em>_contrib下载地址:https://codeload.github.com/<em>opencv</em>/<em>opencv</em>_contrib/zip/3.4.1cmake下载...
OpenCV3小白入门之读取图像(opencv3.4.1)
读取图像的基本语句有三条:    1.定义图像存放的矩阵——Mat;    2.读取图像——imread(与实例化Mat集成一条语句);    3.定义窗口——nameWindow(非必须);    4.显示图像——imshow;以下为实例代码:#include &amp;lt;iostream&amp;gt; // for standard I/O//<em>opencv</em>头文件 <em>opencv</em>2与<em>opencv</em>3的引用路径...
Opencv3.4.1模块各个模块介绍
Opencv3.4.1<em>模块</em>各个<em>模块</em>介绍 从<em>opencv</em>3开始就把整个库拆分成了两个库<em>模块</em>,Main modules和Extra modules这两部分,从网上下载的库默认都是Main module,它里面都是一些比较稳定的核心算法库,而Extra modules都是一些试验性质的库,很多新的算法库都会放到这里面来。从<em>opencv</em>3开始所有的库都会编译一个dll,而<em>opencv</em>2会将各个主要<em>模块</em>都分...
OpenCV3 -- SURF提取特征和特征匹配
#include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;stdio.h&amp;gt; #include &quot;<em>opencv</em>2/core.hpp&quot; #include &quot;<em>opencv</em>2/core/utility.hpp&quot; #include &quot;<em>opencv</em>2/core/ocl.hpp&quot; #include &quot;<em>opencv</em>2/imgcodecs.hpp&quot; #includ
ubutnu配置opencv3.4.1+opencv_contrib
      在ubuntu上安装<em>opencv</em>3.4.1是已经安装好的了,但最近在做行人检测跟踪方面的<em>问题</em>,就准备试试跟踪算法,例如大名鼎鼎的KCF等, 因为看到一些资料说<em>opencv</em>3以后<em>opencv</em>已经集成了跟踪算法所以准备试一试,运行python程序后直接会提示找不到'TrackerKCF_create'<em>模块</em>,在测试C++程序后也提示找不到 tracker.h 头文件,这就是我感觉应该是ope...
机器学习算法一览表附opencv机器学习模块
机器学习算法一览表(中英对照)附<em>opencv</em>机器学习<em>模块</em>
OPECNCV 3.0 机器学习算法总结
OPENCV 深度学习总结
Opencv3.2各个模块功能详细简介(包括与Opencv2.4的区别)
Opencv3.2各个<em>模块</em>详细介绍以及与Opencv2.4的对比
OpenCV学习笔记:opencv_ml模块
转自:http://www.cnblogs.com/xylc/p/3406141.html 一,简介 该<em>模块</em>为<em>opencv</em>的机器学习(machine learning,ml)代码库,包含各种机器学习算法: 0, class CvStatModel ; class CvMLData; struct CvParamGrid; 1,bayesian,Normal Bayes
opencv在CV, ML, DIP等领域处于什么地位?
在工业界和学术界,<em>opencv</em>在计算机视觉,机器学习/模式识别,图像处理等领域处于何种地位?硬件厂商重要的跑分工具,广大大学生毕业的好帮手,CV创业必备的软件库 -- Vinjn张静在Vision方面,想快速试验新算法真的很麻烦!比如我看的论文里面很少用C写的,OpenCV基础上的代码。可能因为研究人员时间比较多,宁愿自己写也不愿意学OpenCV。OpenCV学习曲线有些陡峭。我觉得第三方的尤其...
opencv神经网络CvANN_MLP分类
参考 小魏的修行路 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/9027617 文中向量坐标选择的不太直观,所以简单修改了一下关于<em>opencv</em> <em>神经网络</em>函数的一些可以参考 water_93的博客 http://blog.csdn.net/water_93/article/details/51244987 在这篇中提到 CvANN_ML
MacOS 下编译的 opencv 3.4.1 (整合opencv_contrib 3.4.1)Android SDK
在<em>opencv</em> 3+的版本中,由于将SIFT,SURF这些有专利的算法单独提取到了<em>opencv</em>_contrib<em>模块</em>,因为官方给出的android sdk release版本中没有预先编译 <em>opencv</em>
opencv3中SIFT配合暴力匹配进行关键点描述和提取
#include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("mofang1.jpg"); imshow("【原图】", srcImage); //对BGR空间的图像直接进行计算很费时间,所以,需要转换为灰度图 Mat srcGrayIma
opencv3.1的SIFT特征检测参数图文详解
本文转载自:http://livezingy.com/sift-in-<em>opencv</em>3-1/  SIFT算法的实现过程大致如下:对源图像进行高斯模糊处理,根据源图尺寸和相关设定参数生成图像的高斯金字塔和高斯差分金字塔(DOG尺度空间),在DOG尺度空间中搜索特征点,计算尺度,构建特征描述子。本文以SIFT的参数为主线来尝试说明SIFT算法的原理。       SIFT算法图像匹配的效
在OpenCV3中SIFT,SURF等算法去哪了?
本人是在Windows 7下Anaconda 4.4配置的OpenCV,Python版本是3.6.1,如下图所示: 利用pip install <em>opencv</em>_python-3.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 进行安装,安装成功,import cv2没出错,但是在 进行 detector=cv2.SIFT()时显示错误:AttributeError: modul
opencv3的sift特征提取方法(1)
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('s2.jpg') gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)descriptor = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kps = descriptor.detect(img,None)cv2.drawKeypoints(img,kps,
【OpenCV】OpenCV3.4+OpenCV-Contrib 编译在windows10_x64+vs2015环境下
Step 1. 下载源码 下载链接 OpenCV3.4 OpenCV-contrib 解压缩 Step 2. 使用CMake开始编译 如图,选择源码和编译目录,选择Configure开始。【中间会下载东西,我有放梯子的~~要是不开不知道有没有影响】 中间结果如下,可以参考下过程: The CXX compiler identification is MSVC 1
关于opencv3.4+VS2015运行SIFT特征匹配detectAndCompute()函数莫名中断问题
最近在学习关于图像匹配拼接部分内容,在学习SIFT特征匹配方法时,本来想着先尝试着用<em>opencv</em>整合后的features2d类来创建一个生成特征点的简单小程序,然而却是在关键函数detectAndCompute()处遇到了麻烦,无论怎么s调试,最后都会导致内存<em>问题</em>,导致程序中断。具体代码如下#include &amp;lt;stdio.h&amp;gt;  #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #i...
opencv3.4.1问题,求帮忙解决一下
// 视觉识别.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。 //#include &quot;stdafx.h&quot;#include &amp;lt;iostream&amp;gt;#include &amp;lt;time.h&amp;gt;#include &amp;lt;<em>opencv</em>2/<em>opencv</em>.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/xfeatures2d.hpp&amp;gt;#include &amp;lt;Windows.h&amp;gt; ...
opencv 3.4.1 学习
1. 编译及配置 <em>opencv</em>_contribtar -xf <em>opencv</em>-3.4.1.tar.gz cd <em>opencv</em>-3.4.1/ mkdir build cd build/ cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/gongcm/<em>opencv</em>-3.4.1/<em>opencv</em>_contrib/modules .. &amp;amp;&amp;amp; make -j2注意: c...
Opencv3.4.1与VS2015安装
https://jingyan.baidu.com/article/dca1fa6f13bd55f1a44052b9.html教程按照这个来的,有的地方需要改动,不然会报错第五步:Debug与Release中678步都要添加一遍第八步:OpenCV3.4.1添加依赖项应该是<em>opencv</em>_world341.lib...
【OpenCV3.3】编译源码并搭建VS2017+Windows开发环境
OpenCV 3.3在8月3号正式Release,带来了许多优化改进和新特性,包括备受关注的深度<em>神经网络</em>(DNN)<em>模块</em>被正式引入主仓库,标志着OpenCV对DNN有了更深层次的优化与支持; 支持通过宏ENABLE_CXX11启用对C++ 11特性的支持;默认包含大量SSE4.X和AVX/AVX2指令集优化;内置Intel IPP版本升级至2017.2,官方测试显示有近15%的性能提升...
opencv 学习之 SVM / ANN 图片分类(OPENCV3.2)
#include &amp;lt;string&amp;gt; #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;vector&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/imgproc.hpp&amp;gt; #include &quot;<em>opencv</em>2/imgcodecs.hpp&quot; #include &amp;lt;<em>opencv</em>..
opencv3 ann 人工神经网络使用方法
//创建ANN Ptr&amp;lt;ANN_MLP&amp;gt; bp = ANN_MLP::create();// (a) 3层,输入层神经元个数为 4,隐层的为 6,输出层的为 4 Mat layers_size = (Mat_&amp;lt;int&amp;gt;(1,3) &amp;lt;&amp;lt; 4,6,4); // (b) 4层,输入层神经元个数为 4,第一个隐层的为 6,第二个隐层的为 5,输出层的为 4 Mat l...
OpenCV3.4.1 实现人脸识别
参考链接:https://docs.<em>opencv</em>.org/3.4.1/dd/d65/classcv_1_1face_1_1FaceRecognizer.html#ac8680c2aa9649ad3f55e27761165c0d6https://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51472330测试代码#include &amp;lt;<em>opencv</em>...
使用opencv中的神经网络训练加法运算
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使用opencv里面的神经网络
人脸姿态识别 机器学习
Opencv中ANN神经网络使用示例
前一段儿想用<em>opencv</em>做一下数字识别,用<em>神经网络</em>做识别。 在网上搜了一下关于<em>opencv</em>中ANN的使用方法,@小魏的修行路 的【模式识别】OpenCV中使用<em>神经网络</em> CvANN_MLP 这篇文章写得挺好,照搬里面的例程运行了一下,发现有些错误,而且从他最后的结果图片来看明显是分类分错了。但是他的这篇博文还是写的挺好的,简单,通俗易懂。关于OPENCV中<em>神经网络</em>相关的使用方法这里就不作介绍了,大家
opencv神经网络识别美女
最近比较闲,想做一个判断是否是美女的算法 从网上搜集了一些图片,首先要提取这些图片中的人脸并保存作为训练集,可以参考文章: http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51393030下面是完整的代码//<em>opencv</em>2.4.9 + vs2012 + win7 x64 #include #include
OpenCV中的神经网络
来源:http://blog.csdn.net/delltdk/article/details/8912867 OpenCV中封装了类CvANN_MLP,因而<em>神经网络</em>利用很方便。 首先构建一个网络模型: CvANN_MLP ann; Mat structure(1,3,CV_32SC1); structure.at(0) = 10; structu
基于opencv的bp神经网络判别
事先说明,本人纯粹是小白。写这篇博客也是相信小白惜小白,顺带锻炼一下写作能力(毕设需求),因此,有<em>问题</em>还是靠度娘吧! 作为刚接触程序的新人,看网上大佬们分享的程序,在对他们顶膜礼拜的同时,却不经怀有抱怨的心情。因为大部分大佬们,不知是想锻炼我们,还是单纯的嫌麻烦,亦或者对于他们来说,这根本就不是什么难懂的地方,我只想说,你们为什么就不写注释呢(血泪聚下)。这篇博客是在网上查找的程序基础上,标注
opencv 神经网络使用
#include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main() { //初始化 Ptr bp = ml::ANN_MLP::create(); const int sampleNum = 6; // 训练的总样本数 const int fe
本人为 Circle Dock 官方制作的背景皮肤以及收集整理的中心圆形图标下载
制作绝对精良,是Circle Dock中最好的皮肤,背景图为750 px尺寸,有些还没有提供给Circle Dock (留一手,呵呵!),相信不会让大家失望。 注意,目前最新版本是1.5.5,但鼠标中键切换功能使用几分钟后就会失灵,Circle Dock官方目前还没有解决办法。因此,建议大家还是用1.0.2.3版本,经本人使用该版本鼠标中键切换功能比较稳定,一般不会失灵。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/best391/2138302?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/best391/2138302?utm_source=bbsseo[/url]
魅播音乐播放器2.0下载
是本人用纯C写的windows界面程序音乐播放器,支持本地音乐添加,删除,播放等基本功能,还支持新添换肤功能。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zxh_2012/7215045?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zxh_2012/7215045?utm_source=bbsseo[/url]
myeclipse 2014 激活工具下载
myeclipse 2014 永久激活工具 简单,方便,提供多元化操作 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_35704183/10462249?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_35704183/10462249?utm_source=bbsseo[/url]
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