原创 【caffe】OpenCV Load caffe model

上一篇,我們介紹了opencv_contrib中的模塊在windows下的編譯,也提到了其中的dnn模塊可以讀取caffe的訓練模型用於目標檢測,這裏我們具體介紹一下如何使用dnn讀取caffe模型並進行目標分類。 代碼如下:(代碼主要

原创 【python圖像處理】給圖像添加透明度(alpha通道)

我們常見的RGB圖像通常只有R、G、B三個通道,在圖像處理的過程中會遇到往往需要向圖像中添加透明度信息,如公司logo的設計,其輸出圖像文件就需要添加透明度,即需要在RGB三個通道的基礎上添加alpha通道信息。這裏介紹兩種常見的向RGB

原创 【OpenCV3】透視變換——cv::getPerspectiveTransform()與cv::warpPerspective()詳解

透視變換(Perspective Transformation)是將成像投影到一個新的視平面(Viewing Plane),也稱作投影映射(Projective Mapping)。如圖1,通過透視變換ABC變換到A'B'C'。 圖1 透

原创 【python圖像處理】兩幅圖像的合成一幅圖像(blending two images)

將兩幅圖像合成一幅圖像,是圖像處理中常用的一種操作,python圖像處理庫PIL中提供了多種種將兩幅圖像合成一幅圖像的接口。 下面我們通過不同的方式,將兩圖合併成一幅圖像。   1、使用Image.blend()接口 代碼如下: f

原创 【OpenCV3】將圖像指定區域使用另一圖像(或ROI)覆蓋

在圖像處理中,有時會遇到使用使用一幅圖像(或ROI)覆蓋(替換)另一圖像的指定區域,直接的方法是逐個像素進行復制,但這是一種效率很低的操作,下面介紹opencv中一種效率較高且簡便的操作。 具體看如下代碼: //設置深藍色背景畫布

原创 【OpenCV3】cv::Mat中的數據按行列寫入txt文件中

在使用opencv進行圖像處理的過程中,經常會涉及到將文件中的數據讀入到cv::Mat中,或者將cv::Mat中的數據寫入到txt文件中。 下面就介紹一種我常用的將cv::Mat中的數據寫入到txt文件中的方法,具體見代碼: void

原创 【OpenCV3】RGB圖像向CMYK顏色空間轉換

1、RGB顏色空間 RGB(紅色,綠色,藍色)是表示光發射的顏色空間。 RGB是一個加性色譜,當所有原色組合時,形成白色。 這類似於實際的光譜,如果您結合自然光的所有顏色(例如,彩虹上的所有顏色),則會創建白光。 顯示器(如計算機顯示器

原创 【caffe】windows下caffe+vs2013+python2.7+cuda8.0+cmake3.8編譯與配置

項目的需要,終究還是用到了深度學習,Caffe無疑是我這種菜鳥最好的入門平臺,然鵝,事情並沒有想象的那麼簡單!!!單是編譯caffe的庫就已經把我折騰得灰頭土臉了,搜了很多caffe的編譯教程,一步一步得去操作,沒有一個編譯通過的,起初是

原创 【caffe】mnist數據集lenet訓練與測試

在上一篇中,費了九牛二虎之力總算是把Caffe編譯通過了,現在我們可以藉助mnist數據集,測試下Caffe的訓練和檢測效果。 準備工作:在自己的工作目錄下,新建一個文件夾,命名爲mnist_test(根據自己的習慣設定)。同時,建議大

原创 【算法+OpenCV】基於opencv的直線和曲線擬合與繪製(最小二乘法)

最小二乘法多項式曲線擬合,是常見的曲線擬合方法,有着廣泛的應用,這裏在借鑑最小二乘多項式曲線擬合原理與實現的原理的基礎上,介紹如何在OpenCV來實現基於最小二乘的多項式曲線擬合。 概念 最小二乘法多項式曲線擬合,根據給定的m個點,並不

原创 【caffe】使用自己的圖像數據訓練lenet並用opencv進行預測

前面已經介紹了使用使用mnist數據集進行訓練lenet,並使用opencv加在caffemodel進行預測。更進一步也是最終的目的,還是要學會使用自己的數據集訓練caffemodel並進行預測。這裏先以訓練lenet爲例進行說明。 1

原创 【OpenCV3】基於雙目視覺的三維重建

opencv中雙目視覺立體重建根據的是三角形原理,在經過攝像機立體標定之後獲取到單個攝像機的參數和雙目系統的立體參數,根據三角形原理,我們即可實現對點雲的三維重建,這裏我們只介紹對單個點的三維重建。 具體見如下代碼: #include

原创 【ubuntu+opencv3】ubuntu16.04+qt5+opencv3.2.0編譯與安裝

在網上找了很多資料,終於把opencv3.2.0在ubuntu16.04下安裝成功了,由於使用qt作爲開發工具,這裏也順便介紹下qt的安裝與配置。 1、依賴庫的安裝 執行如下命令: sudo apt-get install build-

原创 【python圖像處理】gif動態圖的解析與合成

gif動態圖是在現在已經司空見慣,朋友圈裏也經常是一言不合就鬥圖。這裏,就介紹下如何使用python來解析和生成gif圖像。 一、gif動態圖的合成 如下圖,是一個gif動態圖。 gif動態圖的解析可以使用PIL圖像模塊即可,具體代碼如

原创 【caffe】windows下vs2013+opencv3.2.0+opencv_contrib(包含dnn)+cmake3.8編譯與配置

opencv目前已經支持caffe訓練模型的讀取,以及使用模型進行預測,這個功能是dnn模塊實現的,而這個模塊位於opencv_contrib中,此前編譯的opencv3.2.0並沒有將opencv_contrib中的模塊加進來。因此,這