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OpenCV下肤色检测代码

1.void cvSkinSegment(IplImage* img, IplImage* mask){

2. CvSize imageSize = cvSize(img->width, img->height);

3. IplImage *imgY = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U, 1);

4. IplImage *imgCr = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U, 1);

5. IplImage *imgCb = cvCreateImage(imageSize, IPL_DEPTH_8U, 1);

8. IplImage *imgYCrCb = cvCreateImage(imageSize, img->depth, img->nChannels

);

9. cvCvtColor(img,imgYCrCb,CV_BGR2YCrCb);

10. cvSplit(imgYCrCb, imgY, imgCr, imgCb, 0);

11.int y, cr, cb, l, x1, y1, value;

12. unsigned char *pY, *pCr, *pCb, *pMask;

13.

14. pY = (unsigned char *)imgY->imageData;

15. pCr = (unsigned char *)imgCr->imageData;

16. pCb = (unsigned char *)imgCb->imageData;

17. pMask = (unsigned char *)mask->imageData;

18. cvSetZero(mask);

19. l = img->height * img->width;

20.for (int i = 0; i < l; i++){

21. y = *pY;

22. cr = *pCr;

23. cb = *pCb;

24. cb -= 109;

25. cr -= 152

26. ;

27. x1 = (819*cr-614*cb)/32 + 51;

28. y1 = (819*cr+614*cb)/32 + 77;

29. x1 = x1*41/1024;

30. y1 = y1*73/1024;

31. value = x1*x1+y1*y1;

32.if(y<100) (*pMask)=(value<700) ? 255:0;

33.else (*pMask)=(value<850)? 255:0;

34. pY++;

35. pCr++;

36. pCb++;

37. pMask++;

38. }

39. cvReleaseImage(&imgY);

40. cvReleaseImage(&imgCr);

41. cvReleaseImage(&imgCb);

42. cvReleaseImage(&imgYCrCb);

43.}

主要原理就是通过在Cb Cr空间上找到一个可以拟合常规肤色分布的椭圆形，然后把在椭圆形区域内的像素点标记为肤色

图1.1 椭圆模板示例

以上插图来源于《一种基于KL变换的椭圆模型肤色检测方法》，具体参数参考的那篇文献时间久远找不到了

以下是代码运行后的效果图

图1.2 运行效果1

图1.3 运行效果2

从上面两图可以看出，在光线条件比较理想的情况下，肤色检测的效果还是不错的(1.2就比1.3效果好)，但是对于一些似肤色区域(比如图1.3后面的木质门)，还是会被误检，但这是肤色检测无法解决的问题。

关于效果图里面一些类似噪点的部分，可以通过膨胀腐蚀模糊再二值化的方法取得比较圆润的肤色图(就是可以做mask的)

1.cvErode(pSkin, pSkin, NULL, 1);

2.cvDilate(pSkin, pSkin, NULL, 1);

3.cvSmooth(pSkin, pSkin, CV_GAUSSIAN, 21, 0, 0);

4.cvThreshold(pSkin, pSkin,130, 255, CV_THRESH_BINARY);

当然有时候效果也不是特别好，这个要靠自己调参数的。

总体而言，与OpenCV2.0的adapativeskindetector.cpp相比的话，效果要好(其实我改进的代码就是参照里面CvAdaptiveSkinDetector类里的process函数的)，当然也有可能是因为我的肤色检测是根据我所处环境的光照条件和摄像头特性调节的缘故。

最后，小小地对代码作一个说明。

其实代码很简单，就是把Y Cb Cr三个通道分开，然后用指针分别对这三个通道的每一个像素进行处理。

需要作修改的就是if(y<100) (*pMask)=(value<700) ? 255:0; else (*pMask)=(value<850)? 255:0; 这条做阈值判断的命令

由于光照和摄像头性能的不同，这里的阈值需要根据自己的摄像头调节出最合适的效果才可以

另外的话，对于质量不是很好的WebCam 建议在输入图像上加一个小点的高斯模糊以去除噪点

以上算法还曾经作为我的大作业在Matlab和Xilinx FPGA上实现，具体可以参考我的答辩PPT：Skin Segmentation on FPGA

图像处理opencv代码

#include "stdafx.h" #include "mymfc.h" #include "mymfcDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // 用于应用程序“关于”菜单项的 CAboutDlg 对话框 class CAboutDlg : public CDialogEx { public: CAboutDlg(); // 对话框数据 enum { IDD = IDD_ABOUTBOX }; protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持 // 实现 protected: DECLARE_MESSAGE_MAP() }; CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD) { } void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 对话框

CmymfcDlg::CmymfcDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialogEx(CmymfcDlg::IDD, pParent) , TheImage(NULL) , rePath(_T("")) { m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME); } void CmymfcDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CmymfcDlg, CDialogEx) ON_WM_SYSCOMMAND() ON_WM_PAINT() ON_WM_QUERYDRAGICON() ON_BN_CLICKED(IDC_ReadImg, &CmymfcDlg::OnBnClickedReadimg) ON_BN_CLICKED(IDC_EdgeDetect, &CmymfcDlg::OnBnClickedEdgedetect) ON_BN_CLICKED(IDC_Refresh, &CmymfcDlg::OnBnClickedRefresh) ON_BN_CLICKED(IDC_GrayProcess, &CmymfcDlg::OnBnClickedGrayprocess) ON_BN_CLICKED(IDC_Sobel, &CmymfcDlg::OnBnClickedSobel) ON_BN_CLICKED(IDC_Laplace, &CmymfcDlg::OnBnClickedLaplace) ON_BN_CLICKED(IDC_FFT2, &CmymfcDlg::OnBnClickedFft2) ON_BN_CLICKED(IDC_CImage, &CmymfcDlg::OnBnClickedCimage) ON_BN_CLICKED(IDC_Mirror, &CmymfcDlg::OnBnClickedMirror) ON_BN_CLICKED(IDC_CColor, &CmymfcDlg::OnBnClickedCcolor) ON_BN_CLICKED(IDC_MedianBlur, &CmymfcDlg::OnBnClickedMedianblur) ON_BN_CLICKED(IDC_Gaussian, &CmymfcDlg::OnBnClickedGaussian) ON_BN_CLICKED(IDC_BothSide, &CmymfcDlg::OnBnClickedBothside) ON_BN_CLICKED(IDC_Equally, &CmymfcDlg::OnBnClickedEqually) ON_BN_CLICKED(IDC_Corrosion, &CmymfcDlg::OnBnClickedCorrosion) ON_BN_CLICKED(IDC_Dilate, &CmymfcDlg::OnBnClickedDilate) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 消息处理程序 BOOL CmymfcDlg::OnInitDialog() { CDialogEx::OnInitDialog();

OpenCV成长之路(8)直线、轮廓的提取与描述

OpenCV成长之路(8)：直线、轮廓的提取与描述分类：OpenCV成长之路2014-01-04 18:35 689人阅读评论(0) 收藏举报直线、轮廓的提取与描述基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。 canny边缘检测采用双阈值值法，高阈值用来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等，而低阈值用来保证不丢失细节部分，低阈值检测出来的边缘更丰富，但是很多边缘并不是我们关心的。最后采用一种查找算法，将低阈值中与高阈值的边缘有重叠的线条保留，其他的线条都删除。本篇文章中不对canny的算法原理作进一步说明，稍后会在图像处理算法相关的文章中详细介绍。下面我们用OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘 1.int main() 2.{ 3. Mat I=imread("../cat.png"); 4. cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY); 5. 6. Mat contours; 7. Canny(I,contours,125,350); 8. threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY); 9. 10. namedWindow("Canny"); 11. imshow("Canny",contours);

基于OpenCV的摄像机标定

第２８卷第１期计算机工程与设计２００７年１月Ｖ０１．２８Ｎｏ．１ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎＪａｎ．２００７基于ＯｐｅｎＣＶ的摄像机标定尹文生，罗瑜林，李世其（华中科技大学机械科学与工程学院，湖北武汉４３００７４）摘要：以增强现实系统中摄像机标定技术为研究对象，分析了开放计算机视觉函数库ＯｐｅｎＣＶ中的摄像机模型，特别充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变影响及求解方法，给出了基于ＯｐｅｎＣＶ的摄像机标定算法。该算法充分发挥了ＯｐｅｎＣＶ的函数库功能，提高了标定精度和计算效率，具有良好的跨平台移植性，可以满足增强现实和其它计算机视觉系统的需要。关键词：计算机视觉；增强现实；摄像机模型；透镜畸变；摄像机标定中图法分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００．７０２４（２００７）０１—０１９７．０３ＣａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＯｐｅｎＣＶＹＩＮＷｅｌ＂１。ｓｈｅｎｇ，ＬＵＯＹｕ．１ｉｎ，ＬＩＳｈｉ—ｑｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔｏａｕｇｕｓｔｒｅａｌｉｔｙ，ｔｈｅｃａｍｅｒａｍｏｄｅｌｉｎＯｐｅｎＣＶ（ｏｐｅｎｓｏｕｒｃｅｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｌｉｂｒａｒｙ）ｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｏｎｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓａｎｄｓｏｌｖｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｆｌｅｎｓｒａｄｉａｌｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎａｎｄｔａｎｇｅｎｔｉａｌｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ，ａｎｄａｎａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｏｆｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＯｐｅｎＣＶｉｓｇｉｖｅｎ．Ｔｈｉｓａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｍａｋｅｓｕｓｅｏｆｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｌｉｂｒａｒｙｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｉｍｐｒｏｖｅｓｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｈａｓａｇｏｏｄｐｒｏｐｅｒｔｙｆｏｒｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｍｕｌｔｉ－ｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｉｔｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｏｆａｕｇｕｓｔｒｅａｌｉｔｙａｎｄｏｔｈｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ；ａｕｇｕｓｔｒｅａｌｉｔｙ；ｃａｍｅｒａｍｏｄｅｌ；ｌｅｎｓｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ；ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ０引言摄像机标定，是指建立摄像机成像几何模型，描述空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间对应关系的过程。摄像机标定的目的就是确定几何模型参数即摄像机参数“１。摄像机标定是计算机视觉应用中的关键技术，在增强现实系统中也必须采用摄像机标定技术实现图像的注册眨”。摄像机标定技术在立体视觉研究中占有非常重要的地位。一个完整的立体视觉系统通常可分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、深度确定及内插等６大部分“１。精确标定摄像机内外参数不仅可以直接提高测量精度，而且可以为后继的立体图像匹配与三维重建奠定良好的基础。一】。目前通常采用的标定方法是基于“两步法圳””的传统摄像机标定方法，该方法比主动视觉摄像机标定方法和摄像机自标定方法标定精度高，而且标定过程简单，经过多年的研究已经发展得比较成熟，鲁棒性高。ＯｐｅｎＣＶ（Ｉｎｔｅｌ。ｏｐｅｎｓｏｕｒｃｅｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｌｉｂｒａｒｙ）是Ｉｎｔｅｌ。开放计算机视觉函数库，它由一系列Ｃ函数和少量Ｃ＋＋类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，具备强大的图像和矩阵运算能力。该函数库中实现的摄像机标定方法采用的是文献［１１］中的两步标定方法，而且在２００５年７月最新发布的ｂｅｔａ５版本中，不只完全重写了摄像机标定函数，而且引入了文献［１２】中的自动寻找角点的方法，进一步提高了标定的智能化程度，用户只需导入用于标定的图片，整个标定过程无需人工的介入。ＯｐｅｎＣＶ中的摄像机标定模块为用户提供了良好的接口，同时支持ＭＳ．Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｌｉｎｕｘ平台，有效地提高了开发效率，并且执行速度快，具有良好的跨平台移植性，因此可以很好地应用于工程实际当中。ｌ标定原理１．１摄像机模型摄像机标定首先要选择合适的摄像机模型，确定内外部参数。ＯｐｅｎＣＶ标定算法中的摄像机模型以针孔模型（ｐｉｎ—ｈｏｌｅｍｏｄｅｌ）为基础，引入透镜的径向畸变和切向畸变，该模型相比于只引入一阶径向畸变的Ｔａｓｉ模型和针孔模型更加真实地反映了透镜实际的畸变情况ｍ１。在该模型中，将空间点Ｐ在世界坐标系中的坐标值呱，Ｋ，乙）变换为图像平面上像素坐标系中坐标值（“，ｖ）的过程可分解为下述的４步变换”１：收稿日期：２００５－１２?０６Ｅ－ｍａｒｌ：ｗｓｙｉｎ＠ｍａｉｌ．ｈｕｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ基金项目：国家民用航天科研专项计划基金项目（科工技［２００４］１５３０）。作者简介：尹文生（１９６３一），男，湖南常宁人，博士，副教授，研究方向为智能ＣＡＤ、虚拟现实技术、机器人遥操作系统；罗瑜林（１９８１一），男，江西吉安人，硕士研究生，研究方向为机器人遥操作系统、机器视觉；李世其（１９６５一），男，江西吉安人，博士，教授，研究方向为ＣＡＤ／ＣＡＥ、虚拟现实技术、机器人遥操作系统。一１９７—　万方数据

opencv函数目录-Cv图像处理

目录 1 梯度、边缘和角点 1.1 Sobel 1.2 Laplace 1.3 Canny 1.4 PreCornerDetect 1.5 CornerEigenValsAndVecs 1.6 CornerMinEigenVal 1.7 CornerHarris 1.8 FindCornerSubPix 1.9 GoodFeaturesToTrack 2 采样、插值和几何变换 2.1 InitLineIterator 2.2 SampleLine 2.3 GetRectSubPix 2.4 GetQuadrangleSubPix 2.5 Resize 2.6 WarpAffine 2.7 GetAffineTransform 2.8 2DRotationMatrix 2.9 WarpPerspective 2.10 WarpPerspectiveQMatrix 2.11 GetPerspectiveTransform 2.12 Remap 2.13 LogPolar 3 形态学操作 3.1 CreateStructuringElementEx 3.2 ReleaseStructuringElement 3.3 Erode 3.4 Dilate 3.5 MorphologyEx 4 滤波器与色彩空间变换 4.1 Smooth 4.2 Filter2D 4.3 CopyMakeBorder 4.4 Integral 4.5 CvtColor 4.6 Threshold 4.7 AdaptiveThreshold 5 金字塔及其应用 5.1 PyrDown 5.2 PyrUp 6 连接部件 6.1 CvConnectedComp

图像管理方案计划opencv代码

/. #include "stdafx.h" #include "mymfc.h" #include "mymfcDlg.h" #include "afxdialogex.h" #include #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // 用于应用程序“关于”菜单项的CAboutDlg 对话框 class CAboutDlg : public CDialogEx { public: CAboutDlg(); // 对话框数据 enum { IDD = IDD_ABOUTBOX }; protected: virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持 // 实现 protected: DECLARE_MESSAGE_MAP() }; CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialogEx(CAboutDlg::IDD) { } void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) { CDialogEx::DoDataExchange(pDX); } BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialogEx) END_MESSAGE_MAP() // CmymfcDlg 对话框

opencv 椭圆检测识别并画出轮廓

*#include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace cv; using namespace std; //标示符的可见范围 CvPoint2D32f GetCPoint(IplImage* imageFg,int maxX); void FitEllipseBlob(IplImage* imageFg); int main( int argc, char** argv ) { IplImage* pImg; //声明IplImage指针 //载入图像 pImg = cvLoadImage( "C:\\Users\\BB\Desktop\\bec\\OPENCV椭圆拟合定位椭圆中心点以及重心法定位程序\\OPENCV椭圆拟合定位椭圆中心点以及重心法定位程序\\特征中心点提取误差分析\\image.bmp", 1);//[[此处的argc==2是否需要改成argc==1？我改了之后才能运行成功。求大牛解惑]] // wmzzzz : 在"属性"|"debug"|里的command arguments 里加入参数(一个路径:要打开的文件路径) 这时argc==2 就合理了...可以试试多加几个 int pointX = 0; for (int i=0;i<19;i++) { pointX=60*i+30; cvEllipse(pImg,cvPoint(pointX,80),cvSize(19,20),-200,0,360,CV_RGB(255,255,255),-1,CV _AA,0); } IplImage* m_imageGray = cvCreateImage(cvSize(pImg->width,pImg->height),IPL_DEPTH_8U,1); IplImage* m_imageBw = cvCreateImage(cvSize(pImg->width,pImg->height),IPL_DEPTH_8U,1); cvCvtColor(pImg,m_imageGray,CV_RGB2GRAY); cvThreshold(m_imageGray,m_imageBw,128,255,CV_THRESH_BINARY); CvPoint2D32f pointXX; float XXX,YYY; for (int i = 0;i<19;i++) {

opencv摄像机标定代码

// cvCalib.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include #include #include #include void InitCorners3D(CvMat *Corners3D, CvSize ChessBoardSize, int Nimages, float SquareSize); int image_width = 768; int image_height = 576;//待标定图片的大小 const int ChessBoardSize_w = 7; const int ChessBoardSize_h = 7;//图片中可标定的角数 const CvSize ChessBoardSize = cvSize(ChessBoardSize_w,ChessBoardSize_h); const int NPoints = ChessBoardSize_w*ChessBoardSize_h;//角点个数 const int NImages=6;//待标定的图片数 int corner_count[NImages] = {0}; float SquareWidth = 10; //棋盘格子的边长，可任意设定，不影响内参数 CvMat *intrinsics; CvMat *distortion_coeff; CvMat *rotation_vectors; CvMat *translation_vectors; CvMat *object_points; CvMat *point_counts; CvMat *image_points; void main() { IplImage *current_frame_rgb; IplImage *current_frame_gray; IplImage *chessBoard_Img; CvPoint2D32f corners[NPoints*NImages]; chessBoard_Img =cvCreateImage(cvSize(image_width, image_height), IPL_DEPTH_8U, 3); current_frame_gray = cvCreateImage(cvSize(image_width, image_height), IPL_DEPTH_8U, 1); current_frame_rgb = cvCreateImage(cvSize(image_width, image_height), IPL_DEPTH_8U, 3); int captured_frames=0;

基于Opencv的人脸检测源程序(附详细使用说明)

基于Opencv的人脸检测程序我的电脑上是用visual studio 2015，配置opencv2.4.9，visuanl studio加载opencv的方法百度上可以找到很多，按照要求配置好后以后进行一下操作：第一步：新建win32应用程序的工程，在该工程以下程序复杂被覆盖win32的几行程序， #include"stdafx.h" #include"opencv2/objdetect.hpp" #include"opencv2/videoio.hpp" #include"opencv2/highgui.hpp" #include"opencv2/imgproc.hpp" #include #include using namespace std; using namespace cv; /** Function Headers */ void detectAndDisplay(Mat frame); /** Global variables */ String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; String window_name = "Capture - Face detection"; /** @function main */ int main(void) { VideoCapture capture; Mat frame; //-- 1. Load the cascades if (!face_cascade.load(face_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading face cascade\n"); return -1; }; if (!eyes_cascade.load(eyes_cascade_name)) { printf("--(!)Error loading eyes cascade\n"); return -1; }; //-- 2. Read the video stream capture.open(-1); if (!capture.isOpened()) { printf("--(!)Error opening video capture\n"); return -1; }

OPENCV实现的轮廓检测与处理

// // The full "Square Detector" program. // It loads several images subsequentally and tries to find squares in // each image // #ifdef _CH_ #pragma package #endif #ifndef _EiC #include "cv.h" #include "highgui.h" #include #include #include #endif int thresh = 50; IplImage* img = 0; IplImage* img0 = 0; CvMemStorage* storage = 0; CvPoint pt[4]; const char* wndname = "Square Detection Demo"; // helper function: // finds a cosine of angle between vectors // from pt0->pt1 and from pt0->pt2 double angle( CvPoint* pt1, CvPoint* pt2, CvPoint* pt0 ) { double dx1 = pt1->x - pt0->x; double dy1 = pt1->y - pt0->y; double dx2 = pt2->x - pt0->x; double dy2 = pt2->y - pt0->y; return (dx1*dx2 + dy1*dy2)/sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10); } // returns sequence of squares detected on the image. // the sequence is stored in the specified memory storage CvSeq* findSquares4( IplImage* img, CvMemStorage* storage ) { CvSeq* contours; int i, c, l, N = 11; CvSize sz = cvSize( img->width & -2, img->height & -2 ); IplImage* timg = cvCloneImage( img ); // make a copy of input image

基于opencv对图像的预处理

基于opencv 对图像的预处理 1.问题描述本次设计是基于opencv 结合c++语言实现的对图像的预处理，opencv 是用于开发实时的图像处理、计算机视觉及模式识别程序；其中图像的预处理也就是利用opencv 对图像进行简单的编辑操作；例如对图像的对比度、亮度、饱和度进行调节，同时还可以对图像进行缩放和旋转，这些都是图像预处理简单的处理方法；首先通过opencv 加载一幅原型图像，显示出来；设置五个滑动控制按钮，当拖动按钮时，对比度、亮度、饱和度的大小也会随之改变，也可以通过同样的方式调节缩放的比例和旋转的角度，来控制图像，对图像进行处理，显示出符合调节要求的图像，进行对比观察他们的之间的变化。 2.模块划分此次设计的模块分为五个模块，滑动控制模块、对比度和亮度调节模块、饱和度调节模块、缩放调节模块、旋转调节模块，他们之间的关系如下所示：图一、各个模块关系图调用调用调用调用滑动控制模块对比度和亮度调节模块饱和度调节模块缩放调节模块旋转调节模块

滑动控制模块处于主函数之中，是整个设计的核心部分，通过createTrackbar创建五个滑动控制按钮并且调用每个模块实现对图像相应的调节。 3.算法设计（1）滑动控制：滑动控制是整个设计的核心部分，通过创建滑动控制按钮调节大小来改变相应的数据，进行调用函数实现对图像的编辑，滑动控制是利用createTrackbar()，函数中包括了滑动控制的名称，滑动控制显示在什么窗口上，滑动变量的地址和它调节的最大围，以及每个控制按钮应该调用什么函数实现什么功能；（2）对比度和亮度的调节：对比度和亮度的调节的原理是依照线性理论，它的公式如下所示：g(x)=a* f(x) +b，其中f(x)表示源图像的像素，g(x)表示输出图像的像素，参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度；（3）饱和度的调节：饱和度调节利用cvCvtColor( src_image, dst_image, CV_BGR2HSV )将RGB 颜色空间转换为HSV颜色空间，其中“H=Hue”表示色调，“S=Saturation”表示饱和度，“V=Value ”表示纯度；所以饱和度的调节只需要调节S的大小，H 和V的值不需要做任何的改变；（4）旋转的调节：旋转是以某参考点为圆心，将图像的个点（x，y）围绕圆心转动一个逆时针角度θ，变为新的坐标（x1,y1）,x1=rcos(α+θ)，y1=rsin(α+θ)，其中r是图像的极径，α是图像与水平的坐标的角度的大小；（5）缩放的调节：首先得到源图像的宽度x和高度y，变换后新的图像的宽度和高度分别为x1和y1，x1=x*f，y1=y*f，其中f是缩放因子； 4.函数功能描述（1）主函数main（）用来设置滑动控制按钮，当鼠标拖动按钮可以得到相应的数据大小，实现手动控制的功能，当鼠标拖动对比度和亮度调节是，主函数调用

基于opencv2.0的车牌检测与字符分割的代码

本程序主要实现的是车牌的定位与检测主要是利用申继龙论文里面的方法 1、采集得到的图像 2、把RGB图像转换成HSI彩色图像 3、利用设定的H、S阈值得到二值图像 4、对二值图像水平投影获得候选区域 5、对候选区域的HSI图像边缘检测 */ #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" #include "opencv2/legacy/compat.hpp" #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; #define pi 3.14159265 IplImage* srcImage=NULL;//存储原图片 IplImage*srcImage1=NULL;//存储原始图片的副本 IplImage* HSI=NULL; static IplImage* grayImage=NULL;//存储原图片灰度图 static double posdouble=0.0; IplImage* channelOneImage=NULL; IplImage* channelTwoImage=NULL; IplImage* channelThreeImage=NULL; IplImage* plateImage=NULL;//存储车牌图像 IplImage* grayPlateImage=NULL;//存储车牌灰度图像 vectorcharacterImageList;//存储7个车牌字符图像的容器vectorxList;//存储7个车牌字符的起始和结束位置

基于opencv的人脸识别程序-代码详解

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include #ifdef _EiC #define WIN32 #endif static CvMemStorage* storage = 0; static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; void detect_and_draw( IplImage* image ); const char* cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸检测分类器 int main( int argc, char** argv ) { CvCapture* capture = 0; IplImage *frame, *frame_copy = 0; int optlen = strlen("--cascade="); const char* input_name; if( argc > 1 && strncmp( argv[1], "--cascade=", optlen ) == 0 ) { cascade_name = argv[1] + optlen; input_name = argc > 2 ? argv[2] : 0; } else { cascade_name = "E:\毕业设计\智能机器人动态人脸识别系统\陈建州程序.xml";//分类器路径 input_name = argc > 1 ? argv[1] : 0; } cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); if( !cascade )//如果没有找到分类器，输出以下 { fprintf( stderr, "ERROR: Could not load classifier cascade\n" ); fprintf( stderr, "Usage: facedetect --cascade=\"\" [filename|camera_index]\n" ); return -1;

基于OpenCV的边缘检测算法在车身尺寸检测中的应用

万方数据

２０１０年６月中同制造、Ｉｐ信息化第３９卷第１１期图２汽车车身部分原始图像１图４基于本文算法的处理结果１图３汽车车身部分原始图像２图５基于本文算法的处理结果２方便，具有广阔的应用前景。本文针对灰度分布不均匀的图像，首先，通过对图像开窗后进行局部灰参考文献：碱∞∞Ｐａｎ肌ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭ８ｃｈ妇１ｎ‘ｅ１１ｉｇｅｎｃｅ，１９８６，度变换来改进边缘检测的效果，对窗口交界处再开ｈｉＣａｎｎｙＪＡ．Ｃｃｍａｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ设几个很小的窗口实现拼接来去除窗口交界处的皇假边缘；其次，詈用自适璺阈值的改进型Ｃａｎｎｙ［２］８章（６毓）晋：６７．图９－像６９处８理．与分析［Ｍ】．｜匕京：清华大学出版社，１９９９：算法动态地随图像梯度幅值变化而变化。通过试懈一枷验证明，本文的方法对于不同噪声干扰和光照背景［３］杨枝灵，王开．ＷＬｓｕａｌｃ＋＋数字图像获取、处理及实践应下的图像，能够获得较好的处理效果，其抗噪性能用［Ｍ］．北京：人民邮电出版社，２００３：５５３—５７２．好，定位精度高。利用该算法对汽车图像进行边缘［４］刑果?戚文芽，李萍，等?灰度图像的自适应边缘检测［Ｊ］．计算机工程与应用，２００７，４３（５）：６３—６６? 检测，检测出的汽车边缘连续、清晰。ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＯｐｅｎＣＶ——ｂａｓｅｄＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｅＶｅｈｉｃｌｅ——ｂｏｄｙＤｉｍｅｎｓｉｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎＣＨＥＮＷｅｉ—ｌｉ，ＴＡＮＧ／－Ｉｏｎ，ＧＥＮＧＹａｈ—ｂｉａｏ（ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＳｈａａｎｘｉＸｉ’ａＪｌ，７１００７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｔｍａｉｎｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｓｏｌｕｔｉｏｎｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｍａｇｅｗｉｎｄｏｗｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄＣａｎｎｙｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏ—ｒｉｔｈｍ．ＩｔｕｓｅｓＯｐｅｎＣＶｄａｔａｂａｓｅ雒ｂａｓｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎｌｉｂｒａｒｙａｎｄａｐｐｌｉｅｓｔｈｉｓａｇｏｒｉｔｈｍｔｏｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅ—ｂｏｄｙｄｉ—ｍｅｎｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｑｕｉｃｋｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｅｄｇｅ——ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓ；Ｖｅｈｉｃｌｅ——ｂｏｄｙＤｉｍｅｎｓｉｏｎ万方数据

基于OpenCV的摄像机标定的应用研究

38562009,30(16)计算机工程与设计Computer Engineering and Design 0引言机器视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程称为摄像机标定(或定标)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。标定精度的大小，直接影响着机器视觉的精度。迄今为止，对于摄像机标定问题已提出了很多方法，摄像机标定的理论问题已得到较好的解决[1-5]。对摄像机标定的研究来说，当前的研究工作应该集中在如何针对具体的实际应用问题，采用特定的简便、实用、快速、准确的标定方法。 OpenCV是Intel公司资助的开源计算机视觉(open source computer vision)库，由一系列C函数和少量C++类构成，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV有以下特点： (1)开放C源码； (2)基于Intel处理器指令集开发的优化代码； (3)统一的结构和功能定义； (4)强大的图像和矩阵运算能力； (5)方便灵活的用户接口； (6)同时支持Windows和Linux平台。作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目，OpenCV可以直接应用于很多领域，是二次开发的理想工具。目前，OpenCV的最新版本是2006年发布的OpenCV 1.0版，它加入了对GCC4.X和Visual https://www.sodocs.net/doc/3415003193.html,2005的支持。 1摄像机标定原理 1.1世界、摄像机与图像坐标系摄像机标定中有3个不同层次的坐标系统：世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系(图像像素坐标系和图像物理坐标系)。如图1所示，在图像上定义直角坐标系开发与应用

基于Opencv的视频人脸检测程序源代码(可运行)

1．打开Microsoft Visual Studio 2008，新建一个Win32控制台项目； 2．配置好项目的包含文件和库文件； 3．将……\OpenCV\data\haarcascades中的haarcascade_frontalface_alt.xml拷贝到所建项目的文件夹中； 4．然后添加代码： #include"stdafx.h" #include"cv.h" #include"highgui.h" #include int_tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { CvCapture* capture=0; /*初始化一个视频捕获操作。告诉底层的捕获api我想从Capture1.avi中捕获图片，底层api将检测并选择相应的解码器并做好准备工作*/ capture = cvCaptureFromFile( "F:\\1.avi"); //设置要读的视频（avi格式） static CvMemStorage* storage = 0; static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad("haarcascade_frontalface_alt.xml",0,0,0); if( !cascade || !capture ) return -1; storage = cvCreateMemStorage(0); /*创建一个窗口，用“Video”作为窗口的标识符*/ cvNamedWindow( "Video",1); /*如果初始化失败，那么capture为空指针，程序停止，否则进入捕获循环*/ if( capture ) { for(;;) { IplImage* frame = cvQueryFrame( capture ); IplImage* img = NULL; CvSeq* faces; if( !frame ) break; img = cvCloneImage(frame);