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‘OPENCV’ 分类的存档
11月
25

(怀旧向)第六弹:水题一道

好久没写怀旧向的水文了。

好吧,其实这个是以前看到的一道题目,当时纯属吃饱了撑着没事干,所以就。。。写程序来做题。。。虽然题目的意思应该是让你自己思考的。。。

好,题目如下:

比如说如下图所示,你要找到一条路径,从左下角移动到右上角,而且路径不能经过相同的小格子,而且,必须经过所有2×3的灰色大方块中的其中两个
那么,请解决以下这个题目:

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8月
09

Opencv从图像生成视频

opencv中的结构体cvCreateVideoWriter支持视频写操作,它的定义如下:

CvVideoWriter* cvCreateVideoWriter ( const char* filename, int fourcc, double fps, CvSize frame_size, int is_color=1 );

filename 输出视频文件名
fourcc为 四个字符用来表示压缩帧的codec 例如:
  • CV_FOURCC('P','I','M','1') = MPEG-1 codec
  • CV_FOURCC('M','J','P','G') = motion-jpeg codec
  • CV_FOURCC('M', 'P', '4', '2') = MPEG-4.2 codec
  • CV_FOURCC('D', 'I', 'V', '3') = MPEG-4.3 codec
  • CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X') = MPEG-4 codec
  • CV_FOURCC('U', '2', '6', '3') = H263 codec
  • CV_FOURCC('I', '2', '6', '3') = H263I codec
  • CV_FOURCC('F', 'L', 'V', '1') = FLV1 codec
  • 若为 -1,则运行时会弹出一个编码器选择框
fps 被创建视频流的帧率。
frame_size 视频流的大小。
is_color 非零则为彩色编码,否则输出为灰色帧

示例代码及其注释如下: 阅读全文...

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8月
02

OPENCV笔记

滑动条:
cvCreateTrackbar(滑动条名字,窗口名, 起始位置, 最大值, 回调函数);
cvSetTrackbarPos(滑动条名字,窗口名,pos);
回调函数:void F(int h)

=================================================
ROI:

void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect); 
void cvResetImageROI(IplImage* image); 
vRect cvGetImageROI(const IplImage* image);

=================================================

颜色转换:

cvCvtColor(src,dst,code);
code = CV_<X>2<Y>
<X>/<Y> = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS
e.g.: CV_BGR2GRAY, CV_BGR2HSV, CV_BGR2Lab

=================================================

摄像头:

CvCapture* XXX = 0; 

XXX = cvCaptureFromCAM(0); 

frame = cvQueryFrame(xxx);

================================================= 阅读全文...

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7月
29

获取指定窗口图像API

 我们本科宿舍里几个人一直觉得大学学了这么久好像也没能作出些什么好玩的来,当年还曾经豪言约要改造宿舍,弄成学电子的人才会住的宿舍,比如在床边弄个控制器,有人敲门不想走过去开门时按个键就可以了,然而,这么久过去了,一直属于无所为的状态。

因为不想搞什么太专业的,但是又要好玩儿的。。。然后,大四开学两个多月后,我们宿舍所有人保研的保研,工作的工作,全部都找到归属了,人生一时间没什么可以奋斗的理由了,所以。。。沉迷到。。。。水果忍者。。。里面去了,整天切水果,一人一局决胜负,哈,那是真狂热哈。。之后某次吃饭的时候我突然想到,要 阅读全文...

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7月
28

(怀旧向)第四弹:Adaboost二维点集分类

之前发了一个Adaboost的matlab代码以及算法的解释,然后想起来以前还写了一个Adaboost的二维点集分类程序,就是在二维平面上以某种规律呈现一些点集,一些是正样本,一些是负样本,然后让Aboboost去学习,然后最后看能达到什么程度。

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