opencv

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基於CUDA Nvidia Performance Primitives（NPP）的OpenCV基元是否？通過原語我的意思是在NPP庫中實現，例如相同的：boxFilter，鏡子，卷積... 我想知道這個問題，因爲我打算使用NPP庫。然而，OpenCV有更多的功能，可以幫助我在邊緣處理圖像處理。

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重新分配到在OpenCV中

太我有以下功能，其從OpenCV的cv::Mat void Process(int a,int b,int c,int d) { // Extract img(a:b,c:d) each time subImg = img(cv::Range(a, b), cv::Range(c,d)); } 提取的子圖像我請Process()在一個循環。在每次調用時，a,b,c,

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使用定製OpenCV的iOS版的XCode產生___sincos_stret未定義的符號

我試圖使用C++靜態庫在其中使用了OpenCV的修改版本爲iOS我的iPhone應用程序，我只能堅持在鏈接時這個問題： Undefined symbols for architecture armv7: "___sincos_stret", referenced from: cv::initInterTab2D(int, bool) in opencv2(imgwarp.o)

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用OpenCV使用GPU在視頻的所有4個方向中搜索人臉的最有效方法是什麼？

我是新來的GPU編程和我已經通過傳遞haarcascade_frontalface_alt.xml和視頻文件，這個編譯例子開始： https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/samples/gpu/cascadeclassifier.cpp 這似乎需要大約3秒加載視頻到GPU和然後再過2秒鐘搜尋臉部。這個效果很好，但是視頻可以在任何方向錄製，所以如果找

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無法解析Ruby中的「％YAML：1.0」

我正在使用Ruby 1.9.3，並且我有另一個需要解析的程序生成的YAML文件。看來Ruby YAML解析器無法識別%YAML:1.0，這只是YAML版本的一個指標。這是我的YAML文件： %YAML:1.0 task_name: "1000022_es-2013-03-19-12-00-00_1_90000_s1.vtsk" worker_name: "1000022_es-2013-03

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黑色像素計數

我使用的是舊版C語言，因爲我使用的書已經過時:(目前，我正在開發一個項目來檢測圖像中的對象，首先我對灰度圖像進行高斯平滑處理，然後腐蝕它，然後我應用閾值，現在我試圖獲得每個寬度有多少黑色像素，以便我可以將它與其他行進行比較以確定中心。不過，我不斷收到錯誤： term does not evaluate to a function taking 1 arguments #include <highg

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想法使用opencv去除背景條紋

基本上我寫了一個有兩個圖像的代碼。一個參考img和一個背景img。到目前爲止，我已經通過使用特徵識別成功找到了匹配圖像。然後我旋轉它，並調整它看起來相同的參考圖像。剩下的唯一問題是這樣的事實，即圖像作爲對象邊緣上的一些背景圖像。此圖片已被適當裁剪，所以我只需要使用下面的圖片。首先找到的最明顯的答案可能是使用邊緣檢測算法（canny），並使用它來給我一個關於背景位置的線索。然而，由於圖像本身在技術上

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OpenCV如何在二進制圖像中查找連接組件的列表

我正在使用OpenCV作爲C++應用程序。我有一個8位二進制圖像，有一些對象。對象全部爲255色，而背景中的所有內容都爲0色。每個對象內部都沒有空白（黑色）像素。換句話說，每個對象都是完全白色的。這些物體沒有相互連接。這裏是我想從中提取的：我想提取某種對象列表，從中我列出了每個對象位置的一些概念。這可能是使用cvConnectedComponents（）或其他任何東西。我需要指出每個對象在圖像中

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Openni opencv kinect壞的內存分配

基本上我有一個循環遍歷所有的kinects深度像素。如果它們大於3000mm，則將像素值設置爲黑色。由於某些原因，這隻適用於近距離同時指向牆壁。如果我拉回kinect（給它一個更大的區域掃描），我得到一個錯誤的內存分配錯誤。我的代碼可以在下面找到。該try try語句中出現錯誤的內存分配錯誤。大部分代碼來自opencv kinect示例here和here。我想出了問題，它是因爲深度值存儲在一個

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我怎麼能知道後，透視變換矩陣findHomography

我是新來opencv，我正在做一些關於圖像拼接。在下面的代碼中，我想知道透視變換矩陣是什麼並顯示矩陣。但是，我收到以下錯誤。 //-- Find the Homography cv::Mat H = cv::findHomography(cv::Mat(vec2),cv::Mat(vec1),CV_RANSAC); cout << H.at(0,0) <<endl;