Opencv2.4.9源码分析——Extremely randomized trees

CV2.det本人lenhance原理1. 简介CV2是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

其中，det本人lenhance是CV2中的一个函数，用于增强图像的细节，使图像更加清晰和鲜明。

本文将介绍CV2.det本人lenhance的原理及其实现。

2. CV2.det本人lenhance的原理CV2.det本人lenhance函数是基于多尺度Retinex算法（Multi-Scale Retinex）的。

它基于以下原理进行图像增强：- 多尺度Retinex算法采用了多个尺度的高斯滤波器对图像进行滤波，从而在不同尺度下获取图像的亮度信息，然后通过将不同尺度下的图像进行加权平均来获取图像的整体亮度信息。

- 通过将原始图像与多尺度Retinex算法得到的亮度信息相结合，可以得到增强了细节的图像，从而使图像的细节更加清晰和鲜明。

3. CV2.det本人lenhance的实现CV2.det本人lenhance函数可以通过以下步骤实现图像细节的增强： - 使用多个尺度的高斯滤波器对图像进行滤波，得到不同尺度下的图像亮度信息。

这一步可以使用CV2中的高斯模糊函数实现。

- 将不同尺度下的图像亮度信息进行加权平均，得到整体的图像亮度信息。

- 将原始图像与整体的图像亮度信息相结合，得到增强了细节的图像。

这一步可以使用逐像素操作来实现。

4. CV2.det本人lenhance的应用CV2.det本人lenhance函数可以广泛应用于图像处理领域，如自然景观摄影、艺术创作等。

通过增强图像的细节，使图像更加清晰和鲜明，能够提高图像的质量和美感。

5. 结论CV2.det本人lenhance函数是基于多尺度Retinex算法的图像增强函数。

通过使用多尺度的高斯滤波器对图像进行滤波，并将不同尺度下的图像亮度信息进行加权平均，最终实现图像细节的增强。

该函数在图像处理领域有着广泛的应用前景，能够提高图像的质量和美感。

opencv2中matchTemplate源码分析与优化（⼀）在opencv代码中，matchTemplate函数保存在⽂件imgproc⽂件夹下的templmatch.cpp中。

主要包括下⾯三个函数：void crossCorr( const Mat& img, const Mat& _templ, Mat& corr,Size corrsize, int ctype,Point anchor, double delta, int borderType ) void cv::matchTemplate( InputArray _img, InputArray _templ, OutputArray _result, int method )CV_IMPL void cvMatchTemplate( const CvArr* _img, const CvArr* _templ, CvArr* _result, int method )完整源代码如下：#include "precomp.hpp"namespace cv{void crossCorr( const Mat& img, const Mat& _templ, Mat& corr,Size corrsize, int ctype,Point anchor, double delta, int borderType ){const double blockScale = 4.5;const int minBlockSize = 256;std::vector<uchar> buf;Mat templ = _templ;int depth = img.depth(), cn = img.channels();int tdepth = templ.depth(), tcn = templ.channels();int cdepth = CV_MAT_DEPTH(ctype), ccn = CV_MAT_CN(ctype);CV_Assert( img.dims <= 2 && templ.dims <= 2 && corr.dims <= 2 );if( depth != tdepth && tdepth != std::max(CV_32F, depth) ){_templ.convertTo(templ, std::max(CV_32F, depth));tdepth = templ.depth();}CV_Assert( depth == tdepth || tdepth == CV_32F);CV_Assert( corrsize.height <= img.rows + templ.rows - 1 &&corrsize.width <= img.cols + templ.cols - 1 );CV_Assert( ccn == 1 || delta == 0 );corr.create(corrsize, ctype);int maxDepth = depth > CV_8S ? CV_64F : std::max(std::max(CV_32F, tdepth), cdepth);Size blocksize, dftsize;blocksize.width = cvRound(templ.cols*blockScale);blocksize.width = std::max( blocksize.width, minBlockSize - templ.cols + 1 );blocksize.width = std::min( blocksize.width, corr.cols );blocksize.height = cvRound(templ.rows*blockScale);blocksize.height = std::max( blocksize.height, minBlockSize - templ.rows + 1 );blocksize.height = std::min( blocksize.height, corr.rows );dftsize.width = std::max(getOptimalDFTSize(blocksize.width + templ.cols - 1), 2);dftsize.height = getOptimalDFTSize(blocksize.height + templ.rows - 1);if( dftsize.width <= 0 || dftsize.height <= 0 )CV_Error( CV_StsOutOfRange, "the input arrays are too big" );// recompute block sizeblocksize.width = dftsize.width - templ.cols + 1;blocksize.width = MIN( blocksize.width, corr.cols );blocksize.height = dftsize.height - templ.rows + 1;blocksize.height = MIN( blocksize.height, corr.rows );Mat dftTempl( dftsize.height*tcn, dftsize.width, maxDepth );Mat dftImg( dftsize, maxDepth );int i, k, bufSize = 0;if( tcn > 1 && tdepth != maxDepth )bufSize = templ.cols*templ.rows*CV_ELEM_SIZE(tdepth);if( cn > 1 && depth != maxDepth )bufSize = std::max( bufSize, (blocksize.width + templ.cols - 1)*(blocksize.height + templ.rows - 1)*CV_ELEM_SIZE(depth));if( (ccn > 1 || cn > 1) && cdepth != maxDepth )bufSize = std::max( bufSize, blocksize.width*blocksize.height*CV_ELEM_SIZE(cdepth)); buf.resize(bufSize);// compute DFT of each template planefor( k = 0; k < tcn; k++ ){int yofs = k*dftsize.height;Mat src = templ;Mat dst(dftTempl, Rect(0, yofs, dftsize.width, dftsize.height));Mat dst1(dftTempl, Rect(0, yofs, templ.cols, templ.rows));if( tcn > 1 ){src = tdepth == maxDepth ? dst1 : Mat(templ.size(), tdepth, &buf[0]);int pairs[] = {k, 0};mixChannels(&templ, 1, &src, 1, pairs, 1);}if( dst1.data != src.data )src.convertTo(dst1, dst1.depth());if( dst.cols > templ.cols ){Mat part(dst, Range(0, templ.rows), Range(templ.cols, dst.cols));part = Scalar::all(0);}dft(dst, dst, 0, templ.rows);}int tileCountX = (corr.cols + blocksize.width - 1)/blocksize.width;int tileCountY = (corr.rows + blocksize.height - 1)/blocksize.height;int tileCount = tileCountX * tileCountY;Size wholeSize = img.size();Point roiofs(0,0);Mat img0 = img;if( !(borderType & BORDER_ISOLATED) ){img.locateROI(wholeSize, roiofs);img0.adjustROI(roiofs.y, wholeSize.height-img.rows-roiofs.y,roiofs.x, wholeSize.width-img.cols-roiofs.x);}borderType |= BORDER_ISOLATED;// calculate correlation by blocksfor( i = 0; i < tileCount; i++ ){int x = (i%tileCountX)*blocksize.width;int y = (i/tileCountX)*blocksize.height;Size bsz(std::min(blocksize.width, corr.cols - x),std::min(blocksize.height, corr.rows - y));Size dsz(bsz.width + templ.cols - 1, bsz.height + templ.rows - 1);int x0 = x - anchor.x + roiofs.x, y0 = y - anchor.y + roiofs.y;int x1 = std::max(0, x0), y1 = std::max(0, y0);int x2 = std::min(img0.cols, x0 + dsz.width);int y2 = std::min(img0.rows, y0 + dsz.height);Mat src0(img0, Range(y1, y2), Range(x1, x2));Mat dst(dftImg, Rect(0, 0, dsz.width, dsz.height));Mat dst1(dftImg, Rect(x1-x0, y1-y0, x2-x1, y2-y1));Mat cdst(corr, Rect(x, y, bsz.width, bsz.height));for( k = 0; k < cn; k++ ){Mat src = src0;dftImg = Scalar::all(0);if( cn > 1 ){src = depth == maxDepth ? dst1 : Mat(y2-y1, x2-x1, depth, &buf[0]);int pairs[] = {k, 0};mixChannels(&src0, 1, &src, 1, pairs, 1);}if( dst1.data != src.data )src.convertTo(dst1, dst1.depth());if( x2 - x1 < dsz.width || y2 - y1 < dsz.height )copyMakeBorder(dst1, dst, y1-y0, dst.rows-dst1.rows-(y1-y0),x1-x0, dst.cols-dst1.cols-(x1-x0), borderType);dft( dftImg, dftImg, 0, dsz.height );Mat dftTempl1(dftTempl, Rect(0, tcn > 1 ? k*dftsize.height : 0,dftsize.width, dftsize.height));mulSpectrums(dftImg, dftTempl1, dftImg, 0, true);dft( dftImg, dftImg, DFT_INVERSE + DFT_SCALE, bsz.height );src = dftImg(Rect(0, 0, bsz.width, bsz.height));if( ccn > 1 ){if( cdepth != maxDepth ){Mat plane(bsz, cdepth, &buf[0]);src.convertTo(plane, cdepth, 1, delta);src = plane;}int pairs[] = {0, k};mixChannels(&src, 1, &cdst, 1, pairs, 1);}else{if( k == 0 )src.convertTo(cdst, cdepth, 1, delta);else{if( maxDepth != cdepth ){Mat plane(bsz, cdepth, &buf[0]);src.convertTo(plane, cdepth);src = plane;}add(src, cdst, cdst);}}}}}}/*****************************************************************************************/void cv::matchTemplate( InputArray _img, InputArray _templ, OutputArray _result, int method ) {CV_Assert( CV_TM_SQDIFF <= method && method <= CV_TM_CCOEFF_NORMED );int numType = method == CV_TM_CCORR || method == CV_TM_CCORR_NORMED ? 0 : method == CV_TM_CCOEFF || method == CV_TM_CCOEFF_NORMED ? 1 : 2;bool isNormed = method == CV_TM_CCORR_NORMED ||method == CV_TM_SQDIFF_NORMED ||method == CV_TM_CCOEFF_NORMED;Mat img = _img.getMat(), templ = _templ.getMat();if( img.rows < templ.rows || img.cols < templ.cols )std::swap(img, templ);CV_Assert( (img.depth() == CV_8U || img.depth() == CV_32F) &&img.type() == templ.type() );Size corrSize(img.cols - templ.cols + 1, img.rows - templ.rows + 1);_result.create(corrSize, CV_32F);Mat result = _result.getMat();#ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATIONif (tegra::matchTemplate(img, templ, result, method))return;#endifint cn = img.channels();crossCorr( img, templ, result, result.size(), result.type(), Point(0,0), 0, 0);if( method == CV_TM_CCORR )return;double invArea = 1./((double)templ.rows * templ.cols);Mat sum, sqsum;Scalar templMean, templSdv;double *q0 = 0, *q1 = 0, *q2 = 0, *q3 = 0;double templNorm = 0, templSum2 = 0;if( method == CV_TM_CCOEFF ){integral(img, sum, CV_64F);templMean = mean(templ);}else{integral(img, sum, sqsum, CV_64F);meanStdDev( templ, templMean, templSdv );templNorm = CV_SQR(templSdv[0]) + CV_SQR(templSdv[1]) +CV_SQR(templSdv[2]) + CV_SQR(templSdv[3]);if( templNorm < DBL_EPSILON && method == CV_TM_CCOEFF_NORMED ) {result = Scalar::all(1);return;}templSum2 = templNorm +CV_SQR(templMean[0]) + CV_SQR(templMean[1]) +CV_SQR(templMean[2]) + CV_SQR(templMean[3]);if( numType != 1 ){templMean = Scalar::all(0);templNorm = templSum2;}templSum2 /= invArea;templNorm = sqrt(templNorm);templNorm /= sqrt(invArea); // care of accuracy hereq0 = (double*)sqsum.data;q1 = q0 + templ.cols*cn;q2 = (double*)(sqsum.data + templ.rows*sqsum.step);q3 = q2 + templ.cols*cn;}double* p0 = (double*)sum.data;double* p1 = p0 + templ.cols*cn;double* p2 = (double*)(sum.data + templ.rows*sum.step);double* p3 = p2 + templ.cols*cn;int sumstep = sum.data ? (int)(sum.step / sizeof(double)) : 0;int sqstep = sqsum.data ? (int)(sqsum.step / sizeof(double)) : 0;int i, j, k;for( i = 0; i < result.rows; i++ ){float* rrow = (float*)(result.data + i*result.step);int idx = i * sumstep;int idx2 = i * sqstep;for( j = 0; j < result.cols; j++, idx += cn, idx2 += cn ){double num = rrow[j], t;double wndMean2 = 0, wndSum2 = 0;if( numType == 1 ){for( k = 0; k < cn; k++ ){t = p0[idx+k] - p1[idx+k] - p2[idx+k] + p3[idx+k];wndMean2 += CV_SQR(t);num -= t*templMean[k];}wndMean2 *= invArea;}if( isNormed || numType == 2 ){for( k = 0; k < cn; k++ ){t = q0[idx2+k] - q1[idx2+k] - q2[idx2+k] + q3[idx2+k];wndSum2 += t;}if( numType == 2 ){num = wndSum2 - 2*num + templSum2;num = MAX(num, 0.);}}if( isNormed ){t = sqrt(MAX(wndSum2 - wndMean2,0))*templNorm;if( fabs(num) < t )num /= t;else if( fabs(num) < t*1.125 )num = num > 0 ? 1 : -1;elsenum = method != CV_TM_SQDIFF_NORMED ? 0 : 1;}rrow[j] = (float)num;}}}CV_IMPL voidcvMatchTemplate( const CvArr* _img, const CvArr* _templ, CvArr* _result, int method ) {cv::Mat img = cv::cvarrToMat(_img), templ = cv::cvarrToMat(_templ),result = cv::cvarrToMat(_result);CV_Assert( result.size() == cv::Size(std::abs(img.cols - templ.cols) + 1,std::abs(img.rows - templ.rows) + 1) &&result.type() == CV_32F );matchTemplate(img, templ, result, method); }/* End of file. */。

opencv createbackgroundsubtractormog2 参数-回复如何使用OpenCV中的createBackgroundSubtractorMOG2函数以及其参数设置介绍：OpenCV（开源计算机视觉库）是一个用于计算机视觉和机器学习的开源库，可以进行图像处理、对象检测和跟踪等操作。

在OpenCV中，createBackgroundSubtractorMOG2函数用于创建一个基于混合高斯模型的背景减除器，用于分割图像中的前景和背景。

本文将详细介绍createBackgroundSubtractorMOG2函数的参数设置，以帮助您理解如何有效地使用这个函数。

createBackgroundSubtractorMOG2函数：createBackgroundSubtractorMOG2函数是OpenCV库中BackgroundSubtractorMOG2类的构造函数。

它基于混合高斯模型（Mixture of Gaussians, MOG）来提取视频或图像序列中的运动物体，从而将前景和背景分离。

步骤一：导入必要的库和模块首先，我们需要导入OpenCV库以及所需的其他模块。

通常，我们使用以下代码导入OpenCV库：pythonimport cv2步骤二：创建BackgroundSubtractorMOG2对象接下来，我们需要使用createBackgroundSubtractorMOG2函数创建一个名为bgSubtractor的BackgroundSubtractorMOG2对象，如下所示：pythonbgSubtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()这将创建一个具有默认参数的BackgroundSubtractorMOG2对象。

如果需要设置特定的参数，可以在创建BackgroundSubtractorMOG2对象之前设置这些参数。

森林优化特征选择算法代码森林优化特征选择算法是一种基于随机森林的特征选择方法，它通过构建多个随机森林，利用随机性和多样性来减少特征选择过程中的偏差和方差，从而提高特征选择的准确性和稳定性。

下面是森林优化特征选择算法的代码实现。

1. 数据预处理在进行特征选择之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等操作。

这里以数据归一化为例，代码如下：```pythonfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 数据归一化scaler = MinMaxScaler()X_train = scaler.fit_transform(X_train)X_test = scaler.transform(X_test)```2. 随机森林训练随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并将它们的预测结果进行投票或平均来得到最终的预测结果。

在森林优化特征选择算法中，我们需要构建多个随机森林，并利用它们的特征重要性来进行特征选择。

代码如下：```pythonfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 构建随机森林rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)# 训练随机森林rf.fit(X_train, y_train)# 获取特征重要性importances = rf.feature_importances_```3. 特征选择在获取了多个随机森林的特征重要性之后，我们可以利用它们来进行特征选择。

这里采用的是基于特征重要性的排序方法，即将特征按照重要性从高到低排序，然后选择前k个特征作为最终的特征集。

代码如下：```python# 特征选择indices = np.argsort(importances)[::-1]selected_indices = indices[:k]```4. 模型训练和评估最后，我们可以利用选择出来的特征集来训练模型，并对模型进行评估。

opencv 曲线检测算法在 OpenCV 中，可以使用霍夫变换（Hough Transform）来进行曲线检测。

霍夫变换是一种在图像中检测几何形状（如直线、圆、椭圆等）的常用技术。

下面是一个简单的示例，演示如何使用霍夫变换进行曲线（直线）检测。

import cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('your_image_path.jpg')# 将图像转换为灰度gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Canny边缘检测进行预处理edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)# 使用霍夫变换检测直线lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=100)# 在原始图像上绘制检测到的直线for line in lines:rho, theta = line[0]a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a * rhoy0 = b * rhox1 = int(x0 + 1000 * (-b))y1 = int(y0 + 1000 * (a))x2 = int(x0 - 1000 * (-b))y2 = int(y0 - 1000 * (a))cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)# 显示结果cv2.imshow('Detected Lines', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在上述示例中，cv2.HoughLines 函数用于检测图像中的直线。

threshold 参数指定了霍夫变换的阈值，用于确定直线的检测程度。

python cv2 用法cv2是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）库的Python 接口，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。

以下是一些常见的cv2模块的用法示例：1.导入OpenCV 库：import cv22.读取图像文件：image = cv2.imread('image.jpg')3.显示图像：cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()4.保存图像：cv2.imwrite('output_image.jpg', image)5.灰度化处理：gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)6.图像平滑处理（使用高斯滤波）：blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)7.边缘检测（使用Canny算子）：edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)8.轮廓检测：contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)9.绘制轮廓：cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)10.图像缩放：resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))11.图像旋转：rows, cols = image.shape[:2]M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), angle, scale)rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))12.图像阈值处理：ret, thresholded_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255,cv2.THRESH_BINARY)以上只是cv2库中一些常见功能的简单用法示例。

opencv 点集的最小外接矩形摘要：1.OpenCV 简介2.点集的最小外接矩形概念3.OpenCV 中计算点集最小外接矩形的方法4.示例代码及解析5.总结正文：1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。

OpenCV 用C++编写，同时提供了Python 接口，使得开发者可以用Python 语言方便地实现各种图像处理和计算机视觉任务。

2.点集的最小外接矩形概念点集的最小外接矩形（Minimum Bounding Rectangle，简称MBR）是指能够包含点集中所有点的最小矩形。

在计算机视觉和图像处理领域，点集的最小外接矩形常用于目标检测、图像分割等任务。

3.OpenCV 中计算点集最小外接矩形的方法在OpenCV 中，可以使用MBR 函数计算点集的最小外接矩形。

MBR 函数需要输入两个参数：点集和点集的维度。

其中，点集是一个包含多个点的数组，维度表示点集的类型，例如，"row_major"或"col_major"。

4.示例代码及解析下面是一个使用Python 和OpenCV 计算点集最小外接矩形的示例代码：```pythonimport cv2import numpy as np# 创建一个点集points = np.array([[10, 10], [50, 50], [100, 100], [150, 150]], np.int32) # 计算点集的最小外接矩形ret, mbr = cv2.boundingRect(points)# 输出最小外接矩形的坐标和大小x, y, w, h = mbrprint("x:", x)print("y:", y)print("w:", w)print("h:", h)# 在原始图像上绘制最小外接矩形img = np.zeros((400, 400), dtype=np.uint8)cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)# 显示图像cv2.imshow("MBR", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在这个示例中，我们首先创建了一个包含4 个点的点集，然后使用OpenCV 的MBR 函数计算点集的最小外接矩形。

opencv源码编译1.⾸先安装ffmpegapt-get install ffmpeg2.安装opencv对ffmeg的依赖# for Compiling OpenCV with ffmpeg supportapt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devapt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev3.下载opencv源码并编译>> cd ~/<my_working_directory>>> git clone https:///opencv/opencv.git>> cd opencv>> git checkout 3.4.6>> cd ..>> git clone https:///opencv/opencv_contrib.git>> cd opencv_contrib>> git checkout 3.4. 6>> cd ~/<my_working_directory>/opencv>> mkdir build>> cd build>> cmake -D WITH_CUDA=ON \-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-D WITH_IPP=OFF \-D WITH_FFMPEG=ON \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \-D BUILD_TESTS=OFF \-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \-D PYTHON_EXECUTABLE=(which python) \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF .. ( cmake -D WITH_CUDA=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_IPP=OFF -D WITH_FFMPEG=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D PYTHON_EXECUTABLE=(which python) -DBUILD_EXAMPLES=OFF ..)>> make -j$nproc>> make install注意： issue:Issue:/tmp/opencv-3.2.0/modules/core/include/opencv2/core/cuda/vec_math.hpp(203): error: calling a constexpr __host__ function("abs") from a __device__ function("abs") is not allowed. The experimental flag '--expt-relaxed-constexpr' can be used to allow this.Solve:对vec_math.hpp做如下修改(把203⾏和205⾏的 ::abs 也注释掉)：CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, uchar, uchar)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::abs, char, char)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, ushort, ushort)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::abs, short, short)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::abs, int, int)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, uint, uint)==>CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, uchar, uchar)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, char, char)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, ushort, ushort)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, short, short)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::abs, int, int)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, uint, uint)Issue:/home/***/software/opencv_contrib/modules/rgbd/src/odometry.cpp:41:45: fatal error: unsupported/Eigen/MatrixFunctions: No such file or directorySolve:cd /usr/include/eigen3/sudo cp -r unsupported/ ..sudo cp -r Eigen/ ..Issue:/opencv-3.4.1/modules/python/src2/cv2.cpp:22:40: fatal error: pyopencv_generated_include.h: No such file or directory#include "pyopencv_generated_include.h"Solve:在opencv⽂件夹下⾯运⾏下⾯代码python ./modules/python/src2/gen2.py ./build/modules/python_bindings_generator ./build/modules/python_bindings_generator/headers.txt Issue:/software/opencv/modules/stitching/include/opencv2/stitching/detail/matchers.hpp:52:42: fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directorySolve:cp -rf ../opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d modules/features2d/include/opencv2/Issue:/software/opencv/modules/cudacodec/src/precomp.hpp:60:37: fatal error: dynlink_nvcuvid.h: No such file or directory#include <dynlink_nvcuvid.h>sovle：1. just don't compile opencv_cudacodec2. 修改以下⽂件： ./opencv/modules/cudacodec/src/cuvid_video_source.hpp./opencv/modules/cudacodec/src/video_decoder.hpp./opencv/modules/cudacodec/src/frame_queue.hpp./opencv/modules/cudacodec/src/video_parser.hpp./opencv/modules/cudacodec/src/precomp.hpp 将if CUDA_VERSION >= 9000 修改为： if CUDA_VERSION >= 9000 && CUDA_VERSION < 10000#if CUDA_VERSION >= 9000 && CUDA_VERSION < 10000#include <dynlink_nvcuvid.h>#else#include <nvcuvid.h>#endifProcessing math: 0%。

多尺度特征提取代码特征提取是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它可以帮助我们理解图像中的信息并进行后续的分析和识别。

在这里，我将从多个角度介绍特征提取的代码实现。

首先，特征提取的方法有很多种，比如SIFT、SURF、HOG、LBP 等。

这些方法都有对应的开源库或者工具包，比如OpenCV、Scikit-image、Dlib等。

你可以根据你的需求选择合适的方法和工具。

以OpenCV为例，以下是一个简单的多尺度特征提取的代码示例：python.import cv2。

# 读取图像。

image = cv2.imread('image.jpg')。

# 转换为灰度图像。

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。

# 初始化SIFT检测器。

sift = cv2.SIFT_create()。

# 检测关键点和计算描述符。

keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)。

# 绘制关键点。

image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None)。

# 显示结果。

cv2.imshow('Image with Keypoints',image_with_keypoints)。

cv2.waitKey(0)。

cv2.destroyAllWindows()。

上面的代码演示了如何使用OpenCV中的SIFT算法进行多尺度特征提取。

首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。

接着初始化SIFT检测器，检测关键点并计算描述符，最后绘制关键点并显示结果。

除了SIFT之外，还可以使用其他特征提取方法，比如SURF、HOG等。

它们的使用方式也类似，只是需要调用对应的函数和参数。

另外，如果你使用的是Python，还可以使用Scikit-image库进行特征提取。

opencv三点拟合抛物线求极值摘要：1.OpenCV 简介2.三点拟合抛物线3.求极值方法4.应用实例正文：1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。

OpenCV 的主要目的是为实时图像处理、计算机视觉以及模式识别等领域提供高效的算法实现。

在OpenCV 中，我们可以使用各种图像处理方法对图像进行操作，从而实现诸如图像识别、目标检测等任务。

在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV 进行三点拟合抛物线并求极值。

2.三点拟合抛物线在数学中，抛物线是一种二次函数曲线，通常表示为y = ax^2 + bx + c。

在实际应用中，我们常常需要根据给定的三个点来拟合一条抛物线。

在OpenCV 中，我们可以使用Polynomial Regression（多项式回归）方法来实现这一点。

具体来说，我们可以使用OpenCV 的calcOpticalFlowPyrLK 函数来进行三点拟合抛物线。

3.求极值方法在实际应用中，我们常常需要找到抛物线的极值点，例如最大值或最小值。

为了实现这一目标，我们可以求解抛物线的导数，并令其等于零。

根据求导法则，抛物线的导数为y" = 2ax + b。

将导数等于零代入求解，我们可以得到极值点的x 坐标。

然后，将x 坐标代入原抛物线方程，我们可以得到极值点的y 坐标。

4.应用实例假设我们有三个点A(1, 2)、B(2, 4) 和C(3, 6)，现在我们希望拟合一个抛物线并通过求极值方法找到极值点。

首先，我们可以使用calcOpticalFlowPyrLK 函数拟合这三个点得到抛物线。

然后，我们求解抛物线的导数并令其等于零，解得极值点的x 坐标。

最后，我们将x 坐标代入原抛物线方程，得到极值点的y 坐标。

这样，我们就可以找到极值点，并进行后续的图像处理和分析任务。