opencv langage c

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PDF	Introduction Marvin Smith to OpenCV OpenCV is an Image Processing library created by Intel and maintained by Willow Garage Available for C C++ and Python Newest update is version 2 2 Open Source and free Easy to use and install

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Computer Vision Resources

OpenCV ( http://opencv org/ ) Summary The biggest and the most extensive open source computer vision library OpenCV has more than 47 thousand people of user community and estimated number of downloads exceeding 10 million Languages C/C++ with interfaces to Python and Java Platforms

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Introduction to programming with OpenCV

January 27 2006 Illinois Institute of Technology Abstract: The purpose of this document is to get you started quickly with OpenCV without having to go through lengthy reference manuals Once you understand these basics you will be able to consult the OpenCV manuals on a need basis Contents Introduction Description of OpenCV Resources

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INTRODUCTION

What is OpenCV? This might be the 'basic' question that comes first to your mind Well it stands for ‘Open Source Computer Vision Library’ initiated by some enthusiast coders in ‘1999’ to incorporate Image Processing into a wide variety of coding languages It has C++ C and Python interfaces running on Windows Linux Android and Mac

Comment fonctionne OpenCV ?
Fonctionnement d'OpenCV
OpenCV fournit un ensemble de plus de 2500 algorithmes de vision par ordinateur, accessibles au travers d'API.
Ce qui permet d'effectuer tout un tas de traitements sur des images (extraction de couleurs, détection de visages, de formes, application de filtres,)._{25 sept. 2019}
OpenCV est la bibliothèque OpenSource de référence en ce qui concerne la vision par ordinateur (ou computer vision en anglais).
En 22 ans d'existence, elle a accumulé plus de 2500 algorithmes optimisés issus de la littérature scientifique tels que SIFT, les cascades de Haar, ou encore la transformée de Hough.

Écrit en C et C++, OpenCV est compatible avec les principaux systèmes d'exploitation comme GNU/Linux, macOS, Windows ou encore iOS et Android. Il existe des interfaces pour Python, Ruby, Matlab et d'autres langages.

Roadmap

Introduction to the Eigen library Optimizing your algorithms using ARM NEON web.stanford.edu

OpenCV

An open source BSD licensed computer vision library Patent-encumbered code isolated into “non-free” module. (This includes SIFT) Available on all major platforms Android, iOS, Linux, Mac OS X, Windows Written primarily in C++ Bindings available for Python, Java,

InputArray / OutputArray

InputArray and OutputArray are proxy classes. Based on the function, they can be concretely substituted by cv::Mat and/or std::vector. An InputArray is immutable (const-enforced). // Converts point coordinates from normal pixel coordinates // to homogeneous coordinates ((x,y)->(x,y,1)) void convertPointsToHomogeneous(InputArray src, OutputArray dst

Stack-based matrices

Mat allocates memory on the heap. We want to avoid allocating memory on the heap. Dynamic memory allocation is expensive, can interfere with cache locality. The Matx type is suitable for small matrices. Allocated on the stack. Matx can usually be used wherever you’d use a Mat (a few exceptions exist). // Use OpenCV's implementation of the Rodrig

Live Demo

Let’s build an optical flow tracker. (We’ll have a whole lecture on optical flow later) We’ll code on Mac OS X, deploy to iOS. The core vision code remains the same across platforms. Trivial to port to Android. web.stanford.edu

// Using SVD:

xx = A.jacobiSvd(ComputeThinU ComputeThinV).solve(b); cout << "x = " << x << "\ "; web.stanford.edu

// Using QR decomposition:

xx = A.colPivHouseholderQr().solve(b); cout << "x = " << x << "\ "; web.stanford.edu

// Using the normal equations:

xx = (A.transpose()*A).ldlt().solve(A.transpose()*b); cout << "x = " << x << "\ "; web.stanford.edu

Eigen Quick Reference

Elegant API for matrix operations. Includes both fixed and dynamic matrices. Static consistency checks A more complete reference is available. web.stanford.edu

Aligned allocations

Structs containing Eigen’s fixed size vectorizable objects need to ensure that they’re aligned. Required for SIMD operations (SSE). Not necessary for dynamically allocated objects. More details available over here and here. class Landmark { private: Vector3f position; Quaternionf orientation; public: web.stanford.edu

Other Libraries

The Point Cloud Library (PCL) Framework for working with 3D point clouds. CCV Implements many modern vision algorithms (Predator, DPMs,

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