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关于opencv2

 
fengnick
fengnick  发布于  2016-06-02 16:51:53
采纳率 0%
3个问答
大家好:我刚弄的了opencv2的环境,写个简单的应用测试:遇到下面的问题:
这是一段代码:
cv::Mat roiImage = cvCreateImage(cvSize(r.width, r.height), 8, 3 );
car(r).copyTo(roiImage);
编译会报类型转换错误,我想请问一下cv::Mat与iplimage类型如何进行互相转换》

谢谢!
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易百纳技术社区
rafael_wl 发布于2016-06-04 13:13:11
在16上用 opencv? opencv 跑起来性能如何
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易百纳技术社区
wwwbbk1 发布于2016-07-19 08:59:50
官方有文档说明互转的。16跑opencv纯软件的话慢得不行,如果用作识别等计算量大的CPU一下就耗光了
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易百纳技术社区
1_bit 发布于2022-11-16 16:58:27
CSDN/51专家/导师/评委 博客之星TOP5 蓝桥/INFO签约作者

search_scale_factor 弄大一点,比如1.3
minFeatureSize是(20,20)弄大一点,比如50 * 50
这个opencv内部检测过程,我武断的推理一下,就是先找大的,先大的套一个框,框内部图像内容通过直方图等方法检测是否可能是脸。
大的找不到咋办,把框弄小一点(我估计那个1.1的参数用在这里),先套在一个位置检查,不行就把框步进移动一下,得到新框范围接着检查。
如果步进完了还没有咋办,再用1.1参数缩小一点。直到小于minFeatureSize终止检测。
所以,如果图像里面有头像,速度比较快,因为很快找到。如果图像里面没有头像,就每次都检测完所有的框,就会很卡。
一些捡的比较快的技术,就是用了历史来检测,例如上一帧在x, y附件有脸,这一帧或几帧后也在x, y附近先找。找不到再适当放大一点,缩小一点啥的。
如果都找不到,就放慢检测速度,比如这帧检测检查大框,下帧检测中框,再下次检测小框。总之就是避免卡。
因为脸首次检测灵敏度慢点没问题的,检测到了后跟踪的好,其用户体验才是真的好。
可惜,opencv流行的用法只会蛮力,没头像时贼卡。
还有一个最简单的方式,把图像缩小,尽可能缩小(就是勉强满足检测灵敏度就行),再给opencv检测(显示时还是大图,小图若检测到脸,需要按比例找到在大图中的位置)。这个方法我用过,好用,配合那个参数调整,基本不会觉得卡的。

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