
OpenCV在与anaconda的Linux上使用python无法正常工作.获取未实现cv2.imshow()的错误
这是我正在找的错误.我的操作系统是Ubuntu 16.10. OpenCV错误:未指定的错误(该函数未实现)使用Windows,GTK 2.x或Carbon支持重建库,如果您在Ubuntu或Debian上,请安装libgtk2.0-dev和pkg-config,然后重新运行cmake或配置脚本)在cvShowImage中,文件/feedstock_r

python – 来自Windows的OpenCV构建错误“RC对象”
我从 github下载了最新的源代码并配置了opencv和contrib模块.我似乎可以建立.我已经关闭了FFMPEG,我之前手动下载了.dll,我知道这是最近的一个问题.我过去成功了.但现在我要到了 [ 50%] Building RC object modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/vs_versio

python – 填充OpenCV轮廓的外部
我试图用openCV和 python语言在轮廓的外部区域用黑色着色. 这是我的代码: contours, hierarchy = cv2.findContours(copy.deepcopy(img_copy),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]max_inde

OpenCV 2.4.9在Ubuntu下的配置与安装
OpenCV 2.4.9在Ubuntu下的配置与安装 surgewong@gmail.com http://blog.csdn.NET/surgewong 每次学习新东西或者换新的电脑,最让人头疼的就是环境的安装了。网上有一大堆教程,不过总地来讲,比较混乱,有些甚至有误导性,当然也不乏一些有质量的博客。为了方

Opencv 2.4.9在Ubuntu下的配置安装
OpenCV 2.4.9在Ubuntu下的配置与安装 surgewong@gmail.com http://blog.csdn.NET/surgewong 每次学习新东西或者换新的电脑,最让人头疼的就是环境的安装了。网上有一大堆教程,不过总地来讲,比较混乱,有些甚至有误导性,当然也不乏一些有质量的博客。为了

python – OpenCV光流断言
我试图跟踪通过dsift与 python 2.7和openCV 2.4.11获得的面部特征轮廓的地标.我想跟踪帧之间的这些功能. 但是我收到以下错误.我已检查输入图像是1通道相等尺寸(和无符号8位类型),同样与prev点: OpenCV Error: Assertion failed ((npoints = prevPtsMat.check

opencv python中cv2.NORM_L2和cv2.NORM_L1之间的区别
我正在使用 python额外模块的sift算法进行一些功能匹配. 虽然我不明白的一件事是传递给BFMatcher的normType背后的概念.即在哪种情况下必须使用哪些? 任何帮助都是无价的 来自WolframAlpha NormL1和 NormL2: 给出一个向量: 标准L1是出租车(或曼哈顿)距离(绝

python-2.7 – OpenCV:libdc1394错误:无法初始化libdc1394
我在Ubuntu 14.04上正确安装了OpenCV.但是,当我运行:import cv2我得到这个错误消息: import cv2libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394 我读了这个question的答案(和不同的链接发布在那里,如this有趣,但最终没有用的我的情况),但没有解决方案为我

使用OpenCV Python Mac编写视频
当我试图将帧写入视频时,我不断收到断言错误.我得到的错误是这样的: Traceback (most recent call last): File VideoMixer.py, line 23, in module cv.WriteFrame(writer, cv.LoadImage(fileName))cv.error: dst.data == dst0.data 这是我的

python – Opencv Homography矩阵H和Inverse H转换点没有得到预期的结果
我正在使用Opencv python接口并获得单应矩阵H.它似乎正常工作,因为我可以使用warp透视来从源图像中获取扭曲图像.我现在尝试使用H和In H来在两个坐标之间来回转换点(而不是图像)并且没有得到预期的结果.为了得到矩阵,我这样做了:pts1 = np.float32(corners) p