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基于CUDA Nvidia Performance Primitives（NPP）的OpenCV基元是否？通过原语我的意思是在NPP库中实现，例如相同的：boxFilter，镜子，卷积... 我想知道这个问题，因为我打算使用NPP库。然而，OpenCV有更多的功能，可以帮助我在边缘处理图像处理。

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重新分配到在OpenCV中

太我有以下功能，其从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)); } 提取的子图像我请Process()在一个循环。在每次调用时，a,b,c,

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使用定制OpenCV的iOS版的XCode产生___sincos_stret未定义的符号

我试图使用C++静态库在其中使用了OpenCV的修改版本为iOS我的iPhone应用程序，我只能坚持在链接时这个问题： 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在视频的所有4个方向中搜索人脸的最有效方法是什么？

我是新来的GPU编程和我已经通过传递haarcascade_frontalface_alt.xml和视频文件，这个编译例子开始： https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/samples/gpu/cascadeclassifier.cpp 这似乎需要大约3秒加载视频到GPU和然后再过2秒钟搜寻脸部。这个效果很好，但是视频可以在任何方向录制，所以如果找

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无法解析Ruby中的“％YAML：1.0”

我正在使用Ruby 1.9.3，并且我有另一个需要解析的程序生成的YAML文件。看来Ruby YAML解析器无法识别%YAML:1.0，这只是YAML版本的一个指标。这是我的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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黑色像素计数

我使用的是旧版C语言，因为我使用的书已经过时:(目前，我正在开发一个项目来检测图像中的对象，首先我对灰度图像进行高斯平滑处理，然后腐蚀它，然后我应用阈值，现在我试图获得每个宽度有多少黑色像素，以便我可以将它与其他行进行比较以确定中心。不过，我不断收到错误： term does not evaluate to a function taking 1 arguments #include <highg

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想法使用opencv去除背景条纹

基本上我写了一个有两个图像的代码。一个参考img和一个背景img。到目前为止，我已经通过使用特征识别成功找到了匹配图像。然后我旋转它，并调整它看起来相同的参考图像。剩下的唯一问题是这样的事实，即图像作为对象边缘上的一些背景图像。此图片已被适当裁剪，所以我只需要使用下面的图片。首先找到的最明显的答案可能是使用边缘检测算法（canny），并使用它来给我一个关于背景位置的线索。然而，由于图像本身在技术上

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OpenCV如何在二进制图像中查找连接组件的列表

我正在使用OpenCV作为C++应用程序。我有一个8位二进制图像，有一些对象。对象全部为255色，而背景中的所有内容都为0色。每个对象内部都没有空白（黑色）像素。换句话说，每个对象都是完全白色的。这些物体没有相互连接。这里是我想从中提取的：我想提取某种对象列表，从中我列出了每个对象位置的一些概念。这可能是使用cvConnectedComponents（）或其他任何东西。我需要指出每个对象在图像中

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Openni opencv kinect坏的内存分配

基本上我有一个循环遍历所有的kinects深度像素。如果它们大于3000mm，则将像素值设置为黑色。由于某些原因，这只适用于近距离同时指向墙壁。如果我拉回kinect（给它一个更大的区域扫描），我得到一个错误的内存分配错误。我的代码可以在下面找到。该try try语句中出现错误的内存分配错误。大部分代码来自opencv kinect示例here和here。我想出了问题，它是因为深度值存储在一个

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我怎么能知道后，透视变换矩阵findHomography

我是新来opencv，我正在做一些关于图像拼接。在下面的代码中，我想知道透视变换矩阵是什么并显示矩阵。但是，我收到以下错误。 //-- Find the Homography cv::Mat H = cv::findHomography(cv::Mat(vec2),cv::Mat(vec1),CV_RANSAC); cout << H.at(0,0) <<endl;