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canny
- IplImage* src=cvLoadImage("lena.jpg") IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 ) IplImage* color_dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3 ) CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0) //存储检测到线段，当然可
cvCvtColor
- 一种新的图像灰度化的方法~-A new method of image gray ~~~~~~~~~
Corners
- 首先，请检查/样品在你的OpenCV的分布/ C/ squares.c的。这个例子提供了一个方形的检测，如何检测角落类似的功能，它应该是一个不错的开始。然后，一起来看看在OpenCV的功能，导向功能，如cvCornerHarris（）和cvGoodFeaturesToTrack（）。 上述方法可以返回许多角落类似的功能 - 最不会“真正的角落”你正在寻找。在我的应用程序，我只好检测，旋转或倾斜的广场（透视）。我的检测流水线包括
cvCvtColor
- 一个可以对图像进行把彩色RGB图像转化成灰度图像并将原图和结果图像的程序。根据此模板可以进行处理显示结果的类似程序-An image can be converted to RGB color images to grayscale images and artwork and the resulting image program. This template can be processed according to display
hsv
- 基于cvCvtColor函数，彩色图像转换成HSV颜色空间-RGB image to HSV