OpenCV支金宝app持

转换相机参数、MEX文件支持和预建MATLAB金宝app^®OpenCV的接口

的MATLAB中OpenCV的计算机视觉工具箱™接口金宝app支持包提供了这些OpenCV支持的功能:

MATLAB函数用于在MATLAB和OpenCV格式之间转换计算的摄像机参数，用于摄像机校准应用。
OpenCV Interface c++ API支金宝app持文件构建MEX文件，您可以使用它调用OpenCV函数，并将OpenCV c++代码集成到MATLAB中。支持文件金宝app中包含GPU支持。您可以使用基于mex的方法将自定义OpenCV函数与MATLAB集成。有关基于mex的方法的更多信息，请参见为OpenCV接口构建MEX-Files．
OpenCV库的预构建MATLAB接口，用于直接从MATLAB调用OpenCV函数，而无需编写C/C++代码。支持包还提供MATLAB函数，用于在OpenCV和MATLAB之间来回传递数据。但是，OpenCV的预构建MATLAB接口不支持将自定义Ope金宝appnCV函数与h MATLAB。

要使用基于mex和预构建的MATLAB接口来支持OpenCV文件，必须首先下载金宝app基于MATLAB的OpenCV计算机视觉工具箱接口金宝app支持包。有关如何下载支持包的信息，请参阅在MATLAB中安装和使用OpenCV的计算机视觉工具箱接口．

功能

全部展开

把相机参数

`cameraIntrinsicsFromOpenCV`	将摄影机内部参数从OpenCV转换为MATLAB
`CamerainTrinsicstopencv`	转换相机的内在参数MATLAB到OpenCV
`stereoParametersFromOpenCV`	将立体摄影机参数从OpenCV转换为MATLAB
`stereoParametersToOpenCV`	从转换立体相机参数MATLAB到OpenCV

OpenCV接口的MEX实用函数

OpenCV接口C++ API

`ocvCheckFeaturePointsStruct`	检查一下MATLABStruct表示特征点
`OCVST关键点`	转换MATLAB特性点结构体到OpenCV`关键点`向量
`ocvKeyPointsToStruct`	转换OpenCV`关键点`向量MATLAB结构体
`ocvMxArrayToCvRect`	转化为MATLABstruct表示一个矩形到OpenCV`CvRect`
`ocvCvRectToMxArray`	转换OpenCV`CvRect`到MATLAB结构体
`ocvCvBox2DToMxArray`	转换OpenCV`CvBox2D`到MATLAB结构体
`ocvCvRectToBoundingBox_{数据类型}`	转换`向量<简历:矩形>`来米4`MX阵列`边界框
`ocvMxArrayToSize{DataType}`	转换2-元素`MX阵列`来`简历:大小`．
`ocvMxArrayToImage_{数据类型}`	转换主列`MX阵列`行主要`简历:垫`的图像
`ocvMxArrayToMat{DataType}`	转换主列`MX阵列`行主要`简历:垫`关于一般矩阵
`ocvMxArrayFromImage_{数据类型}`	行转换主要`简历:垫`主修`MX阵列`的图像
`ocvMxArrayFromMat{DataType}`	行转换主要`简历:垫`主修`MX阵列`关于一般矩阵
`ocvMxArrayFromVector{DataType}`	转换成数字`vectorT`来`MX阵列`
`ocvMxArrayFromPoints2f`	皈依`向量<简历:Point2f >`来`MX阵列`

OpenCV接口C++ API GPU

`ocvMxGpuArrayToGpuMat_{数据类型}`	创造`简历:gpu:: GpuMat`从…起`MX阵列`包含GPU数据。
`ocvMxGpuArrayFromGpuMat_{数据类型}`	创建一个`MX阵列`从…起`简历:gpu:: GpuMat`对象

预先构建的MATLABOpenCV的接口

`createMat`	为OpenCV创建MATLAB接口对象`垫`类
`createUMat`	为OpenCV创建MATLAB接口对象`UMat`类
`getBasePtr`	为OpenCV基类创建MATLAB接口对象
`getImage`	读取存储在MATLABOpenCV类的接口对象
`keyPointsToStruct`	转换OpenCV`关键点`反对MATLAB结构
`直读框`	从返回的输出中计算边界框MATLABOpenCV的接口对象`矩形`类

金宝app支持包安装程序

vision金宝appSupportPackages 启动安装程序来下载、安装或卸载计算机视觉的工具箱数据

主题

在MATLAB中安装和使用OpenCV的计算机视觉工具箱接口

下载并安装集成OpenCV和MATLAB的金宝app支持包。

为OpenCV接口构建MEX-Files

创建和测试基于OpenCV的MEX文件接口。

使用预构建的MATLAB接口到OpenCV

要直接从MATLAB调用和执行OpenCV函数，请使用预构建的MATLAB接口。

特色的例子

在MATLAB中使用OpenCV进行边缘保持图像平滑

使用预构建的MATLAB®接口对OpenCV函数cv::edgePreservingFilter进行边缘保持图像平滑。在本例中，您还使用createat实用程序函数来定义输入和输出数组，使用getImage实用程序函数来读取OpenCV函数返回的输出图像。

打开实时脚本

在MATLAB中利用OpenCV实现图像背景的减法

使用预构建的MATLAB接口，使用OpenCV函数cv::BackgroundSubtractorKNN来减去图像序列或视频中的背景。在本例中，您还使用createat实用程序函数来定义输入和输出数组，使用getImage实用程序函数来读取OpenCV函数返回的输出图像。输入的视频必须有静态背景和动态前景对象。

打开实时脚本

在MATLAB中使用OpenCV实现人脸检测

通过使用OpenCV函数cv:：CascadeClassifier的预建MATLAB®接口检测图像或视频中的人脸。本例使用Harr人脸检测模型，该模型经过训练用于比例不变正面人脸检测。在本例中，您还使用createMat实用程序函数定义输入和输出数组，getImage实用程序函数用于读取OpenCV函数返回的输出图像，以及用于将OpenCV函数返回的人脸检测输出转换为MATLAB®中边界框坐标的rectToBbox实用函数。

打开实时脚本

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功能

把相机参数

OpenCV接口的MEX实用函数

OpenCV接口C++ API

OpenCV接口C++ API GPU

预先构建的MATLABOpenCV的接口

金宝app支持包安装程序

主题

特色的例子

在MATLAB中使用OpenCV进行边缘保持图像平滑

在MATLAB中利用OpenCV实现图像背景的减法

在MATLAB中使用OpenCV实现人脸检测

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用MATLAB引入深度学习