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李明洋天线阵列视频课程课堂讲义(完整版)和HFSS工程文件

于 2020-12-05 发布
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包含李明洋天线阵列视频课程的全部课堂讲义和HFSS工程文件,囊括了阵元分析、微带阵列天线设计实例,相控阵天线设计等

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HighGUI概述6,其它混合函数2.简单图形界面7.錯误处理和系统函数3.读取与保存图傯4.视频读写数机器学习中文参考手册5.实用涵数与系统函数OpencⅤ编码样式指南(阅读 Opencv代码前必CIMage类参考手册读CiMage中的陷阱和BUGOpenCV的Phon接口Opengν编程简介(矩阵/图像/视频的基本读写操作)Wikipedia,自由的百科全书Introduction to programming with OpenCVOpencv编程简介作者: Gady AgamDepartment of Computer ScienceJanuary 27, 2006Illinois Institute of TechnologyUrl:http://www.cs.it.edu/ragam/cs512/lect-notes/opency-intro/opency-intro. html#SECTION00040000000000000000翻译: chenyusiyuanJanuary 26, 2010.http:/blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2010/01126/5259060.aspx摘要:本文旨在帮助读者快速入门 Openc,而无需阅读冗长的参考手册。掌握了 Opencv的以下基础知识后,有需要的话再查阅相关的参考手册。目录[原]1二、简介o1.11、 Openc的特点1.1.1(1)总体描述(2)功能113(3) OpenCv模块122、有用的学习资源2.1(1)参考手册;122(2)网络资源1.23(3)书籍124(4)视瓶处理例程(在< openly-root>/ samples/c/)125(5)图像处理例程(在< openly-root>/ samples/c/0133、 openc命名规则2(2)矩阵数据类型:■1.33(3)图像数据类型134(4)头文件:o144、编译建议.14.1(lInux;1.4.2(2) Windowso155、C例程2二、GUI指令2.11、窗口管理2.1.1(1)创建和定位一个新窗口∶2.12(2)载入图像2.13(3)显示图後2.14(4)关团窗口2.15(5)改变窗o222、输入处理2.2.1(1)处理鼠标事件222(2)处理键盘事件■2.23(3)处理滑动条事件·3三、 OpenCV的基本数据结构o3.11、图像数据结构3.1.1322、知阵与向量3.2,1(1)矩阵3232).元批333、其它结构类型33.1(1)点332(2)矩框大小(以像素为精度)∵■333(3)矩形框的偏置和大4四、图像处理4,11、图像的内存分配与释放411(1)分配内存给一幅新图像4.1.2(2)释放图像■4.13(3)复制图像414(4)设置/获取感兴趣区域ROI415〈5)设置/获取感兴趣通道COI422、图像读写4.2,1(1)从文件中读入图像4.2.2(2)保存图o433、访回图像像素4.3.1(1)假设你要访间第k通道、翦列的像素43,2(2)间接访间;(通用,但效可访间任意格式的图像)433(3)直接访间:(效率高,但容易岀错)434(4)基于指针的直接访闻:(简单高效435(5)基于c++ wrapper的直接访间(更简单高效a444、图像转换441(1)字节型图像的灰度-彩色转换442(2)彩色图像->灰度图像44不同彩色空间之间的转換a455、绘图指令4.5,1(1)绘制矩形452(2)绘制圆形45.3(3)绘制线段454(4)绘制一组线段455(5)绘制组填充颜色的多边形:456(6)文本标注5五、矩阵处理o5,11、矩阵的内存分配与释放32(3)为新矩阵分配达存释放矩阵内存514(4)复制矩阵5,15(5)初始化矩阵5.1.6(6)初始化矩阵为单位矩阵522、访回矩阵元焘52.1(1)假设需要访间一个2D浮点型矩阵的第(i,j个单元,5.2.2(2)间接访间5.23(3)直接访间(假设矩阵数据按4宰节行对齐)524(4)直接访间(当数据的行对齐可能存在间隙时 possible alignment gaps)5,25(5)对于初始化后的矩阵进行直接i°533、矩阵/向量运算5.3,1(1)矩阵之间的运算532(2)矩阵之间的元素级运算:53,3(3)向量乘积534(4)单一矩阵的运535(5)非齐次线性方程求解■536(6)特征債与特征向量(矩阵为方阵)6六、视频处理611、从视频流中捕捉一帧画面61.2(2)Y支从摄像头或视频文件(AM格式)中捕捉帧画面6,11(1)open个摄像头捕捉器6,1,3(3)初始化一个祕频文件捕捉器614(4)捕捉一帧画面61.5(5)释放视频流捕捉o622、获取/设置视频流信息6,2.1(1)获取视频流设备信息6,2,2(2)获取帧图信息6,23(3)设置丛视频文件抓取的第一帧画而的位置∵633、保存视频文件6.3,1(1)初始化视频编写器6.3,2(2)保持视频文件63)释放视频编写器[编辑]简介[编辑]1、 OpenCV的特点[编辑](1)总体描述· Opencv是一个基于CC++语言的开源图像处理函数库其代码都经过优化,可用于实时处理图像具有良好的可移植性可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作具有低级和高级的应用程序接口(API·提供了面向 Intel IPP高效多媒体函数库的接口,可针对你使用的 Intel CPU优化代码,提高程序性能(译注: OpenC2.0版的代码已显著优化,无需IPP来提升性能,故2.0版不再提供IPP接口)[编辑(2)功能图像数据操作(内存分配与释放,图像复制、设定和转换)Image data manipulation (allocation, release, copying, setting, conversion·图像/视频的输入输出(支持文件或摄像头的输入,图像/视频文件的输出)Image and video I/o (file and camera based input, image/video file output).矩阵/向量数据操作炇线性代数运算(矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解)Matrix and vector manipulation and linear algebra routines(products, solvers, eigenvalues, SVD)支持多种动态数据结构(链表、队列、数据集、树、图)Various dynamic data structures(lists, queues, sets, trees, graphs)·基本图像处理(去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变換、形态学处理、直方图、图像金字塔结构)Basic image processing(filtering, edge detection, corner detection, sampling and interpolation, colorconversion, morphological operations, histograms, image pyramids)·结构分析(连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化)Structural analysis(connected components, contour processing distance transform, various momentstemplate matching, Hough transform, polygonal approximation, line fitting, ellipse fitting, Delaunaytriangulation).·摄像头定标(寻找和跟踪定标模式、参数定标、基本矩阵估计、单应矩阵估计、立体视觉匹配)Camera calibration(finding and tracking calibration patterns, calibration, fundamental matrixestimation, homography estimation, stereo correspondence).·运动分析(光流、动作分割、目标跟踪)Motion analysis(optical flow, motion segmentation, tracking)目标识别(特征方法、HMM模型Object recognition(eigen-methods HMM)基本的GUI(显示图像/视频、键盘/鼠标操作、滑动条)Basic Gui (display image/ video keyboard and mouse handling, scroll-bars)图像标注(直线、曲线、多边形、文本标注)Image labeling(line, conic, polygon, text drawing[编辑](3) Opencvi模块cv-核心函数库Vaux-辅助函数库:e0机数线性代数作m|-机器学习函数库[编辑]2、有用的学习资源[编辑](1)参考手册:< opencv-root>/ docs/index. htm(译注:在你的 OpenCV安装目录< opencv-root>内)[编辑](2)网络资源:Etkmi:http:/www.intel.com/technology/computing/opencvl[编辑](3)书籍:Open Source Computer Vision Libraryby Gary R Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006)chenyusiyuan:补充以下书籍Learning OpenCV -Computer Vision with the OpenCV Libraryby Gary Bradski Adrian Kaehler, O Reilly Media, 1 st ed(September, 2008)OpenCv教程——一基础篇作者:刘瑞祯于仕琪,北京航空航天大学出版社,出版日期:200706(4)视频处理例程(在< opencv-root>/ samples/c/):·颜色跟踪: camshiftdemo点跟踪:| kemo动作分割: motel边缘检测: laplace[编辑](5)图像处理例程(在< opencv-root>/ samples/c/)边缘检测:edge图像分割: pyramid_ segmentation形态学: morphology直方图: demist距离变换: distrains椭圆拟合: fitellipse[编辑]3、 OpenCv命名规则[编辑](1)函数名CvActionTargetMod(.)Act⊥cn=核e functionality)(e.g. set, create)Targettarget image area) (e, g. contour, polygon)Modih (optional modifiers) (e.g. argument type)[编辑](2)矩阵数据类型:CV_(SIUIF)Cs=符号整型UE,q.:Cv_8UC1是指_个8位无符号整型单通道矩阵CV 32FC2是指一个32位浮点型双道道矩阵[编辑](3)图像数据类型:IPL_DEPTH_⊥nc1ude< VAux.h>include inc⊥ ude sinclude /一般不需要,cv,h内已包含该头文件[编辑]4、编译建议[编辑](1)Linux:g++ helloworld. cpp-o hello-worldI /usr/local/include/opencv -L /usr/local/liblm-Icv-highqui-Icvaux[编辑](2)Windows在Ⅵ visual studio的选项和项目牛设置好 OpenCv相关文件的路径。[编]5、C例程hello-worid. cpp/该程序从文件中读入一幅图像,将之反色,然后显示出来⊥nc1udeinclude ⊥nc1ude#include #include highgui.h>int main (int argc, char argv[IplImage* img=0int height, width, step, channelsuchar *datai. i,i,kif(argcheight iwidthimg->widthStepimg->widthstep ichannelsimg->channelsdata(uchar *)img->imageData iprint f("Processing a dx%d image with d channels", height, width, channels)create a windowcvNamedwindow("mainwin CV WINDOW AUTOSIZEcvMoveWindow ("mainwin", 100, 100)t the image相当于 caNot(img);for(i-o; isheighti 1++) for(j=; j
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