opencv的cnn代码

『壹』 OPENCV代码使用的是什么语言

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。

『贰』 如何查看Opencv中自带内部函数的源代码

opencv都带有这个函数的代码，你在用的时候，选择函数，然后右键选择”go to denifition of cvCalOpticalFlowHS"--->然后就会跳 到定义cvCalOpticalFlowHS的定义文件，就会跳到cv.h头文件来（说明cvCalOpticalFlowHS在cv.h文件中定义的），然后你去cv.cpp文件，按"Ctrl+F" 输入函数名进行搜索，就能找到cvCalOpticalFlowHS函数的源文件了。
1、首先要熟悉openCV安装目录，例如我的安装目录是F:\program files\opencv2.3.1。在这个目录下面还有很多子目录：3rdparty、android、build,data、doc、include、moles、samples和很多cmake文件。对于编程来说，仅仅需要build这一个文件夹就可以了，因为编程环境的配置只与这一个目录有关，如：包含目录配置、库目录配置build目录是编译生成的目录，就是用openCV源代码编译生成的2进制库文件集（dll、lib和入口头文件include）。

2、那其他文件夹下的文件都是干嘛用的呢？其实源代码就包含在这些文件夹下面，因为build文件夹就是在其他文件夹的基础上CMake编译生成的
例如，core文件夹下就包含了基本数据类型的定义，imgproc文件夹下包含了常用的数字图像处理函数源代码：如cvCanny()、cvSobel（）。
3、用CMake导出opencv 源码，生成VC++项目，然后用vs打开工程，去里面搜索整个工程

『叁』 opencv代码的解释

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。
所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。
OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。
OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。
（注：OpenCV 2.0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）

『肆』 opencv有没有cnn的接口函数

一般来说 ：深度学习就是构建卷积神经网络，一般用matlab里的神经网络工具箱，数据需求量非常大，效果还不一定好，例子有CNN，具体请网络

『伍』 OpenCV代码怎么查找在官网哪里进入

OpenCV.org
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『陆』 怎么查看opencv源代码呢

1、找到Opencv的安装目录，例如安装目录在F盘，找到相应的安装目录如下所示

『柒』 如何在opencv中查看cvthreshold源代码

opencv所在路径opencvmolesimgprocsrc hresh.cpp

CV_IMPLdouble
cvThreshold(constvoid*srcarr,void*dstarr,doublethresh,doublemaxval,inttype)
{
cv::Matsrc=cv::cvarrToMat(srcarr),dst=cv::cvarrToMat(dstarr),dst0=dst;

CV_Assert(src.size==dst.size&&src.channels()==dst.channels()&&
(src.depth()==dst.depth()||dst.depth()==CV_8U));

thresh=cv::threshold(src,dst,thresh,maxval,type);
if(dst0.data!=dst.data)
dst.convertTo(dst0,dst0.depth());
returnthresh;
}

『捌』 谁能给我一段已经实现了的 opencv轮廓检测的代码。就是我只需要把图片名称改了就可以用的那种····

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>
#include <iostream.h>
#include <stdio.h>

int main(int argc, char** argv)
{
IplImage* img;
IplImage* temp=0;
if( argc == 2 && (img=cvLoadImage(argv[1],1))!= 0)
{
IplImage* gray = cvCreateImage( cvGetSize(img),8,1);
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq * pcontour=0; //提取轮廓的序列指针
cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY); //转化为二值图像
cvThreshold(gray, gray,110,255,CV_THRESH_BINARY);//阈值化
cvSmooth(gray,gray,CV_MEDIAN,3,0,0,0);
cvErode(gray,gray,0,2); //侵蚀
cvDilate(gray,gray,0,1); //放大
cvNamedWindow( "circles1", 1 );
cvShowImage( "circles1", gray );
cvFindContours(gray,storage,&pcontour,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_LINK_RUNS,cvPoint(0,0));//查找轮廓
int n1=0;
for (;pcontour!=0;pcontour=pcontour->h_next)//画轮廓
{
CvRect r = ((CvContour*)pcontour)->rect;
int area=r.height * r.width;
if(area > 800&&area<6500)
{
cvRectangle(img,cvPoint(r.x,r.y),cvPoint(r.x + r.width, r.y + r.height),CV_RGB

(0,0,255),1,CV_AA,0);
n1++;
//设定颜色
CvScalar color = CV_RGB(255,255,255);
//基于给定的矩形设置感兴趣区域ROI
cvSetImageROI(gray,r);
//填充
cvSet(gray,color);
//取消感兴趣区域
cvResetImageROI(gray);
}
}
cvNamedWindow( "circles3", 1 );
cvShowImage( "circles3", gray );
printf("%d",n1);
cvNamedWindow( "circles", 1 );
cvShowImage( "circles", img );
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&img);
cvReleaseImage(&gray);
}
return 0;
}

『玖』 opencv中有卷积神经网络的相关实现吗

没有，学习CNN的话还是用Caffe吧，caffe实现CNN的时候倒是用到了opencv

『拾』 神经网络 OpenCV ml模块中为什么没有cnn如果要用cnn对图像进行识别，要自己写CNN程序吗

因为有一个单独的dnn模块专门又来做cnn。