php可以调用opencv库吗?

php可以调用opencv里的surf算法和flann算法吗,用来匹配mysql储存的图片和目标图片的,最后找出最匹配的图片?

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arm-Fedaro 调用opencv 失败

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201908/14/1565760236_751194.png)

求大神帮忙把代码改成调用opencv库的,谢谢。

# include<iostream> using namespace std; #include <stack>//需要使用堆栈,对堆栈进行操作 #include "conio.h" # include "viLib.h" // 包含头文件 # pragma comment( lib, "viLib.lib" ) // 包含viLib.lib库 # include "viImage.h" // 包含头文件 # pragma comment( lib, "viImage.lib" ) struct SplitArea { unsigned int w; // 分裂块图像的宽度 unsigned int h; // 分裂块图像的高度 unsigned int left; //相对源图像数据的偏移宽度 unsigned int top; // 相对源图像数据的偏移高度 }; void areaSplitCombine(unsigned char *srcImage, // 源图像数据 unsigned int Width, // 源图像的宽度 unsigned int Heigh) // 相对源图像数据的偏移高度 { //初始区域压栈即整幅图片压栈 stack<SplitArea> MyStack; SplitArea splitarea; splitarea.w = Width; splitarea.h = Heigh; splitarea.left = 0; splitarea.top = 0; MyStack.push(splitarea); //原始图像的区域信息栈 while(!MyStack.empty()) { //区域出栈 splitarea = MyStack.top(); MyStack.pop(); int childWidthTemp[3], childHeightTemp[3];//用于存放图像分裂后的四块子图像的宽度和高度 int n, m, l; n = (splitarea.top * Width + splitarea.left); // 该块图像的左上角像素值在数组中的下标 // 把图像分成4块,采用数组分别存储3个宽度值和3个高度值,该段程序可以处理该块图像的宽度或高度值为奇数的情况 childWidthTemp[0] = 0; childWidthTemp[2] = (splitarea.w + 1) / 2; childWidthTemp[1] = splitarea.w - childWidthTemp[2];//图像宽度为偶数的情况下, childWidthTemp[1]和childWidthTemp[2]无差别, //奇数情况下childWidthTemp[2]-childWidthTemp[1]=1 childHeightTemp[0] = 0; childHeightTemp[2] = (splitarea.h + 1) / 2; childHeightTemp[1] = splitarea.h - childHeightTemp[2];//图像宽度为偶数的情况下, childHidthTemp[1]和childHidthTemp[2]无差别, //奇数情况下childHidthTemp[2]-childHidthTemp[1]=1 // 计算每一块图像的属性值(均方差) int Value; int ValueTemp; int i, j;//对分成的四块图像进行操作的循环 for(i = 1; i < 3; i++) { for(j = 1; j < 3; j++) { Value = 0; m = (n + Width * childHeightTemp[i - 1] + childWidthTemp[j - 1]); int x, y; for(x = 0; x < childHeightTemp[i]; x++) { for(y = 0; y < childWidthTemp[j];y++) { l = (m + Width * x + y) ;//每块图像中各个像素点在存储数组中的位置下标 ValueTemp = srcImage[l]; Value = Value+ValueTemp; } }// 灰度值之和 if(childHeightTemp[i] * childWidthTemp[j] == 0)//分裂至最终结束时分裂块的宽度和高度其中有一个位0,那么分裂结束 { continue; } if(childHeightTemp[i] * childWidthTemp[j] == 1)//分裂至单个像素时,将单个像素进行二值化 { l = m; if(srcImage[l] < 125) { srcImage[l]= 0; } else { srcImage[l] = 255; } continue; } // 各块图像的灰度平均值 int ValueS[2][2]; // 用于存储块图像的灰度值 ValueS[i - 1][j - 1] = Value / (childHeightTemp[i] * childWidthTemp[j]); int Value1=0,ValueTemp1; for(x = 0;x < childHeightTemp[i]; x++) { for(y = 0; y< childWidthTemp[j]; y++) { l = (m + Width * x + y) ; ValueTemp1 = srcImage[l]; Value1 = Value1+(ValueTemp1- ValueS[i - 1][j - 1])*(ValueTemp1- ValueS[i - 1][j - 1]); } } // 各块图像的均方差 int ValueS1[2][2]; // 用于存储块图像的均方差 ValueS1[i - 1][j - 1]= Value1 / (childHeightTemp[i] * childWidthTemp[j]); // 对每一块进行判断是否需要分裂 // 分裂原则: 图像的均方差超过某个阈值是需要分裂 if(ValueS1[i - 1][j - 1] > 100) // 均方差大于某个阈值时需要分裂 { SplitArea childarea; childarea.w = childWidthTemp[j]; childarea.h = childHeightTemp[i]; childarea.left = splitarea.left + childWidthTemp[j - 1]; childarea.top = splitarea.top + childHeightTemp[i - 1]; MyStack.push(childarea); } else // 如果不需要分裂, 则进行合并(直接填充该块图像为灰度值的平均值) { for(x = 0; x < childHeightTemp[i]; x++) { for(y = 0; y < childWidthTemp[j]; y++) { l = (m + Width * x + y) ; srcImage[l] =ValueS[i - 1][j - 1]; } } } } } } return; } int main (int argc, char * const argv[]) { int rv; int PixelFormat = 24, Width, Height; unsigned char * pImg; unsigned char * pBin; if ( argc < 2 ) { fprintf( stderr, "Usage: GetContour.exe image\n" ) ; return 0 ; } rv = viGetImageWH( argv[1], Width, Height ) ; if ( rv == 0 ) { printf( "Could not get image. Program exits!\n" ); exit( 0 ); } pImg = new unsigned char [ Width*Height*PixelFormat/8 ]; viReadImageFile( argv[1], pImg, Width, Height, PixelFormat ); pBin = new unsigned char [Width*Height]; viColor24toGray8(pImg, Width, Height,1,pBin); areaSplitCombine( pBin, Width, Height); viNamedWindow( "Image", GUI_WINDOW_AUTOSIZE ); viShowImage( "Image",pBin, Width, Height, 8, 0 ); viWaitKey( 0 ); delete [] pImg; delete [] pBin; viDestroyAllWindows(); return 0; }

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文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

机器学习实战系列套餐(必备基础+经典算法+案例实战)

机器学习实战系列套餐以实战为出发点,帮助同学们快速掌握机器学习领域必备经典算法原理并结合Python工具包进行实战应用。建议学习顺序:1.Python必备工具包:掌握实战工具 2.机器学习算法与实战应用:数学原理与应用方法都是必备技能 3.数据挖掘实战:通过真实数据集进行项目实战。按照下列课程顺序学习即可! 课程风格通俗易懂,用最接地气的方式带领大家轻松进军机器学习!提供所有课程代码,PPT与实战数据,有任何问题欢迎随时与我讨论。

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

程序员垃圾简历长什么样?

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

几率大的Redis面试题(含答案)

本文的面试题如下: Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些? 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景,Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制【~】 Redis 为什么是单线程的,优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Red...

MFC一站式终极全套课程包

该套餐共包含从C小白到C++到MFC的全部课程,整套学下来绝对成为一名C++大牛!!!

【数据结构与算法综合实验】欢乐连连看(C++ & MFC)案例

这是武汉理工大学计算机学院数据结构与算法综合实验课程的第三次项目:欢乐连连看(C++ & MFC)迭代开发代码。运行环境:VS2017。已经实现功能:开始游戏、消子、判断胜负、提示、重排、计时、帮助。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

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