在之前的博客中,已经分别比较详细地阐述了"windows平台下基于VS和OpenCV"以及"Linux平台下基于QT和OpenCV"搭建图像处理框架,并且生成了相应的免费视频.这篇博客的主要内容,就是基于最新版本的相应工具,在windows平台下,"基于QT和OpenCV搭建图像处理平台",并且进一步研究如何基于QT所见即所得的便利,进行图像处理操作,最终还要和vs做一个比较,进行初步小结.    主要分为3个部分,一个是当前模式下,wi…

原文链接:http://www.cnblogs.com/emouse/archive/2013/03/31/2991333.html 作者写作一系列:http://www.cnblogs.com/emouse/category/449213.html Qt图像的缩放显示 实现图像缩放的方法很多,在 OpenCV&Qt学习之一--打开图片文件并显示 的例程中,label控件是通过 ui->imagelabel->resize(ui->imagelabel->pixmap()-…

(1):详解QT多媒体框架:给予视频播放器 原文链接:http://mobile.51cto.com/symbian-271123.htm 对于使用主框架的QT程序,实现Qimage的转换可借鉴下面程序段: void MainWindow::on_openButton_clicked() { //第3个参数表示查找文件时从哪个目录开始,如果为"."的话,表示从该工程目录开始查找,最后那个参数的过滤器的名字之间 //要用空格,否则识别不出来 QString img_name = QFil…

CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:…

本文使用QT+opencv来实现对指定窗体画面录制,并保存为avi文件. (1)获取窗体界面 QScreen类有一个grabWindow函数,可以用来获取窗体的画面,这个函数使用很简单,就是传入窗体句柄和要截取的坐标.但是这个函数有一个缺陷,它是通过截取桌面画面的方式,而不是通过 窗体获取界面,所以当你的窗体被其他窗体遮挡时,就无法截取完整的窗体界面,如果你是要录制整个桌面画面,那用这个函数就可以了,下面的方法调用GDI函数来实现,即使窗体被遮挡时仍然能够获取到完整界面,但是窗体最小化时也一样无…

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 代码 2.2. 解析 3. 结果 1. 概述 OpenCV自带了一部分常用的GUI功能,但是更多的图像处理功能需要其他GUI框架来辅助实现,这里通过QT来显示OpenCV读取的图片. 2. 实现 在QtCreator中新建一个基于QMainWindow的应用: 其中QImageShowWidget就是用于显示图像的控件,它是继承于QWidget实现的,可以将其嵌入QMainWindow的centralwidget中: QImageShowWidget是自定…

这篇博客就是在PI上直接写出来的!cheers!! PI3的性能已经非常强劲,而作为一个能够独立运行的运算单元,使用它来做图像处理,将是非常适合的.为了挖掘机器的最大潜能,我没有采用比较常见的python等方法,而是直接使用c++实现相关算法,同时使用QT实现GUI操作.这篇文章就是最基本的环境搭建. 一.QT的配置: 1:更新软件源 $ sudo apt-get update 2:替换旧的软件包 $ sudo apt-getupgrade 3:执行树莓派固件升级: 3.1.树莓派固件:可以理解…

紧接着上一篇博客的讲 第二步是识别部分 人脸识别 把上一阶段检測处理得到的人脸图像与数据库中的已知 人脸进行比对,判定人脸相应的人是谁(此处以白色文本显示). 人脸预处理 如今你已经得到一张人脸,你能够使用那张人脸图片进行人脸识别. 然而,假如你尝试这样简单地从一张普通图片直接进行人脸识别的话,你将会至少损失10%的准确率! 在一个人脸识别系统中,应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的.多数人脸识别算法对光照条件十分敏感,所以假如在暗室训练,在明亮的房间就可能不会被识别出来…

演示结果参考: 功能实现:运行程序,会显示图片的尺寸,按回车键后,依次点击需矫正的图片的左上.右上.左下.右下角,并能显示其坐标,结果弹出矫正后的图片,如图上的PIC2对话框.可以继续选择图片四个点进行实验,按下字符'q'后退出. 代码如下:(注:图中的11.jpg图片自己选取放到该程序目录下.) //使用鼠标在原图像上选取感兴趣区域 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector>…

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