void yuv420Torgb() { FILE *fp = fopen("D:\\1.yuv","rb"); ; ; uchar *yuvdata = / * width * sizeof(uchar)]; fread(yuvdata, height * / , width, fp); Mat yuvimg(height * / , width, CV_8UC1, yuvdata); Mat rgbimg(height, width, CV_8UC3); cvt…

1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含…

需要注意的是下面r,b,g的类型和顺序 须用IPL_DEPTH_8U类型创建图像且[0][1][2]分量分别是b,g,r. 另外多谢郑乾师兄帮我发现了IPL_DEPTH_8U问题 uchar r,b,g;//notice 'uchar' type must be used instead of double int h=workImg->height; int w=workImg->width; IplImage *D=cvCreateImage(cvGetSize(workImg),IPL_…

1  数字图像 数字图像可看作一个数值矩阵, 其中的每个元素代表一个像素点,如下图所示: 2  存储 M行N列图像的存储位数: b = M * N * k   ( L=2k, l ∈ [0, L-1], l 为灰度值 ) 2.1  灰度图 OpenCV 中,灰度图的存储形式如下: 2.2  RGB图像 OpenCV中,RGB图像是以 BGR 的顺序存储的,如下: 2.3  Mat 类 Mat class = matrix header + pointer to the matrix contai…

这个 CvScalar就是一个可以用来存放4个double数值的数组(O'Reilly的书上写的是4个整型成员):一般用来存放像素值(不一定是灰度值哦)的,最多可以存放4个通道的. typedef struct CvScalar { ]; }CvScalar; . inline CvScalar cvScalar( ,, ); //最通用的,可初始化0-4个通道 举例: a) 存放单通道图像中像素:cvScalar(); b) 存放三通道图像中像素:cvScalar(,,); . inline…

转自http://blog.csdn.net/gdut2015go/article/details/46301821 opencv的基本数据类型CvPoint,CvSize,CvRect,CvScalar 1)CvPoint:表示一个坐标为整数的二维点,是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体. typedef  struct  CvPoint {     int x;//图像中点的x坐标     int y;//图像中点的y坐标 }CvPoint; 给结构体CvPoint取别名,以后…

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){    Mat img = imread("D:\\FOR_SLAM\\lena.jpg");      if (img.empty())      {          cout << "error";          return…

                   -------------------开通头条号-------------------- 实验名称 图像去噪 实验目的 1.掌握算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法 2.掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3.掌握自适应中值滤波算法 4.掌握自适应局部降低噪声滤波器去噪算法 5.掌握彩色图像去噪步骤 实验内容 1.均值滤波 具体内容:利用 OpenCV 对灰度图像像素进行操作,分别利用算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波…

OpenCV图像处理学习笔记-Day1 目录 OpenCV图像处理学习笔记-Day1 第1课:图像读入.显示和保存 1. 读入图像 2. 显示图像 3. 保存图像 第2课:图像处理入门基础 1. 基本概念 2. RGB转灰度 第3课:像素处理 1. 读取像素 2. 修改像素 第4课:使用numpy进行像素操作 1. 读取像素 2. 修改像素 第5课:获取图像属性 1. 形状:行.列.通道数 2. 像素数目 3. 获取图像类型 第6课:图像ROI 1. ROI(region of interest…

openCV 的cv2.imread()导入图片时是BGR通道顺序,这与Matplotlib的显示,或者读取图片的通道不同,如果需要可以转换为RGB模式,以下代码显示不同之处,但BGR在许多地方使用,caffe倒入数据是以BGR方式 plt.figure(figsize=(18, 10)) plt.subplot(1,3,1) plt.title('cv2-BGR') im = cv2.imread(im_file) plt.imshow(im) #plt.tight_layout() plt.…

不久乘高铁出行,看见高铁火车站已经实现了"刷脸进站",而且效率很高,很感兴趣,今天抽时间研究一下,其实没那么复杂. 我基本上是基于https://github.com/ageitgey/face_recognition上的资料和源码做一些尝试和试验. 首先,需要配置我们的python环境,我悬着的python27(比较稳定),具体过程不多说了. 然后,需要安装这次的主角face_recognition库,这个的安装花了我不少时间,需要注意一下几点(按照本人的环境): 1,首先,安装vi…

python版本 3.7.0  1. 安装 cmake pip install cmake  2.安装 boost pip install boost  3.安装 dlib pip install dlib  4.安装 face_recognition pip install face_recognition  5.验证 face_recognition 本地模型路径 要识别图片路径 输出:文件名 识别的人名  注意:文件名以人名命名  6.寻找人脸位置 face_detection “路径” …

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima…

首先从中这里下载下代码: https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 然后安装所以必须的组件,我用的Python3.5 进入example里面跑他的demo,主要就是掉了dlib的接口比如: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_f…

某些特定场合我们会经常遇到yuv420格式的视频文件,这种视频帧无法直接用于opencv,故而,需要进行格式转换:幸运的是,opencv提供了rgb到yuv420的格式转换函数:下面给出基本用法: 函数1:读取avi格式的视频文件,转换成Yuv420格式,并写入文件: void WriteYuv() { cv::VideoCapture vc; bool flag = vc.open("S1000008.avi"); if (!flag) { printf("avi file…

安装libfreenect2 参考 https://github.com/OpenKinect/libfreenect2/blob/master/README.md#linux 如果安装后找不到有关库或头文件则参考 https://blog.csdn.net/yeluohanchan/article/details/75578113 安装后仅通过libfreenect2显示rgb图和深度图可参考 https://blog.csdn.net/lvxobrkszd/article/details/7…

做了一些简单机器学习任务后,发现必须要对数据集有足够的了解才能动手做一些事,这是无法避免的,否则可能连在干嘛都不知道,而一些官方例程并不会对数据集做过多解释,你甚至连它长什么样都不知道... 以sklearn的手写数字识别为例,例子中,一句 digits = datasets.load_digits() 就拿到数据了,然后又几句 images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target)) for index, (image, label…

具体安装移步:https://www.cnblogs.com/ckAng/p/10981025.html 更多操作移步:https://github.com/ageitgey/face_recognition #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import face_recognition import cv2 import numpy as np # This is a demo of running face recognition…

接着系统一,继续开始我们face_recognition. Python 模块:face_recognition 在Python中,你可以导入face_recognition模块,调用丰富的API接口,用几行代码就可以轻松玩转各种人脸识别功能! API 接口文档: https://face-recognition.readthedocs.io(可以参考这个) 在图片中定位人脸的位置关键代码 import face_recognition image = face_recognition.load…

在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma…

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.…

1.一般情况下HSV模型各分量的取值范围为:H为0到360°,S为0到100%,V为0到255.但是在OpenCV中在由RGB转换到HSV的过程中,发现HSV中H为0到180°,S为0到255,V为0到255.代码如下: IplImage* src = cvLoadImage("1.jpg",1); IplImage* imghsv = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3); cvCvtColor(src ,imghsv,CV_BGR2HSV);//BGR…

日常开发和交流时,我们习惯将图片的颜色通道按照RGB(red, green, blue)进行排列.闲来无聊,在把玩卷积神经网络模型时发现OpenCV并没有按照这个顺序读入图片.好奇地搜索一下OpenCV为什么使用BGR而非RGB.看到这篇博文:Why does OpenCV use BGR color format. 仔细阅读这篇博文,作者在使用matplotlib显式OpenCV读入的图片,发现图片显示很怪异. 原图如下: 使用OpenCV读取在matplotlib上显示的结果 文中作者在一个…

物体的颜色特征决定了灰度处理不是万能,对RGB分别处理具有相当的意义. #include <iostream> #include <stdio.h> #include "cv.h" #include <highgui.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/legacy/legacy.hpp> #include <opencv2/nonfree/nonfree…

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod…

上文跟大家分享了在做火焰检测中常用到的图像预处理方法,从这一篇博文开始,我将向大家介绍如何一步一步地检测出火焰区域.火焰提取要用 到很多判据,今天我要向大家介绍的是最简单的但是很有效的判据--RGB判据. 在介绍这个判据之前,博主首先给大家简单介绍一下RGB模型.根据三基色原理,用基色光单位来表示光的量,则在RGB颜色空间,任意色光F都可 以用R.G.B三色不同分量的相加混合而成: F=r[R]+g[G]+b[B] 当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:当三基色分量都为k(最强)时混合为白.…

  我们在处理彩色图像时.特别是在做局部图像的阈值切割时,须要一个直观的RGB统计图.   接下来開始实现.    代码: void CalcHistRGB() { IplImage* img_source; if (img_source = cvLoadImage("101.jpg",1)) { IplImage* RedChannel = cvCreateImage( cvGetSize(img_source), 8, 1); IplImage* GreenChannel = cv…

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im…

好久没有写博客了,近期在看OpenCV.于是动手写了个简单的RGB调色器,在终端实时输出RGB的值.通过这个程序学习滑动条的使用.程序中主要用到cvCreateTrackbar ,其使用方法例如以下: cvCreateTrackbar 创建trackbar并将它加入到指定的窗体. CV_EXTERN_C_FUNCPTR( void (*CvTrackbarCallback)(int pos) ); int cvCreateTrackbar( const char* trackbar_name,…

https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/86432886 RGB转换成灰度图像的一个常用公式是:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114//灰度转换函数*******//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用://第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用://******************************************************* #include <ope…