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void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, ) src: 输入图像 dst: 输出图像 code: 颜色空间转换标识符 OpenCV2的CV_前缀宏命名规范被OpenCV3中的COLOR_式的宏命名前缀取代 注意RGB色彩空间默认通道顺序为BGR 具体可以参考: enum cv::ColorConversionCodes部分 dstCn: 目标图像的通道数,该参数为0时,目标图像根据源图像的通道数和具体操作自动决定 示例代码如下: #includ…
用到了rgb转灰度图功能,查到两个函数,发现名字很像,功能也一样,但是参数类型不一样. 记录一下. 可以看声明,cvCvtColor是c语言风格接口. /* Converts input array pixels from one color space to another */ CVAPI(void) cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code ); 而cvtColor是c++语言风格接口. //InputArray:接口类可以是Ma…
Introduction I am going to measure the performence of my two GT650M and compare GPU with CPU version. code segments #include <iostream> #include <omp.h> using namespace std; #include <cuda_runtime.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #…
1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG…
源代码 import cv2 import numpy as ny img = ny.zeros( ( 3 , 3 )) img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) print(img) opencv只支持float32的图像显示和操作,然后float64是numpy的数据类型,opencv中不支持. 改为 import cv2 import numpy as ny img = ny.zeros( ( 3 , 3 ),ny.float32) img=cv2.c…
CvtColor Void cv::cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, INT code, INT dstCn = ) 将图像从一个颜色空间转换为另一个. 该函数将输入图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间.在从RGB颜色空间转换的情况下,应明确指定通道的顺序(RGB或BGR).请注意,OpenCV中的默认颜色格式通常称为RGB,但实际上是BGR(字节相反).因此,标准(24位)彩色图像中的第一个字节将为8位蓝色分量,第二个字节为绿色,第三个字节为…
1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.…
1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read()  #进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase, frame表示读入的图片 4.cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #表示将图片转换为灰度图 代码: import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')…
cv::cvtColor()用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换(目前常见的颜色空间均支持),并且在转换的过程中能够保证数据的类型不变,即转换后的图像的数据类型和位深与源图像一致. 具体调用形式如下: void cv::cvtColor( cv::InputArray src, // 输入序列 cv::OutputArray dst, // 输出序列 int code, // 颜色映射码 // 输出的通道数 (0='automatic') ); 其中,最后一个参数dstCn用于指定…
opencv cvtColor dtype issue(error: (-215) ) 更详细的错误信息如下,color.cpp:9710: error: (-215) depth == CV_8U || depth == CV_16U || depth == CV_32F in function cv::cvtColor: 出错原因很简单,就在于待转换色彩空间的输入图像数据类型(像素值)不是 uint8(0-255,区间内的整数值),而是其他类型, cv2.cvtColor(X, cv2.CO…
这里以CV_BGR2YUV_I420来讲 1. opencv244 core.cpp void cv::cvtColor( InputArray _src, OutputArray _dst, int code, int dcn ) { ... case COLOR_RGB2YUV_YV12: case COLOR_BGR2YUV_YV12: case COLOR_RGBA2YUV_YV12: case COLOR_BGRA2YUV_YV12: case COLOR_RGB2YUV_IYUV:…
加载图像:imread 函数 Mat imread(const string& filename, int flags = 1): filename:需要载入的图像的路径名. flags:加载图像的颜色类型,默认值为 1.flags = 1(IMREAD_COLOR):返回一个 BGR 类型的三通道彩色图像:flags = 0(IMREAD_GRAYSCALE):返回灰度图像:flags = -1(IMREAD_UNCHANGED):返回包含 Alpha 通道的加载图像. Mat src_1 =…
利用cvtColor 进行灰度转换时,不能将  灰度图 转为灰度图,所以在转换前,需对原始图像进行判断. 将这个改成以下 int main(int argc, char* argv[]) { Mat m = imread("2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); IplImage src(m); cvNamedWindow("showImage"); IplImage* gimg = cvCreateImage(cvGetSize(&sr…
我们生活中大多数看到的彩色图片都是RGB类型,但是在进行图像处理时,需要用到灰度图.二值图.HSV.HSI等颜色制式,opencv提供了cvtColor()函数来实现这些功能.首先看一下cvtColor函数定义: C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 ); 1 参数解释: . InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像,可以是Mat类 . OutputArray…
加载图像(用cv::imread) imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象,其中第一个参数表示图像文件名称 第二个参数,表示加载的图像是什么类型,支持常见的三个参数值 IMREAD_UNCHANGED (<0) 表示加载原图,不做任何改变 IMREAD_GRAYSCALE ( 0)表示把原图作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR (>0) 表示把原图作为RGB图像加载进来 注意:OpenCV支持JPG.PNG.TIFF等常见格式图像文件加载 显示图像 (cv::namedWi…
在python用cv2.imread()读取图片的时候一直报错,检查了图片的绝对路径是存在的. 报错的图片用skimage.io.imread()是可以读的. 查了一下,有可能是原图片文件有什么嵌入错误,于是用skimage重新保存一遍,再用opencv读,之前报错的图片有一部分可读了. 余下仍然不可读的图片全都是gif格式,于是将gif全部保存成jpg格式,问题解决.…
这个报错一般是因为你图像的路径写错了,找不到图像而导致的. 解决问题的朋友麻烦点个推荐呗!嘿嘿…
E:/OpenCV/opencv/sources/modules/imgproc/src/color.cpp CV_RGB2GRAY:RGB--->GRAY.…
0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLAM.Marker-Based还是GPS的方法,就不一而足了. 所以说要在手机上进行现实场景的展现也是目前AR应用一个比较重要的模块.一般来说,在移动端,基本上都是使用OpenGL ES进行绘制.所以我们优先考虑使用OpenGL ES进行相机的绘制.当然,有些应用直接利用iOS的UIImage进行相机…
级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )…
最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/…
我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查…
前提: 1.安装Android Studio(过程略) 2.官网下载OpenCV for Android 网址:http:opencv.org/downloads.html 我下载的是下图的版本 3.将下载好的OpenCV for Android解压到固定文件夹 4.新建一个android项目(就新建一个就好,以后用到) 以上的步骤基本没有什么问题(除了打开网页的时候网速很慢...) Android Studio导入OpenCV: 1.点击File-new-import Module如图: 2.…
今天我们来介绍车牌定位中的一种新方法--文字定位方法(MSER),包括其主要设计思想与实现.接着我们会介绍一下EasyPR v1.5-beta版本中带来的几项改动. 一. 文字定位法 在EasyPR前面几个版本中,最为人所诟病的就是定位效果不佳,尤其是在面对生活场景(例如手机拍摄)时.由于EasyPR最早的数据来源于卡口,因此对卡口数据进行了优化,而并没有对生活场景中图片有较好处理的策略.后来一个版本(v1.3)增加了颜色定位方法,改善了这种现象,但是对分辨率较大的图片处理仍然不好.再加上颜色定…
本篇文章介绍EasyPR里新的定位功能:颜色定位与偏斜扭正.希望这篇文档可以帮助开发者与使用者更好的理解EasyPR的设计思想. 让我们先看一下示例图片,这幅图片中的车牌通过颜色的定位法进行定位并从偏斜的视角中扭正为正视角(请看右图的左上角). 图1 新版本的定位效果 下面内容会对这两个特性的实现过程展开具体的介绍.首先介绍颜色定位的原理,然后是偏斜扭正的实现细节. 由于本文较长,为方便读者,以下是本文的目录: 一.颜色定位 1.1起源 1.2方法 1.3不足与改善 二.偏斜扭正 2.1分析 2…
在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,…
在上一篇深度分析与调优讨论中,我们介绍了高斯模糊,灰度化和Sobel算子.在本文中,会分析剩余的定位步骤. 根据前文的内容,车牌定位的功能还剩下如下的步骤,见下图中未涂灰的部分. 图1 车牌定位步骤 我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看.通过下图可见,Sobel算子有很强的区分性,车牌中的字符被清晰的描绘出来,那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢? 图2 Sobel后效果 我们的车牌定位功能做了个假设,即车牌是包含字符图块的一个最小的外接矩形.在大部分车牌处理中,这个假设都能工作的很好.…
YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV…
由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如…