前言 opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一 般标准的图片,为RGB格式它们的大小为8bits格式,范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小,整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空间,总共浪费了2.6MB!,也就是那 2.6MB

在OpenCV2中Mat类无疑使占据着核心地位的,前段时间初学OpenCV2时对Mat类有了个初步的了解,见OpenCV2:Mat初学.这几天试着用OpenCV2实现了图像缩小的两种算法:基于等间隔采样和基于局部均值的图像缩小,发现对Mat中的数据布局和一些属性的认知还是懵懵懂懂,本文对Mat的一些重要属性和数据布局做一个总结. Mat的作用 The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or m

Canny是常用的边缘检测方法,其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓. John Canny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法. John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标: 1.好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低: 2.高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心: 3. 对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm

接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 六.边缘检测 其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值,然后在其函数空间

1.InteropBitmap指定内存,绑定WPF的Imag控件的Source属性 创建InteropBitmap的时候,像素的格式必须为PixelFormats.Bgr32, 如果不是的话在绑定到Image控件的Source属性,刷新新界面(BitmapSource.Invalidate())的时候会造成内存泄露. 2. 内存映射: //内存共享类 internal class Win32Mess { [DllImport("VCamBridge.dll", EntryPoint =

>_<" 发现一个好的链接,是一个讲openCV的网站:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html >_<" 这次主要是houghlines变换来提取直线~

介绍 本文是接着上文<C# WPF 显示图片和视频显示 EmuguCv.AForge.Net测试>写的,建议先看下上文,因为有些代码还需要了解. 增添 接着上文的代码,我们可以在事件处理方法videoSource_NewFrame 里面加一些对每帧图片的处理 . private void videoSource_NewFrame(object sender, NewFrameEventArgs eventArgs) { //eventArgs.Frame.Save(stream, System

WPF 没有用到 PictureBox, 而是用Image代替. 下面我试着加载显示一个图片 . XAML <Image x:Name="srcImg"Width="400"Height="300"></Image> CS Attempt 1: Image<Bgr,Byte>My_Image=newImage<Bgr,byte>(Openfile.FileName); srcImg.Source=M

       这一节的内容就是把深度图转换为彩色图,然后不再使用硬解码,而是继续采用sdk里面封装好的功能来减少测量的误差,以及避免转换为灰度图时,出现绿巨人时候的掉针的bug.       下面直接贴代码吧. private byte[]convertDepthFrameToColorFrame2(short[] depthFrame,DepthImageStream depthSteam) { byte[] depthFrame32 = new byte[depthSteam.FrameWi

一.kinect开发的一个流程图 1.我们可以知道一个简单的框架就是几部分 (1)选择使用的kinect传感器 KinectSensor.KinectSensors[] (2)打开需要的数据流 _kinect.DepthStream.Enable(); _kinect.ColorStream.Enable(); _kinect.SkeletonStream.Enable(); (3)注册事件 其实就是主要的算法在这里体现. 有个小窍门:VS的CodeSnippet快速生成事件代码,如在代码“_k

分析imx6 framebuffer设备和驱动的注册过程. Tony Liu, 2016-8-31, Shenzhen 相关文件: arch/arm/mach-mx6/board-mx6q_sabresd.c kernel/video/mxc/mxc_ipuv3_fb.c mm/memblock.c | drivers/video/fbmem.c | 设备注册 MACHINE_START(MX6Q_SABRESD, "Freescale i.MX 6Quad/DualLite/Solo Sabr

#ifndef _CAPTURESCREEN_H #define _CAPTURESCREEN_H #include <windows.h> class CaptureScreen { public: CaptureScreen() {}; ~CaptureScreen(void) {}; void ScreenInit(); void ScreenFree(); bool ScreenSetWindow(LPRECT lpRect); bool ScreenCopy(BYTE *dstBuf

最近一两年内FFmpeg项目发展的速度很快,本来是一件好事.但是随之而来的问题就是其API(接口函数)一直在发生变动.这么一来基于旧一点版本的FFmpeg的程序的代码在最新的类库上可能就跑不通了. 例如一年前的程序中,获取媒体信息使用的函数是av_find_stream_info().但是最近的版本中,av_find_stream_info()函数已经无法使用了,取而代之的是avformat_find_stream_info().再比如,早一些的程序中,打开解码器可以使用avcodec_open

本文记录SDL播放视频的技术.在这里使用的版本是SDL2.实际上SDL本身并不提供视音频播放的功能,它只是封装了视音频播放的底层API.在Windows平台下,SDL封装了Direct3D这类的API用于播放视频:封装了DirectSound这类的API用于播放音频.因为SDL的编写目的就是简化视音频播放的开发难度,所以使用SDL播放视频(YUV/RGB)和音频(PCM)数据非常的容易.下文记录一下使用SDL播放视频数据的技术. SDL简介 SDL(Simple DirectMedia Laye

名称   mplayer − 电影播放器 mencoder − 电影编解码器 概要   mplayer [选项] [文件|URL|播放列表|−] mplayer [选项] 文件1 [指定选项] [文件2] [指定选项] mplayer [选项] {文件和选项组} [组指定选项] mplayer [dvd|dvdnav]://[标题|[开头标题]−末尾标题] [选项] mplayer vcd://轨迹[/设备] mplayer tv://[频道][/input_id] [选项] mplayer r

在使用opencv的过程中,无论使用原始的IplImage和CvMat类型,还是用最新C++版本的Mat类型,在创建和使用过程中,经常会遇到CV_8UC1.CV_8UC3.CV_32FC3等声明,我以前也经常遇到,曾经看懂了,现在又忘记了,现在把它写下来,方便以后查看,遇到同样问题的菜鸟也能尽快理解这些声明是怎么回事. 先把opencv源代码贴出来 #define CV_CN_MAX 512 #define CV_CN_SHIFT 3 #define CV_DEPTH_MAX (1 << CV

1.Unsigned 8bits(一般的图像文件格式使用的大小)IplImage数据结构参数:IPL_DEPTH_8UCvMat数据结构参数:CV_8UC1,CV_8UC2,CV_8UC3,CV_8UC4 变量类型 空间大小 范围 其他 uchar 8bits 0~255 (OpenCV缺省变量,同等unsigned char) unsigned char 8bits 0~255 2.Signed 8bitsIplImage数据结构参数:IPL_DEPTH_8SCvMat数据结构参数:CV_8S

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

本篇我们来学习WPF的绘图,在2D绘图中主要有这么几个重要的类:Drawing.Visual和Shape,顺便讲下Brush和BitmapEffect. 1 2D绘图 1.1Drawing类 Drawing类表示形状和路径的二维图,它继承自Animatable类,所以支持数据绑定.动画和资源引用等.它有这么几个子类: GeometryDrawing:包含Geometry.用于填充的Brush以及绘画轮廓的Pen(都是属性) ImageDrawing:包含ImageSource以及定义边界的Rec

都是转来的内容的,算是整理一下 OpenCV备忘 深度和通道的理解 CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1 CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2 CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3 CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4 CV_32SC1 CV_32FC1 CV_64FC1 CV