//#include<opencv2\opencv.hpp> //using namespace cv; #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> #include "cv.h" using namespace

1.圆角图片 // 设置圆形图片(放到分类中使用) - (UIImage *)cutCircleImage { UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(self.size, NO, 0.0); // 获取上下文 CGContextRef ctr = UIGraphicsGetCurrentContext(); // 设置圆形 CGRect rect = CGRectMake(, , self.size.width, self.size.height); CG

图片上传并显示(兼容ie),图片大小判断 HTML <div id="swf" style="margin: 0 auto;text-align: center;"> <img src="/assets/img/default.jpg" height="180px" width="180px" id="logoshow"> </div> <div

c语言_常见图片格式判断 我想尽各种思路.今天,终于把图片判断搞定了. 在此,我写一下我的思路.希望对那些不想看代码的朋友们有帮助. 常风的的图片格式有:bmp,png,jpg,gif等图片格式. 我用的方法是读取图片头文件中的标识符: unsigned short BMP=0x4D42, JPG=0xD8FF, PNG[]={0x5089,0x474E,0x0A0D,0x0A1A}, GIF[]={0x4947,0x3846,0x6139}; 你会发现,会一次读取n个字节的顺序不同:与用"ok

基于opencv图片切割为n个3*3区块 工作原因,切割图片,任务急,暂留调通的源码,留以后用. package com.rosetta.image.test; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.highgui.Highgui; /** * @Author: nya * @Date: 18-8-28 下午5:50 */ pu

1.切割圆角图片 // 性能不好,适合圆角图形数量比较少的情况 UIImageView *imageView = [[UIImageView alloc]initWithFrame:CGRectMake(, , , )]; //设置圆角 imageView.layer.cornerRadius = imageView.frame.size.width / ; //将多余的部分切掉 imageView.layer.masksToBounds = YES; // 设置圆形图片(放到分类中使用) -

Opencv图片明暗处理 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //图片明暗处理 cv::Mat shadingTreatment(cv::Mat imgParam); int main() { double alpha; //对比度 int beta; //亮度 //Mat image = imread("F:\\OpencvP

对图片清晰度问题,纠结了一晚上.清理了下Libray,瞬间变清晰了,泪奔

Python OpenCV图片转视频 粘贴即用,注意使用时最好把自己的文件按照数字顺序命名.按照引导输入操作. # 一键傻瓜式引导图片串成视频 # 注意使用前最好把文件命名为数字顺序格式 import os import cv2 def frame2video(image_path, save_path, fps, size): fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'I420') video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, f

#include"cv.h"  #include"highgui.h"  #include<iostream>  using namespace std;   double focus(IplImage* image);   int main() {   IplImage* previous1;   IplImage* previous2;   IplImage* previous3;   IplImage* previous4;    previous

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上.这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富. 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上.这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富. 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

html: <form action="<{:AppLink('circle/uploadimg')}>" id="imageform" method="post" enctype="multipart/form-data">     <input name="photoimg" type="file" id="xwzx_f" style

在使用Qt和OpenCV混合编程时,我们有时需要在两种图片类cv::Mat和QImage之间进行转换,下面的代码参考了网上这个帖子: //##### cv::Mat ---> QImage ##### // Shallow copy QImage mat2qimage_ref(cv::Mat &m, QImage::Format format) { return QImage(m.data, m.cols, m.rows, m.step, format); } // Deep copy QI

打开.fig文件后: 1.首先设置窗口中的文字大小和相关的图例 2.然后将窗口缩小到要在word中或者ppt中展示图片的大小(避免图片缩小减少清晰度) 3.调整横纵坐标说明,使得布局合理 4.点击Eidit——copy figure 之后直接粘贴,比使用png图片更为清晰.

文献链接: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/26/2834336.html 下面这个高手,写了个小程序我还没有调试,回头 调试看看 http://blog.csdn.net/u013097499/article/details/30017739 代码: // writePng.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #

一.实现HTML页面保存为图片 1.1 已知可行方案 现有已知能够实现网页保存为图片的方案包括: 方案1:将DOM改写为canvas,然后利用canvas的toDataURL方法实现将DOM输出为包含图片展示的data URI 方案2:使用html2canvas.js实现(可选搭配Canvas2Image.js实现网页保存为图片) 方案3:使用rasterizeHTML.js实现 1.2 解决方案的选择 方案1:需要手动计算每个DOM元素的Computed Style,然后需要计算好元素在can

/*g++ *.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv` -std=c++11*/ #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; #define NUM_FRAME 300 #define SIZE 7 ];//输入文件路径 //将图片序列转换为视频 void getVideo() { ; IplImage* img = ;//读入图像 IplImage* ou

因为需要将函数进行右转,发现opencv自带 的过于麻烦.自己写了个右转的.可以根据这个想法写出任何方向的 //函数功能,右转图片 IplImage* convertImage(IplImage* image) { CvSize size = cvGetSize(image); IplImage* ori_image = cvCreateImage(cvSize(size.width / , size.height / ), image->depth, image->nChannels); I

import os import cv2 import numpy as np import time path = './new_image/' filelist = os.listdir(path) fps = 0.5 # 视频每秒0.5帧 # 图片的尺寸必须是一样的 size = (512, 512) # opencv读取的视频只能是avi格式 video = cv2.VideoWriter("VideoTest1.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(&qu