1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片.大量图片,和TFRecorder读取方式.并且还补充了功能相近的tf函数. 1.处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片测试,有的时候,我们并不需要对很多图像做测试,可能就是几张甚至一张.这种情况下没有必要用队列机制. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_fil

一.简介 将图像文件读入内存,可以用cv::imread()函数 二.读取图像 Mat imread(const string& filename,int flags=1); Mat: 如果读取图像失败,返回一个空矩阵(NULL) filename: windows位图文件:BMP,DIB JPEG文件:JPEG,JPG,JPE 便携式网络图片:PNG 便携式图像格式:PBM,PGM,PPM Sun rasters:SR,RAS TIFF文件:TIFF,TIF OpenEXR HDR图片:EXR

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')

在开始之前,我们需要了解视频文件的格式.视频文件的格式众多,无法三言两语就能详细分析其结构,尽管如此,ffmpeg却很好地提取了各类视频文件的共同特性,并对其进行了抽象描述. 视频文件格式,统称为container.它包含一个描述视频信息的头部,以及内含实际的音视频编码数据的packets.当然,这里的头部以及packet部分只是个抽象描述,实际的视频格式的描述信息可能不是存放在视频文件的起始位置,可能是由分散于视频文件的各个位置的多个部分组成:数据包有可能是由头部以及尾部进行分割的传统数据包形

利用MATLAB将视频的每一帧保存成一幅图像,并自动命名.本文方法简单,容易学习. 首先,读入视频.代码如下: mov = VideoReader('xxxxxx.avi'); % 将xxxxxx.avi读入MATLAB中,并用名为mov的结构体保存 fnum = mov.NumberOfFrames; % 获取视频帧数 接下来,我们要写一个循环来将视频的每一帧保存成.png格式的图片.代码如下: % 将第i帧写入到xxx文件夹内"img_000x.png"图片中 imgOrder=0

最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视频播放的过程中,当想选中哪幅图来标记目标时,按下暂停键. 2.框出你想要检测的目标. 那要怎么实现呢? 首先是暂停怎么实现呢?介于是摄像头直播,我们先将那副图像复制并在另一个窗口显示.然后关掉摄像头,就完成了暂停.后面标记完目标再打开摄像头就行了.那具体怎么实现呢... import cv2 dra

也谈matlab中读取视频的一个重要函数mmreader 在matlab中输入help mmreader来查阅一下该函数,有如下信息: MMREADER Create a multimedia reader object.     OBJ = MMREADER(FILENAME) constructs a multimedia reader object, OBJ, that    can read in video data from a multimedia file.  FILENAME

在做图像处理中,常用的函数接口有OpenCV中的Mat图像类,有时候需要直接用二维指针开辟内存直接存储图像数据,有时候需要用到CxImage类存储图像.本文主要是总结下这三类存储方式之间的图像数据的转换和相应的对应关系. 一.OpenCV的Mat类到图像二值指针的转换 以下为函数代码: unsigned char** MatTopImgData(Mat img) { //获取图像参数 int row = img.rows; int col = img.cols; int band = img.c

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imread.html?searchHighlight=imread&s_tid=doc_srchtitle imread 从图形文件读取图像 全页折叠 语法 A = imread(filename) A = imread(filename,fmt) A = imread(___,idx) A = imread(___,Name,Value) [A,map] = imread(___) [A,map,tran

这是高洛峰php视频中的一段,视频中一边分析需要的功能,一边构建greg_match函数的参数,边讲解边实战,是非常好的一种构建功能的演示. 你不可能把浩瀚的IT资料都记在脑袋里,也不可能随时随地透过web寻找答案,所以学会从小到大,由简到繁地构建命令,迭代式的书写程序,才是正确的道路.

一.视频的定义 视频(Video)泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉.纪录.处理.储存.传送与重现的各种技术.连续的图像变化每秒超过24帧(frame)画面以上时,根据视觉暂留原理,人眼无法辨别单幅的静态画面:看上去是平滑连续的视觉效果,这样连续的画面叫做视频.视频技术最早是为了电视系统而发展,但现在已经发展为各种不同的格式以利消费者将视频记录下来.网络技术的发达也促使视频的纪录片段以串流媒体的形式存在于因特网之上并可被电脑接收与播放.视频与电影属于不同的技术,后者是利用照相术将动态的影

一.介绍 视频读取本质上就是读取图像,因为视频是由一帧一帧图像组成的.1秒24帧基本就能流畅的读取视频了. ①读取视频有两种方法: A. VideoCapture cap; cap.open(“1.avi”); B. VideoCapture cap(“1.avi”); ②循环显示每一帧: while(1) { Mat frame; //定义Mat变量,用来存储每一帧 cap>>frame; //读取当前帧方法一 //cap.read(frame); //读取当前帧方法二 imshow(“视频

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-comprimere-un-immagine-in-memoria/ 修正了原程序中的文字错误. 在这个简短的教程中,我会展示一个压缩图像的简单步骤.这个操作用处很大,比如获取网络摄像头的图像,这些图像要发送到另一台设备上必须经过压缩. 这个程序充分利用了我们之前看到的两个教程,如果你还没有看过,我建议你先阅读之前的教程,它分为第一部分和第二部分. 与先前的教程不同

相关博客列表: FFMPEG内存操作(一) avio_reading.c 回调读取数据到内存解析 FFMPEG内存操作(二)从内存中读取数及数据格式的转换 FFmpeg内存操作(三)内存转码器 在雷神的<最简单的基于FFmpeg的内存读写例子(内存播放器)>中,它是设计回调函数从输入文件中读取数据.与FFMPEG 官方给出的avio_reading.c不同的是,雷神给的例子是当需要数据的时候,回调函数才去从输入文件读取数据,而avio_reading.c 则是直接全部数据读取到内存中待后面处理

Opencv视频处理中的目标跟踪经常用到要在视频上画一个矩形框ROI,标注出要跟踪的物体,这里介绍两种在视频中绘制矩形框的方法,一种是"静态的",一种是"动态的". 静态的是指在绘制过程中,视频暂停播放,画面定格在鼠标左键单击上去时候播放的画面,这时候按着鼠标左键并拖动出一个感兴趣的区域,鼠标左键抬起完成矩形框的绘制.在整个绘制过程中,矩形是连续显示出来的,跟随鼠标位置变化而变化. 过程和实现都很简单,以下是具体代码实现,主要用到了鼠标响应事件: #include

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景. 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色.纹理.形状.其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现.下面就向大家分享一个我做的小实验---通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪. 下面就是我们完整的代码实现(已调试运行): i

原图: 使用TensorFlow做图像处理的时候,会对图像进行一些可视化的操作.下面,就来列举一些我知道的图像读取并可视化的方法. 1. Pillow模块 1.1 Pillow模块的前生 Pillow就是python2中的 PIL 模块.PIL模块(Python Imaging Library)是Python的一个强大方便的图像处理库,不过只支持到 Python2.7. Pillow是PIL的一个派生分支,但如今已发展为比PIL本身更具活力的Python图像处理库. 1.2 Pillow模块的安

序 想要完整全面地学习opencv,仅凭阅读samples的示例源码是不够的.毕竟opencv是一个拥有非常多函数的程序库,所以在每学习一个函数时,芒果觉得有必要记录下来,分享给有需要的同学.于是,就有了这一篇的开始,以后的这个就归为opencv函数学习的系列了,篇幅应该都会比较短. imread函数 imread函数作用 imread函数的作用非常简单,从函数的名称也可以看出来,imread为image read的缩写,即图像读取的意思,.那么imread函数的作用就很明显了,负责读取图像.其

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸

视频的播放过程可以简单理解为一帧一帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程,就像在一个本子的每一页画上画,然后快速翻动的感觉.       但是在实际应用中,并不是每一帧都是完整的画面,因为如果每一帧画面都是完整的图片,那么一个视频的体积就会很大,这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高,所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩(编码)处理.由于压缩处理的方式不同,视频中的画面帧就分为了不同的类别,其中包括:I 帧.P 帧.B 帧.I.P.B 帧I 帧.P 帧.B 帧的区别在于:    I 帧(I