使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域 步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像 测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv

1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR)  # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s

GDAL的C#版本虽然在很多算法接口没有导出,但是在读写数据中的接口基本上都是完全导出了.使用ReadRaster和WriteRaster方法来进行读写,同时对这两个方法进行了重载,对于常用的数据类型可以不用指定数据类型直接进行读取即可.但是对于复数类型就有点复杂了.下面就针对GDAL如何来读取复数数据来进行一个简单的说明.   我们知道,在使用GDAL读取数据的时候使用的是ReadRaster这个函数,这个函数重载了6个,函数声明分别如下,以Dataset的ReadRaster为例,Band类

长话短说 版本区间[OpenCV3.0.0, OpenCV3.4.1]内的OpenCV,(至少在windows下,使用官方提供的预编译版本),imread读取jpg图片后的像素值,和版本区间[OpenCV2.4.9, OpenCV2.4.13.6]结果不一样,虽然imshow看到的结果差不多. 从编码解码角度考虑并没有谁对谁错,但是要注意到,imread结果的不同对于CNN框架前向计算结果的影响.(妈的,因为这个difference,周末被迫加班,对OpenCV多了一份不信任) 关键是,这个不同

OpenCV 鼠标手动绘制掩码图像 完整的代码: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> using namespace std; usi

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

vtk获取内存中图像数据 原文链接:http://blog.csdn.net/zmy3376365/article/details/7717721 内存中有段图片数据  ,使用VTK来读入,然后就可以通过getoutputport() /getoutput()来获取了 vtkImageImport *importer = vtkImageImport::New(); importer->SetWholeExtent( 0, m_image->width-1, 0, m_image->he

第一种方法: 读了一个单一图像: read_image(Image,'fabrik') 这种方式可以快速的读取软件自身携带的库图像文件,系统设定了库图像映像文件的快速读取方式,我们也可以通过绝对地址的方式来读取指定的目录文件: read_image(Image1,'E:/Halcon一日一练/参考资料/images/图片1.jpg') 图像设定的映像文件目录可以进行关闭,set_system函数可以对映像文件目录进行关闭,关闭之后必须读取图像的绝对地址,否则,系统将会报错, set_system

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256])  # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围 图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值 一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20

在很多时候,我们的图像数据往往都不是文件方式存储在磁盘上,而是可能从网络或者数据库中获取的是二进制的图像数据流.最简单的方式和最容易想到的方式就是将这个文件流保存到磁盘上形成一个文件,然后再使用GDAL来打开进行处理.但是这样有一个不太好的地方就是需要生成一个磁盘的临时文件,而且在磁盘上折腾了一圈后会增加不必要的系统开销. 针对这个文件,GDAL库里面已经有现成的API来进行处理,下面就使用一个简单的例子来进行说明,代码如下: GByte *GetStream(const char* pszFi

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

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

在读取一个bmp图像的时候,我们会将它的大小读取出来,如果还不清楚bmp的文件结构,那就先看一下这篇博客. 看完我将假设你已经明白所表示的意义.那么,对于bfSize, 它的表示数字为 50 00 00 00. 根据PC的显示习惯(其实就是小端存储规则),那么其真实值应该是00 00 00 50. 那么如果现在我们要提取出这个值,我们应该怎么做呢? 首先当然是将值从文件提取出来,这个简单,只需要将0-5的数据读取出来就可以了.假设读取出来的数据是放到一个数组sizeinfo里面的,那么现在siz

转载:https://blog.csdn.net/cumtb2002/article/details/107798767 Modules used: 使用的模块: For this, we will use the opencv-python module which provides us various functions to work on images. 为此,我们将使用opencv-python模块,该模块为我们提供了处理图像的各种功能. Download opencv-python

代码实现 # coding: utf-8 import datetime import cv2 import os ip = '192.168.3.160'.replace(".", "_") rtsp = 'rtsp://admin:admin@192.168.3.160:554/1/1' # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(rtsp) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (i

在上一篇博客中,讲了一下使用GDAL从文件流中构造一个GDAL可以识别的数据来进行处理.原以为这个接口在C#中没有,仔细看了下GDAL库中源码,发现C#版本也有类似的函数,下面是GDAL库中的一个C#使用示例代码. using System; using System.IO; using System.Runtime.InteropServices; using OSGeo.GDAL; /// <summary> /// 一个基于C#语言的简单示例,使用内存文件 /// </summar

电脑需要有USB3.0的接口 我使用的环境为:Ubuntu16.04LTS ROS版本是kinetic 一.usb_cam驱动的安装 1.创建ROS工作空间 mkdir -p myros/src cd myros catkin_make source devel/setup.bash 2.在src目录下载驱动文件 cd src git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam cd .. catkin_make 二.测试 1.运行节点管理器 r

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

1.cv2.pyrDown(src)  对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理 参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作 参数说明:src表示输入的图片 高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样 下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的 代码: 第一步:读入图片 第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样 第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高