在进行cv::mat转换为QImage过程中,经常出现问题: cv::Mat image; ...QImage img=QImage((const unsigned char*)(image.data),image.cols,image.rows,QImage::Format_RGB888); 这是因为QImage图的数据是以字节为单位保存的,每一行的字节数必须是4的整数倍.然而在实际运行过程中image的每行字节可能会有所不同,容易导致图像转换出错或图像效果与原图像不同.这时可以添加&mat.

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

1 I帧,P帧,B帧,IDR帧,NAL单元 I frame:帧内编码帧,又称intra picture,I 帧通常是每个 GOP(MPEG 所使用的一种视频压缩技术)的第一个帧,经过适度地压缩,做为随机访问的参考点,可以当成图象.I帧可以看成是一个图像经过压缩后的产物: P frame: 前向预测编码帧,又称predictive-frame,通过充分将低于图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像,也叫预测帧: B frame: 双向预测内插编码帧,又称bi-directio

OpenCV(三) 之 基本数据结构 CvMat和 IplImage CvMat IplImage OpenCv中基本的数据类型 类型 参数 表示 CvPoint int x,y 像素点 CvPoint2D32f float x,y 平面点 CvPoint3D32f float x,y,z 空间点 CvSize int width,height 图像大小 CvSize2D32f float x, y 区域大小 CvSize3D32f float x,y,z 立方体大小 CvRect int x,

通过上一篇文章,我们用ffmpeg分离出一个多媒体容器中的音视频数据,但是很可能这些数据是不能被正确解码的.为什么呢?因为在解码这些数据之前,需要对解码器做一些配置,典型的就是目前流行的高清编码“黄金搭档”组合H264 + AAC的搭配.本文将讲述H264和AAC的关键解码配置参数的解析,如果没有这些配置信息,数据帧往往不完整,导致了解码器不能解码. H264的配置信息解析 前面我们知道,ffmpeg的avformat_find_stream_info函数可以取得音视频媒体多种,比如播放持续时间

海思的dll,解码h264  解码后转出yuv12 dll自己百度下载  hi_h264dec.dll   hi_h264dec_w.dll   调用方法: if (H264Dec.Hi264DecAU(_decHandle, pH264Data, frameLen, 0, ref _decodeFrame, 0) == 0)   pH264Data是h264帧的句柄,frameLen是h264帧的长度,_decodeFrame是解码后的yuv帧   海思H264解码库 hi_h264dec_w

上一篇   海思h264解码库 , 实现了H264帧的简单解码,但更换相机后,出现了解码视频中央出现水印的问题,水印如下图 查找网络,基本就这一篇相关的,还没给出好的解决办法. http://bbs.csdn.net/topics/390325547 哪位大侠知道:海思 H.264 PC 解码库 hi_h264dec_w.dll,视频解码时,如何去掉出现的 HISILICON Logo 啊? 但原因是知道了 听别人说,他这个库,是否显示 HSILICON Logo,取决于你让它解码的数据流,如果

H264.TXT文件 来源于板子上串口输出的数据,需要把该数据转成 *.h264用 H264的软件打开观察 txt中数据截图如下: MATLAB读入数据的代码: clc;close all;clear ; filename = 'H264_fr4.TXT'; fid = fopen(filename,'r'); h264dat = fscanf(fid,'%2x'); origh264 = h264dat; fclose(fid); %%输出数据是要以二进制方式写入,所以使用 ‘wb’,写入函数

公司项目原因,接触了一下视频流H264的编解码知识,之前项目使用的是FFMpeg多媒体库,利用CPU做视频的编码和解码,俗称为软编软解.该方法比较通用,但是占用CPU资源,编解码效率不高.一般系统都会提供GPU或者专用处理器来对视频流进行编解码,也就是硬件编码和解码,简称为硬编解码.苹果在iOS 8.0系统之前,没有开放系统的硬件编码解码功能,不过Mac OS系统一直有,被称为Video ToolBox的框架来处理硬件的编码和解码,终于在iOS 8.0后,苹果将该框架引入iOS系统. 由此,开发

H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中,一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小!B帧之后的C帧如果变化不大,我们可以继续以参考B的方式编码C帧,这样循环下去.这段图像

一.创建矩阵的方式: 1.cvCreateMat(int rows,int cols,int type),Type可以使任何预定义类型.Type的写法规则:CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels,比如CV_32FC1,     32位浮点型,单通道.           CvMat* mat=cvCreateMat(8,9,CV_32FC1);   //创建一个8行9列的32位浮点型单通道矩阵 2.cvCreateMatHeader()函数创建

官方原帖 http://www.raspberrypi.org/phpBB3/viewtopic.php?f=43&t=45368&sid=b81f6551e478f0f6e172aa40e31ee179 安装 crtmpserver服务 sudo aptitude install crtmpserver 添加 crtmpserver日志文件 sudo mkdir /var/log/crtmpserver 配置crtmpserver服务环境 sudo nano /etc/crtmpserv

(看到的一篇非常好的文章,讲opencv内部类之间的关系的.) opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类型的关系类似

之前写过 <从H264码流中获取视频宽高 (SPS帧)> . 但发现很多局限性,而且有时解出来是错误的. 所以重新去研究了. 用了 官方提供的代码库来解析. 花了点时间,从代码库里单独把解析SPS的代码提取出来,写成函数. <最权威的从H264码流中,解析出最全的SPS信息. 包括宽高等> 欢迎大家下载,指导查看. 使用说明: 使用说明:1. 在使用的CPP中包含ProcessSPS.h2. 参考使用代码DataPartition *dp = AllocPartition(1);s

获取.h264视频宽高的方法 花了2个通宵终于搞定.(后面附上完整代码) http://write.blog.csdn.net/postedit/7852406 图像的高和宽在H264的SPS帧中.在H264码流中,都是以"0x00 0x00 0x01"或者"0x00 0x00 0x00 0x01"为开始码的,找到开始码之后,使用开始码之后的第一个字节的低5位判断是否为7(sps),等于7表示该帧就是SPS帧,从该帧就可以解析出高和宽,SPS是个结构体,里面有两个成

虽然还是没有搞出来,但总感觉快了哈哈(哪来的自信) 1.RTP协议接受数据 #region 1-RTP协议变量声明 RTPSession session; RTPReceiver receiver; RTPParticipant participant; private Dictionary<uint, List<RTPPacket>> Clients; #endregion #region 对RTP进行初始化,并接收数据,调用之后就可以接收数据了 session = new RT

今天看了不少,却感觉收获寥寥. 1.H264相关知识 因为RTP协议发过来的数据已经经过了H264编码,所以这边需要解码.补充一下H264的相关知识. 与以往的视频压缩标准相比,H.264 视频压缩标准(简称H.264)具有更出色的性能,因此H.264 被称为新一代视频压缩标准.H.264 与H.263 或MPEG-4 相比,       主要新增特性如下:      1.采用更为精细和丰富的帧内编码及帧间预测方式,有效地减少残差数据.      2.引入新的算术编码方式,使得数据压缩比更高. 

1.CvMat之间的复制 //注意:深拷贝 - 单独分配空间,两者相互独立 CvMat* a; CvMat* b = cvCloneMat(a); //copy a to b 2.Mat之间的复制 //注意:浅拷贝 - 不复制数据只创建矩阵头,数据共享(更改a,b,c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用) Mat a; Mat b = a; //a "copy" to b Mat c(a); //a "copy" to c //注意:深拷贝 Mat a; Mat

Opencv中将CvMat转为IplImage,并在内存获得起头指针,而不用cvSaveImage(),贴上代码 IplImage * imgg = NULL; imgg = cvCreateImage(cvSize(modelF[].Matrix->cols,modelF[].Matrix->rows),IPL_DEPTH_8U,); float ve; ; n < modelF[].Matrix->rows; n++){ ; m < modelF[].Matrix->

转自:http://blog.csdn.net/sphone89/article/details/17492433 H.264 Profiles H.264有四种profile,每个profile支持一组特定的编码功能,并支持一类特定的应用,分别是BP.EP.MP.HP: 1.BP-Baseline Profile: a.I/P slices b.Multiple reference frames (–refs <int>, >1 in the x264 CLI) c.In-loop d

IplImage, CvMat, Mat 的关系 转载来源:http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在o