很明显,图像的采集是所有机器视觉应用中必须解决的问题,HALCON提供了为各种图像采集设备执行这种交互的接口,图像采集的任务被简化为几行代码,只需几个操作符的调用,更重要的是,这种简单并不是以限制可用功能为代价.使用HALCON,可以在不同的时间模式下从不同的采集设备和相机中获取图像.除了从相机中获取图像外,HALCON还可以将存储在文件中的图像显示出来(支持的文件格式:BMP.TIFF.GIF.JPEG.PNG.PNM.PCX.XWD). 基本概念 用HALCON获取图像基本上只需要三个步骤,

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

Exif.js 提供了 JavaScript 读取图像的原始数据的功能扩展,例如:拍照方向.相机设备型号.拍摄时间.ISO 感光度.GPS 地理位置等数据. 注意事项: EXIF 数据主要来自拍摄的照片,多用于移动端开发,PC 端也会用到,此插件兼容主流浏览器,IE10 以下不支持. github地址 在线实例 实例预览 简单示例 实例预览 获取 base64 编码文件数据 实例预览 异步获取图像数据 使用方法 载入 JavaScript 文件 <script src="exif.js&q

GDAL库是一个跨平台的栅格地理数据格式库,包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据.这里有GDAL库支持的格式:http://www.gdal.org/formats_list.html 注:本文在Qt开发环境下使用GDAL库. 在Qt中使用GDAL库时,除了要加gdal_priv.h头文件外,还需要在xxx.pro文件内加上LIBS += -lgdal ,文件用可编辑的文档打开. 使用GDAL

TLB(Translation Lookaside Buffer)转换检测缓冲区是一个内存管理单元,用于改进虚拟地址到物理地址转换速度的缓存. TLB是一个小的,虚拟寻址的缓存,其中每一行都保存着一个由单个PTE(Page Table Entry,页表项)组成的块.如果没有TLB,则每次取数据都需要两次访问内存,即查页表获得物理地址和取数据. 关于TLB与cache-CPU缓存的关系,TLB介于CPU与cache之间,是内存的管理单元,用于程序从逻辑地址访问实际内存地址的页表缓存. 当程序或cp

// mem.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. //PE文件从文件加载到内存,再从内存读取,然后存盘到文件 #include "stdafx.h" #include <windows.h> #include <winnt.h> #define PATH "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\MSG.exe" int Filelength(FILE *fp); int _tmain(int argc,

正常情况,ffmpeg直接从文件读取 AVFormatContext * _ctx = NULL; avformat_open_input(&_ctx, _filePath, 0, 0); 我们也可以自定义从内存读取,这样,可以用于读取一些加密的视频文件 int fill_iobuffer(void * opaque,uint8_t *buf, int bufsize){ if(!feof(fp_open)){ int true_size=fread(buf,1,bufsize,fp_open)

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

在前面一篇,已经能够基于gtk读取图像并显示.更前面的一篇:基于GDI的imshow:使用stb_image读取图像并修正绘制,通过stb_image读取图像并通过GDI显示图像,实现了一个imshow.本篇则在这两基础上,利用stb_image读取图像,并利用gtk显示,初步实现一个基于gtk的imshow. 首先是找到一份代码,从指定的buffer创建gtk的image并显示(参考1).然后用stb image读取,先前我进行了封装,得到fc image是和opencv兼容的bgr格式.然而

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/83280067 - 问题与解决 最近正在学OpenCV,发现导入图像时竟然报错. import cv2 path="D:\img\信息\2.jpg" image=cv2.imread(path) cv2.imshow('ok',image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 错误如下: 后上网百度了一下,发

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

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

有幸遇到halcon变量窗口的图像变量不显示,重启软件和电脑都没用这个沙雕问题,也是找了蛮久才发现解决办法特意记录一下. 这是正常情况下的窗口(左边)和图像变量不显示的窗口(右边): 解决方法: 鼠标左键双击图像中红框的位置 2.双击完之后把鼠标移动到如图指定的区域,会显示移动鼠标来调整窗口大小,然后按住鼠标左键向右拖动窗口 3.拖动完之后会如下图显示,双击图像中红框位置即可. 问题挺沙雕,遇到也是真难搞.

源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

1.halcon环境 halcon功能:1.视觉算法(核心)基本 2. 弱语言 3.解释性语言 halcon软件介绍: 1.标题栏 2.菜单栏 3.工具栏 4.工作区 图形窗口(显示图像) 变量窗口(显示内存中变量的值) 程序窗口(编辑代码) 算子窗口(算子的解释) halcon中重要的两个路径: 1. C:\Program Files\MVTec\HALCON-12.0 halcon所需要的库及其相关文件 2.C:\Users\Public\Documents\MVTec\HALCON-12.

使用LUT(lookup table)检索表的方法,提高color reduce时对像素读取的速度. 实现对Mat对象中数据的读取,并计算color reduce的速度. 方法一:使用Mat的ptr()遍历行(row),效率较高,使用时需要小心细节 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> #include <sstream

void HImage2CBitmap(Hobject pImage,CBitmap *wImage) { char lpcsType[MAX_STRING]; Hlong lPointer,width,height,channels; Hlong lPointerR,lPointerG,lPointerB; count_channels(pImage,&channels); //获取Halcon数据的Long指针 ) { get_image_pointer3(pImage,&lPoint

0x00 关于使用C++接口来提取特征,caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程,但是这个文件的输入是blob数据,即使输入层使用的是ImageData,也需要在deploy.prototxt中指定图片的位置,很不方便. 如果想要使用opencv来读取一个图片,然后用caffe训练好的model提取特征,就需要对输入层进行改写.另外官方例程默认的输出是leveldb格式,我们也可以获取float类型的多维特征(数组),这样集成到我们的项目中更灵活. 0x01 首先我

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. overpaint_gray ( ImageDestination, ImageSource : : : )  将灰度值不相同区域用不同颜色绘制到ImageDestination中, ImageSource包含希望的灰度值图像 overpaint_region ( Image, Region : : Grayval, Type : ) 将Region以一个恒定的灰度值绘制到Image图像中 paint_gray ( ImageSource, 

http://blog.csdn.net/xyt243135803/article/details/40995759 在<中国区GPS偏移纠正(适用于Google地图)>一文中曾读取一个78M的大数据文件,一开始采用了NSData的dataWithContentsOfFile:方法.不少人反馈说如果直接使用,将会耗尽iOS的内存.其实这个是可以改善的. NSData还有一个API: + (id)dataWithContentsOfFile:(NSString *)path options:(N

思路: (1)使用opencv读取本地图像 (2)调用cv_bridge::CvImage().toImageMsg()将本地图像发送给rviz显示 一.使用opencv读取本地图像并发布图像消息 (1)利用catkin新建一个工程叫rosopencv,并进行初始化 mkdir -p rosopencv/src cd rosopencv/src catkin_create_pkg rosopencv sensor_msgs cv_bridge roscpp std_msgs image_tran