OpenCV实现图像合并主要有两种方法 方法一:使用Mat.push_back方法将列数相同的图像加到最后一行 方法二: 主要思路是将图像拷贝到待合并图像的感兴趣区域 (1)新建一个要合并的图像(容器) (2)在新建合并图像中设置感兴趣区域 (3)将待拷贝图像拷贝到感性趣区域中 法1.使用Mat.push_back方法将列数相同的图像加到最后一行 注意此方法只能将图像合并到底部 示例代码: #include<cv.h> #include<highgui.h> using names

训练keras时遇到了一个问题,就是内存不足,将 .fit 改成 .fit_generator以后还是放不下一张图(我的图片是8192×8192的大图==64M).于是解决方法是将大图切成小图,把小图扔去训练,跑出来的图再拼成一个大图 实验发现我的keras(win10 - 16G内存)只放得下最多4副小图(2048×2048×4==16M), 再多就会报错exit  :Allocation of 4831838208 exceeds 10% of system memory. 原因大概是除了n

TexturePacker是一个把好多小图打成大图的软件,生成的是大图以及小图在大图位置的.plist描述文件,但是不支持把大图还原成小图.网上偷的图一般都是大图和plist,想得到小图比较麻烦,于是乎用python写了个TexturePacker反向工具,把大图导成小图. 1.python要用到的库 python的图片处理要用到PIL(Python Image Library),mac10.10下安装PIL会报 fatal error: 'X11/Xlib.h' file not found的

Atitit Java  OpenCV 捕获视频 ,打开一段视频或默认的摄像头 有两种方法,一种是在定义类的时候,一种是用open()方法. 一. 读取视频序列 OpenCV提供了一个简便易用的框架以提取视频文件和USB摄像头中的图像帧,如果只是单单想读取某个视频,你只需要创建一个cv::VideoCapture实例,然后在循环中提取每一帧.新建一个Qt控制台项目,直接在main函数添加: 注意:要正确打开视频文件,计算机中必须安装有对应的解码器,否则cv::VideoCapture无法理解视频

最近在上计算机视觉这门课程用到了OpenCV,于是找到了"Using OpenCV Java with Eclipse"这篇博文,是英文的,我将它翻译如下与大家分享 正文: 从2.4.4版本以后,OpenCV开始支持Java.在这个教程中我会教你在Eclipse下怎么部署环境来使用OpenCV Java(操作系统是Windows),这样你可以充分的利用Java中的垃圾回收机制和一些极其方便的机制,从而大大减少你的代码工作量和错误.现在我们开始. 配置Eclipse: 首先,从官方下载网

进行图片对比时候想把两张有差异的图片放到一起,方便人工查看下,在网上搜了一些,有纵向合并的. 将纵向合并的自己调整了下,源码如下: import java.io.File; import java.awt.image.BufferedImage; import javax.imageio.ImageIO; public class TestPic { public static void main(String[] args) { xPic(); } public static void xPi

有的时候我们需要将几个矩阵按行或者按列进行合并成一个大矩阵,这在Matlab里面非常的简单,但在OpenCV里面并没有这样的方法,现在我在OpenCV的源码里面发现合并矩阵的方法,分享给大家. A = [ ]; B = [ ]; C = [A;B]; 上面的是Matlab语言的矩阵合并,非常的简洁简单.接下来我给出OpenCV的两个矩阵的合并代码. Mat mergeRows(Mat A, Mat B) { CV_ASSERT(A.cols == B.cols&&A.type() == B

版本 Java1.8 opencv3.4 代码: import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfDouble; import org.opencv.core.MatOfRect; import org

Using OpenCV Java with Eclipse http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/java_eclipse/java_eclipse.html Since version 2.4.4 OpenCV supports Java. In this tutorial I will explain how to setup development environment for using OpenCV Java w

需求:两个字符串合并(如果想去重复,参考下一篇--数组去重复及记录重复个数) //方法一 Arrays类 String[] a = {"A","B","C"}; String[] b = {"D","E"}; // List<String> list = Arrays.asList(a); --OK // List<String> list = Arrays.asList("

使用codec的multiline插件实现多行匹配,这是一个可以将多行进行合并的插件,而且可以使用what指定将匹配到的行与前面的行合并还是和后面的行合并. 1.java日志收集测试 input { stdin { codec => multiline { pattern => "^\[" //以"["开头进行正则匹配 negate => true //正则匹配成功 what => "previous" //和前面的内容进

首先当然是需要安装opencv了,我用的是opencv2.4.13.下载完之后就可以直接安装了,安装过程也很简单,直接下一步下一步就好,我就不上图了. 接下来在opencv下找到jar包,比如我直接安装在c盘,我的jar包在C:\opencv\build\java中. 然后将jar包拷贝到lib目录中,并且在idea中配置 接着在opencv的路径下找到lbpcascade_frontalface.xml.比如我的就是C:\opencv\sources\data\lbpcascades.然后将其

毕竟研究生做cv,所以这里还是测试一下java上使用opencv,参考 这里 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; public class TestJavaOpencv { public static void main(String[] a){ System. out .println("Welcome to OpenCV " +Core. VE

如果没有把dll扔到jdk会报错 Exception in thread "AWT-EventQueue-0" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java401 in java.library.path at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:) at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:) at java.lang.

分割设置好分割数量,根据源文件大小来把数据散到子文件中代码如下; package word; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.PrintStream; public class Bb { public sta

原理 Note 以下原理来源于Richard Szeliski 的著作 Computer Vision: Algorithms and Applications 以及 Learning OpenCV 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法. 平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到). 平滑处理时需要用到一个 滤波器 . 最常用的滤波器是 线性 滤波器,线性滤波处理的输出像素值 (i.e. ) 是输入像素值 (i.e

结果 基本实现了识别的功能.基本的界面如下 界面长得比较丑,主要是JavaSwing写界面比较麻烦,写个菜单栏都要那么多代码.目前不打算改了. 实现的思路是:使用opencv中自带的OpenCVFrameGrabber获取摄像头的数据,CanvasFrame来显示摄像头捕获的画面. 点击注册和识别都会在捕获的视频流自动抓取一帧图片,点下面的按钮可以查看拍摄效果 当输入想要比对的身份,点击识别之后,会与注册保存的数据进行比对 准确率还行. 附上部分代码 public static void Ope

什么是直方图均衡化? 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术,通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度.原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间,造成图像不够清晰.例如,过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内,而曝光不足将使图像灰度级集中在低亮度范围内.采用直方图均衡化,可以把原始图像的直方图变换为均匀分布(均衡)的形式,这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.换言之,直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多

http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before searching for contours List<MatOfPoint> contours = new ArrayList&

一.有时候导出Excel时需要按类别导出,一大类下好几个小类,小类下又有好几个小小类,就像下图: 要实现这个也不难, 思路如下:按照大类来循环,如上就是按照张江校区.徐汇校区.临港校区三个大类循环,然后再处理小类,因为本例小小类不涉及合并,所以只涉及处理小类,如果需要处理小小类,还需要在处理一下,具体实现原理同小类: 每次循环时记录下此次循环的房屋类型和上次循环的房屋类型,两者相同时,要合并的结束行++,否者,说明这个房屋类型已经循环完毕(前提是各类型都按顺序order by 了,保证相同类型相

Fork/Join 框架:就是在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆时),再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总. Fork/Join 框架与线程池的区别 采用 “工作窃取”模式(work-stealing):当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行,并将小任务加到线程队列中,然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中. 相对于一般的线程池实现,fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中