显示一幅图:主要是运用功能:imread namedWindow imshowimread:从字面意思我们就可以看懂,用来读取图片的:namedWindow:显然,我们也可以看到这是用来命名窗口名称的:imshow:这个自然就是来显示窗口的,窗口内的当然就是要显示的图片了.代码来自OpenCV Tutorials 这个文件很好用的,推荐~代码仅供参考:#include<cv.h>   //cv.h OpenCV的主要功能头文件,务必要:#include<highgui.h> //显

// SpringBoot读取Linux服务器某路径下文件 public String messageToRouted() { File file = null; try { file = ResourceUtils.getFile("/home/admin/logs/test/routed.txt"); // 获取文件输入流 InputStream inputStream = new FileInputStream(file); List<String> fileList

使用Tomcat作为服务器的时候,如果不配置图片保存路径,将图片保存在项目路径下,那么再次打war包发布项目可能会造成图片的丢失,每次重启前将图片先保存再copy到服务器明显不方便,这时可以配置图片保存位置,将图片保存到项目外的地方,方法如下: 打开tomcat - conf下的server.xml文件,在Host节点下添加 <Context  docBase="G:/upload/images"  path="/images" /> docBase为图

  图像的读取,显示与保存 相关函数:cv2.imread().cv2.imshow().cv2.imwrite() 1.读入图像: 用cv2.imread()函数来读取图像,cv2.imread(路径,图像颜色空间)(其中颜色空间默认为BGR彩图)     cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入一幅图像,并且包括图像的 alpha 通道 示例代码 import cv2 im

1.读入图像 用cv2.imread()函数来读取图像,cv2.imread(路径,图像颜色空间)(其中颜色空间默认为BGR彩图)     cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入一幅图像,并且包括图像的 alpha 通道 可以用1.0.-1代替: import cv2 img = cv2.imread('1.jpg') img1 = cv2.imread('2.jpg', 0

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

结合OpenCV中Camshitf算法学习,做一些简单的补充,包括: 实现全自动跟随的一种方法 参考opencv中的相关demo,可以截取目标物体的图片,由此预先计算出其色彩投影图,用于实际的目标跟随. Mat hsv,mask,hue,hist; cvtColor( cut_image, hsv, CV_BGR2HSV );//cut_image为提前截取的目标图片 inRange( hsv, Scalar( MIN( _hmin, _hmax ), MIN( _smin, _smax ),

CUDA IT168的文章系列: Cuda的初始化:http://tech.it168.com/a2011/0715/1218/000001218458.shtml OpenCV: OpenCV中GPU模块使用 CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

opencv中  int main(int argc,char* argv[])详解 argc是命令行总的参数个数     argv[]是argc个参数,其中第0个参数是程序的全名,以后的参数     命令行后面跟的用户输入的参数,比如:     int   main(int   argc,   char*   argv[])     {     int   i;     for   (i   =   0;   i<argc;   i++)     cout<<argv[i]<&l

Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放.Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的大小尺寸,储存方法,储存地址等等..),另一个是指向存储像素值的矩阵的指针. Opencv中对Mat的复制分为两种, Mat A, C; // creates just the header parts A = imread(argv[], CV_LOA

经过2天的努力终于算是大概弄清楚了opencv中的vs框架是大概是如何工作的了,下面贴一下我自己写的代码注释.非常详细.对初学者有帮助.尤其详细分析了RunBlobTrackingAuto()函数,在看注释之前应该首先大概了解一下 Blob Tracking Tests和Blob Tracking Modules的说明文档.这样比较容易理解.说明文档的位置在  opencv的安装位置的opencv\doc\vidsurv 代码注释为本人原创,转载请注明原为地址:http://blog.csdn.

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然

转载请注明出处! ! ! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 背景剪除和OpenCV中的实现 背景与前景都是相对的概念.以快速公路为例:有时我们对快速公路上来来往往的汽车感兴趣,这时汽车是前景.而路面以及周围的环境是背景.有时我们只对闯入快速公路的行人感兴趣,这时闯入者是前景,而包含汽车之类的其它东西又成了背景.背景剪除是使用很广泛的摄像头视频中探測移动的物体.这样的在不同的帧中检測移动的物体叫做背景模型,事实上背景剪除也是前景检測. 一个强劲的背景剪除算法应当

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

最近在将Karlsruhe Institute of Technology的Andreas Geiger发表在ACCV2010上的Efficent Large-Scale Stereo Matching代码仿真.Andreas提供的源码中没有使用opencv,导致我一时无法适应如何显示处理的中间结果.将对应的库加载后,仿照采集相机图像数据的方式,从内存中读取对应图像到IplImage类型指针指定的内存空间,方便代码的调试和效果观测.其中用到的部分资料如下. *******************

opencv从txt文本读取像素点并显示 文本储存格式为每行一个像素点,排列为RGB.每帧图像的帧头为65535.  如下图所示 废话不多说,代码如下: // #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> #include <fstream> #include <string> #include <WINSOCK2.H> #include <STDIO.H> #define MAX

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中