最近楼主正在写一个关于图像存储的程序,LZ有一颗求知心,想要了解保存的图像的格式以及获取摄像头帧率.晚些时候会写一篇关于opencv获取摄像头并且保存每帧图像信息方法. 1.修改图像的像素显示: 首先用cvLoadImage读取用摄像头获取的图像(LZ用opencv编程过了),点击图像属性,其中图像的属性如下图所示: 它的像素是640*480,这是由于opencv内部自定义的,与摄像头的像素无关.为了得到高清的图像,可以修改opencv的自定义. 首先找到自己的opencv文件夹中路径是/mod

SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最经常使用的是用于分类,只是SVM也能够用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,opencv中自然也是有集成好了,我们能够直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单.易于使用和高速有效的SVM模式识别与回归的软件包. 网上讲opencv中SVM使用的文章有非常多,但讲SVM參数优化的文章却

原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b6cb9500101bta4.html 关于FPS,在PC端来说,游戏帧数跑得越高越好,FPS跑得越高游戏就越流畅,当然太高也没什么必要.   不过在手机平台上,游戏帧数跑高了,CPU和GPU负荷相应则会增大.CPU和GPU负荷大的话那代表着其发热量也相应会大很多.发热大可是很糟糕的事情,极大影响游戏体验.   所以也并非帧数越高越好.只要玩起游戏来不卡的话,我觉得这个帧数就可以了.   60帧是非常流畅的帧数,所有最高设

在视频领域,电影.电视.数字视频等可视为随时间连续变换的许多张画面,而“帧( Frame)”是指每一张画面.而我们日常口语习惯或者说不严谨的交流中,通常对于帧数( Frames)与帧率( Frame rate)之间都是混淆的,那么今天子凡就简单的来科普一下这些科技生活方式的小知识. 帧 Frame 简单的理解帧就是为视频或者动画中的每一张画面,而视频和动画特效就是由无数张画面组合而成,每一张画面都是一帧. 帧数 Frames 帧数其实就是为帧生成数量的简称,可以解释为静止画面的数量.也就是说,如

1 怎样使用cv::Scalar来设置opencv中的颜色 cv::Scalar的构造函数是cv::Scalar(v1, v2, v3, v4),前面的三个参数是依次设置BGR的,和RGB相反,第四个参数设置图片的透明度. 2 使用cv::Scalar的规则 当使用opencv提供的库函数imread().imwrite()和imshow()时,cv::Scalar(v1, v2, v3, v4)的这四个参数就依次是BGRA,即蓝.绿.红和透明度.

前言 opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一 般标准的图片,为RGB格式它们的大小为8bits格式,范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小,整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空间,总共浪费了2.6MB!,也就是那 2.6MB

一个同事做毕业论文,论文是Word格式,1-2页是封面和目录,不需要页码,第3-10页是论文内容,需要从第1页开始显示,并显示论文内容的总页数8 页.具体为页脚处显示“第*页共*页”.他让我帮忙设置一下,我也不太熟悉,当然网络资源是很丰富的,随时可以参考.搜索了一番,发现介绍的内容很多,但是都不太全.我把这些内容综合了一下,多方测试,终于解决了问题,呵呵,心情很愉快啊.感觉这玩意儿平时也很有用,记录下来,希望对自己对别人都有所帮助. 在WORD中,将插入点定位在第二页末,选择菜单中的“插入—分隔

一.问题:     如何设置可以使得活动监视器中的可见作业数能显示更长范围之内的作业(即NBU软件不要自动删除活动监视器中短时间内(如8天)内的作业记录)? 二.解决方法:      默认情况下在Active Monitor中观察到的备份历史记录是78小时内的记录,因此会出现上述情况.      可以通过如下方法设置:      如果Master Server是Unix/Linux平台,在/usr/openv/netbackup/bp.conf 文件最后增加两行:                

在linux中使用sqlplus命令进入MySQL,设置行数和行宽   1) 查看目前的pagesize,默认是14: 1.      show pagesize;    2.      set pagesize 100;     2) 查看目前的linesize,默认是80: 1.      show linesize;   2.      set linesize 100;   这时,如果还是不能正常显示,则将所有的列放到一列,以求可以清楚的看到更多信息(各列以单竖线分割): 放到一行显示:

opencv中设置roi实验: cv::Mat SrcImg; SrcImg = cv::imread("../resource/cpw3.png"); cv::imshow("原图像",SrcImg); // 第一次提取部分ROI cv::Rect SrcImgROI = cv::Rect( SrcImg.cols/, , SrcImg.cols/, SrcImg.rows/); cv::Mat SrcROIImg = SrcImg(SrcImgROI); cv:

1.设置线程数: 表示10秒内启动50个线程, 运行结果如下:10秒内启动了50个线程 2.设置集合点: Number of Simulated Users to Group by:50,表示集合50个线程后再并发(该数值不能大于线程组的最大数字) Timeout in milliseconds:30000,表示集合等待时间为30秒(该时间要大于线程组的启动时间,否则超时后就不再等待,直接并发.) 运行结果

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

部分 IIOpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 4 图片 目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像,怎样显示一幅图像,以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite() • 如果你愿意的话,我会叫你如何使用 Matplotlib 显示一幅图片 4.1 读入图像 使用函数 cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录   13 颜色空间转换 目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等. • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体. • 我们将要学习的函数有:cv2.cvtColor(),cv2.inRange() 等. 13.1 转换颜色空间 在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法.但是你以后就会.发现我们经常用到的也就两种

部分 VI视频分析 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的“C1”,它的圆心为蓝色方

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

背景分割器BackgroundSubtractor是专门用来视频分析的,会对视频中的每一帧进行"学习",比较,计算阴影,排除检测图像的阴影区域,按照时间推移的方法提高运动分析的结果.而且BackgroundSubtractor不仅可以用于背景分割,而且还可以提高背景检测的效果.在opencv中有三种分割器:KNN,MOG2,GMG. 通过mog2实现 import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture(1) mog = cv2.crea

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

1.介绍 OpenCV 读写视频之前,先介绍一下编解码器(codec) .如果是图像文件, 我们可以根据文件扩展名得知图像的格式.但是此经验并不能推广到视频文件中. 有些 OpenCV 用户会碰到奇怪的问题, 都是 avi 视频文件, 有的能用 OpenCV打开,有的不能. 视频的格式主要由压缩算法决定.压缩算法称之为编码器(coder) ,解压算法称之为解码器(decoder) ,编解码算法可以统称为编解码器(codec) .视频文件能读或者写,关键看是否有相应的编解码器.编解码器的种类非常多

视频画面本质上是由一帧一帧的连续图像组成的,播放视频其实就是在播放窗口把一系列连续图像按一定的时间间隔一幅幅贴上去实现的. 人眼在连续图像的刷新最少达到每秒24帧的时候,就分辨不出来图像间的闪动了,使人感觉呈现出来的是连续的画面,视频的播放就是利用了这一点.我们知道,电影被称为"24帧的艺术",意思就是电影画面每秒刷新24帧,即每秒显示24副图像,它的帧率(Frames per Second,简称:FPS)为24. 一般情况下帧率要大于等于24,以下先测试一下两个视频文件的帧率,一个是

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