YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

# coding: utf-8 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',1) cv2.imshow('image', img) k = cv2.waitKey(0) if k == 27: cv2.destroyAllWindows() elif k == ord('s'): cv2.imwrite('保存_1.jpg', img) cv2.destroyAllWindows() 按S后图片保存成功,中文乱码如下图: 解决方案

因为要用到yuv格式视频.而眼下仅仅有avi格式的视频,所以须要转换,而且opencv不支持yuv编码的视频播放.所以须要转换为rgb编码.而后播放.写了两个程序.以供參考: 1,avi格式视频转yuv格式视频 2,播放并保存yuv视频 #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> void avi2Wri

需求:把两路视频合成一路,即一个画面同时显示两路视频,其中一路缩小成小视频叠在大视频上面,和电视机的画中画效果类似. 思路:用h264编码的视频举例,文件中存储的es流是h264,经过解码成yuv,yuv可以转换成rgb格式.把小视频的rgb复制到大视频需要被覆盖的位置上.将重新合成的rgb转换成yuv,利用ffmpeg 或 x264重新编码出新的视频即可. 方法:编解码还是利用ffmpeg . ffmpeg 解码两路视频,解码后都是yuv.利用ffmpeg· 的sws_getContext 函

原先一段将特征值保存为图片的代码,这部分学生的电脑上运行没有生成图片 代码的基本样子是: import os import cv2 import numpy as np def text_to_pic(file): f = open(file) all_features = f.read().strip().split(' ') all_features = np.array(all_features) all_features = all_features.astype(np.float) a

javaCV系列文章: javacv开发详解之1:调用本机摄像头视频 javaCV开发详解之2:推流器实现,推本地摄像头视频到流媒体服务器以及摄像头录制视频功能实现(基于javaCV-FFMPEG.javaCV-openCV) javaCV开发详解之3:收流器实现,录制流媒体服务器的rtsp/rtmp视频文件(基于javaCV-FFMPEG) javaCV开发详解之4:转流器实现(也可作为本地收流器.推流器,新增添加图片及文字水印,视频图像帧保存),实现rtsp/rtmp/本地文件转发到rtmp

视频处理中,往往需要在上面增加文字包括汉字英文字母数字标点等,Emgu.CV/opencv 绘图 线面文字包括中文 这篇里也有相关介绍,但是这篇里根据逐像素修改rgb值的方法效率太低 查了很多资料,基本上opencv叠加汉字的方法都起源于这里 http://wenku.baidu.com/link?url=g1dCXwRbSpy7XUhsStRLANQRmvAXKSAa1ohrphx1R3XSZozi68WrTOrKjbxRnh9jWvF9Ass2SZKnvFrGE2ctCpZadNndhFrQ

在编写代码将需要处理YUV格从每个视频帧中提取,然后将其保存为图片.有两种常见的方法在线,第一种是通过opencv自带cvCvtColor,可是这样的方法有bug.得到的图片会泛白.另外一种方法是公式法. 法一:opencv自带cvCvtColor 说明:这样的方法会出现图片"泛白".详细原因网上是说cvCvtColor这个函数左右协议不同,不太懂. 代码: void FileWriteFrames(){ char *filename = "E:\\openCV\\zhang

ffmpeg实现音视频编解码是非常常用的工具,视频解码出来的raw数据是yuv格式,用来进行后续的图像处理一般是RGB格式的.所以需要从yuv到rgb或者bgr的转换,ffmpeg提供了相应的转换API函数: 下面代码中dec_ctx是解码器上下文,AV_PIX_FMT_BGR24是要转换成的图像数据格式,通过avpicture_get_size()函数获取图像的数据占用空间大小,并使用av_malloc()分配一个outBuff.将outbuff挂到video_frameBGR结构体上,并设置

问题:在项目中用opencv的imwrite保存图片出现花屏的问题,如下图: 思路:1.  因为项目中的图像数据(float类型,0-255)是在GPU中,保存的话:可以用CPU保存图片,也可以用GPU保存图片.GPU保存图片没有花屏的现象,因此,初步怀疑,是因为数据从GPU拷贝到CPU的时候丢了.    后来测试,发现拷贝到CPU的数据,再拷回GPU保存依然没有问题.2. 后来发现,将需要保存的图片格式改为CV_32F3C后,保存不存在问题.而之前CV_8U3C的就会出现花屏,赋值的话就是简单

目标: 1.从图片文件打开图片(imread) 2.显示图片(namedWindow和imshow) 3.转换当前图片为灰色图片(cvtColor) 4.保存图片(imwrite) 代码: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespac

http://www.2cto.com/kf/201208/145559.html http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=645&extra= 第一个是很笨的办法: yuv三个分量分别写在3个矩阵下,然后合并之后转换为rgb分量的图片格式就可以了: 代码如下: [html] IplImage *image,*rgbimg,*yimg,*uimg,*vimg,*uuimg,*vvimg;          rgbimg =

利用树莓派的摄像头去学习opencv的基本操作 —— 保存图片和视频 1.使用Opencv去控制树莓派的摄像头拍照并保存到本地,主要使用cv2和numpy库 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy #初始化摄像头 camera = cv2.VideoCapture(0) #读取图像 ret,img = camera.read() #转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.C

//read pic ]; sprintf(path, "%s%d/%s", image_dir.c_str(), cam_num, filename.c_str()); cv::Mat img = cv::imread(path); //draw point cv::circle(img, ob_points[cam_num][], , cv::Scalar(,,)); //put text cv::putText(img,], cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, , c

打开图片: void CImageProDlg::OnImageopen() { // TODO: 在此添加命令处理程序代码 Invalidate(); CFileDialog dlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_FILEMUSTEXIST | OFN_PATHMUSTEXIST | OFN_READONLY, TEXT("Supported Types (*.jpg;*.png;*.gif;*.bmp;...)|*.jpg;*.png;*.gif;*.bmp|Tiff(*.ti

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV

1. YUV420 -> Mat 可用于转换接受到的YUV视频源到OpenCV可以识别的数据 Mat myuv( Frame_Height + Frame_Height / 2, Frame_Width, CV_8UC1, (unsigned char *) YUV420_Image_Buffer); cvtColor(myuv, mgMat, CV_YUV420p2RGB); 2. Mat -> YUV420 可用于OpenCV处理完视频信号后返回 cvtColor(mgMat, myuv,

ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =

#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; int main() { double fScale = 0.2; //缩放倍数 CvSize czSize; //目标图像尺寸 //从文件中读取图像 IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("F://19.jpg"); IplImage *pDstImage = NULL; //计算目标图像大小 czSize.width = pSrcImage