当图片名字有数字规律时,批量处理方式. ①srcImage 图片名字有规律 ②将srcImage文件下的图片,转换为灰度图并保存入grayImage文件夹. ③ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string> using namespace cv; using namespace std; int main() { string fileName, grayFile; ; i <

处理图像数据集时通常要读写整个文件夹里的图像,这时就会用的图像的批量读写. 比较常用的方法就是生成一个包含所有图像的txt列表 生成txt文件的方法如下: 利用cmd进入dos 利用路径进入指定文件夹后生成txt文件 然后可以利用txt列表读入图像并做处理. #include "opencv2/opencv.hpp" #include "iostream" #include <fstream> #include <windows.h> #in

如标题所言,此处是对于灰度图像而言 ///method 1 read the image data one by one for (int row = 0, i = 0;row < imgDst.rows;row++) { for (int col = 0;col < imgDst.cols;col++) { cout << setw(3) << (int)imgDst.at<uchar>(row, col) << " ";

对灰度图像进行二值化,传入的图片是手写汉字的截图,通过二值化把字的部分提出来.用ostu进行二值化 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h>

#include <windows.h> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; char* WcharToChar(const wchar_t* wp) { char *m_char; , wp, wcslen(wp), NULL, , NULL, NULL); m_char = ]; WideCharToMultiByte(C

#include"opencv2/opencv.hpp" using namespace std; using namespace cv; #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { ; ]; ; a < ;a++) { sprintf(path, "E:\\SVM_Class\\trai

#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){    int num=4;//读取图片数量:    char filename[100];    char windowname[100];    IplImage* pScr;    unsigned char *Readfigsmethod1(int num);// 读入num个图片 {        for (int i = 1;

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;using namespace std; int main(int argc,char** argv) { Mat img1, img2,img3,img1_1; img1 = imread("D://images//4.jpg"); if (img1.empty()) { cout <<"could no

import os import cv2 import numpy as np from scipy.stats import mode import time import concurrent.futures ''' multi-process to crop pictures. ''' def crop(file_path_list): origin_path, save_path = file_path_list img = cv2.imread(origin_path) gray =

鉴于用caffe做实验的时候,里面牵扯到一个问题是必须将训练集和测试集都转成256*256的图像,而官网给出的代码又不会用,所以我用opencv转了.其实opencv只转一幅图会很简单,关键在于“批量”二字,因此本博客应运而生了. 本博客详细讲解了如何使用opencv批量处理图像,使某一个文件夹内全部图像都resize成256*256的.如果理解了本次博客内容,则不光可以对图像进行resize操作,还可以用来对图像做其它批处理操作. 1 先用opencv转一幅图像试试 #include "cv.

图像从数学和计算机的角度理解就是一个矩阵,矩阵中的每一个元素叫做像素,又由于图像有灰度图像和彩色图像之分,所以图像在矩阵的基础上引入通道(channel),其中色彩用数字来表示的时候,规定数字0表示黑色,数字255表示白色. OpenCV角度来看图像 OpenCV中的cv::Mat类就是用来表示图像的矩阵而存在的,其中cv::Mat类由头部和数据块组成. 头部包含了矩阵的所有相关信息(大小.通道数量.数据类型等),cv::Mat 头部文件的某些属性(例如cols.rows 或 channels)

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

//采用windows控制台实现计算文件夹中对象总数以及批量读取对象 //#include <afx.h> //和windows.h是一样的作用 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <windows.h> using namespace cv; using namespace std; int CBRelationship(string buffer); int main() { ; //记录文件夹中对象数目 WIN32_FIN

一.批量有序读取图片 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main() { //批量读取图片(有序) ]; ]; Mat srcImg; ; i < ; i++) { sprintf(filename,"%d.bmp",i); sprintf(winName,"NO--%d",i); srcImg=imread(filename); if (srcImg.empty()) br

前言 视频处理过程中,会用到对等长的视频进行处理,此时要对大视频进行分割. 实现步骤 1.批量读取视频集: 2.视频分割: 测试代码 1.批量读取视频集: /************************************************************************ * Copyright(c) 2017 AMY * All rights reserved. * * File: * Brief: * Version: 1.0 * Author: * Email

简介: 在利用opencv进行图像处理时,通常需要批量读取图片,然后做相应的处理,我们可以用C++文件的输入流来进行图片的读取,这要求我们应该事先,将图片图片名生成txt文件,具体请参见之前的博文[ubuntu中获取文件名称并生成txt文件]. 例程: 实现功能,批量读取指定目录下的图片,为了检验是否成功,显示第一张图片的长和宽. #pragma GCC diagnostic error "-std=c++11" #include <opencv2/core/core.hpp&g

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod

https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/86432886 RGB转换成灰度图像的一个常用公式是:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114//灰度转换函数*******//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用://第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用://******************************************************* #include <ope

< python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir): try: image_file = Image.open(jpgfile) # open colour image image_file = image_f

https://blog.csdn.net/mooneve/article/details/53001677 应用:将彩色图像转为灰度图像输出 方法一 使用ptr函数和指针 (高效) void main() { //读入彩色图像 Mat img = imread("fruits.jpg"); imshow("原图", img); int rows = img.rows; int cols = img.cols; //生成和img同样大小的空白灰度图像 Mat gra