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

访问图像中的像素 访问图像像素有三种可行的方法方法一:指针访问指针访问访问的速度最快,Mat类可以通过ptr函数得到图像任意一行的首地址,同时,Mat类的一些属性也可以用到公有属性 rows和cols 表示行和列通道数可以通过channels()函数获得:void visitPix1(){ Mat srcImg = imread("jpg/1.jpeg"); Mat dstImg; srcImg.copyTo(dstImg); int rowNum = dstImg.rows; int

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51386993 工程源码GitHub: yhlleo/SuperpixelRegionFill 抠取图像区域的一个小demo,借助图像超像素分割的方法,将图像成子分块,再利用种子填充算法,选取子块区域. 超像素分割方法,采用论文 SEEDS: Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling

需求:在控制台输出灰度图像的像素值 代码: #include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h> #include<stack> using

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; int main(){ Mat img1; img1 = imread("D://images//111.jpg"); if (img1.empty()) { cout << "could not load image..."<< endl;

#include <opencv2/opencv.hpp>#include<vector>#include <fstream> using namespace std;using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]){ const char* imagename = "2.jpg"; //从文件中读入图像 Mat img = imread(imagename); ofstream outfile

int histo[256] = { 0 };//直方图统计每个像素值的数目 int width = img.cols, height = img.rows; int num_of_pixels = width*height; //统计每个像素值的数目 for (int y = 0; y < height; ++y) { auto *data = new uchar[width * height * 3]; for (int x = 0; x < width; ++x) { histo[dat

import cv2 import numpy as numpy from PIL import * import sys from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtCore import * from threading import * #一大堆引用,乱七八糟,都要用到 #需要继承QWidget,初始化窗体 class initform(QWidget): def __init__(self):

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

作者:咕唧咕唧liukun321 来自:http://blog.csdn.net/liukun321 本质上说一张图像就是由数值组成的矩阵.Opencv 2.x由 cv::Mat 这个数据结构来表示一张图像.矩阵的每个元素代表了一个像素.对于彩色图像而言矩阵的元素是一个三元数. 对图像有了这个新的认识,以下能够试着借助opencv处理图像了. 先来看一下今天要处理的图像: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGl1a3VuMzIx/font

fc2Image是FlyCapture SDK的C语言库中的图片格式,由于在Windows上的MinGW无法编译FlyCapture2的C++库,只能使用C语言库,所以当我们在同时使用OpenCV的图像格式IplImage时,有时候就需要两种格式相互转换.如果需要FlyCapture2 Image和OpenCV IplImage之间的转换,可以参见我之前的博客OpenCV IplImage FlyCapture2 Image Conversion 两种图像类的相互转化.我们先来分别看看两种图像格

opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0); CvScalar pixel; for (int i = 0; i < img->height; ++i) {     for (int j = 0; j < img->width; ++j)      {         //获得像素的RGB值并显示 pixel = cvGet2D(img, i, j);           pr

PS. 因为csdn博客文章长度有限制,本文有部分内容被截掉了.在OpenCV中文站点的wiki上有可读性更好.而且是完整的版本号,欢迎浏览. OpenCV Wiki :<OpenCV 编程简单介绍(矩阵/图像/视频的基本读写操作)> Introduction to programming with OpenCV OpenCV编程简单介绍 Gady Agam Department of Computer Science January 27, 2006 Illinois Institute o

目录 1. 加载图像(cv::imread) 2. 显示图像(cv::nameWindows与cv::imshow) 3. 修改图像(cv::cvtColor) 4. 保存图像(cv::imwrite) 5. 读视频 6. 写视频 7. imread()RGB的转换 8. 图像的膨胀(dilate)和腐蚀(erode) 1. 加载图像(cv::imread) imread()功能是加载图像文件成为一个Mat对象,如果读取文件失败,则会返回一个空矩阵,即 Mat::data 的值是 NULL.im

1. 引言 从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵.这也是opencv中使用 代表黑色,代表白色.对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数. opencv允许我们创建不同像素类型的矩阵或图像,例如整型(CV_8U)或者浮点型(CV_32F),它们在一些图像处理过程中,用来保存诸如中间值这样的内容非常有用.大多数矩阵运算可以被应用于任意类型的矩阵,但是有些运算对数据类型或者矩阵的通道数有所要求. 典型的opencv C++

免责申明(必读!):本博客提供的所有教程的翻译原稿均来自于互联网,仅供学习交流之用,切勿进行商业传播.同时,转载时不要移除本申明.如产生任何纠纷,均与本博客所有人.发表该翻译稿之人无任何关系.谢谢合作! 前言:这篇文章是我翻译的第一篇关于cocos2d的文章,我在翻译的时候尽量按原文意思来,但难免会加入自己一些理解进去.还有这篇文章所采用的xcode版本是3.2.5,用xcode4.0的朋友可能实现起来有点出入,我会在文章的最后给出解决办法. 文章原来出处:http://www.raywende

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

本文为系列文章的第2篇,主要讲解对图像的像素的操作方法. 2.1存取像素值 为了存取矩阵元素,需要指定元素所在的行和列,程序会返回相应的元素.单通道图像返回单个数值,多通道图像,返回的则是一组向量(Vector). 我们通过分析一段代码来学习这一节的知识点: void salt(cv::Mat &image,int n){ ;k<n;k++){ int i = rand()%image.cols; int j = rand()%image.rows; if(image.channel() =

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

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap