使用OpenCV的预定义的颜色映射来将灰度图像伪彩色化. 1. colormap(色度图)是什么? 假设我们想在地图上显示美国不同地区的温度.我们可以把美国地图上的温度数据叠加为灰度图像——较暗的区域代表较冷的温度,更明亮的区域代表较热的区域.这样的表现不仅令人难以置信,而且代表了两个重要的原因.首先,人类视觉系统没有被优化来测量灰度强度的微小变化.我们能更好地感知颜色的变化.第二,我们用不同的颜色代表不同的意思.用蓝色和较温暖的温度用红色表示较冷的温度更有意义. 温度数据只是一个例子,但还有其

使用OpenCV可以提分别提取显示一张图片(或者视频)的R,G,B颜色分量.效果如下. 原图: R: G: B: 示例代码如下,貌似很久以前网上找的的,逻辑很清晰,就是把R,G,B三个分量分开,然后显示出来,就不注释了. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <cxcore.h> void main(int argc,char **argv) { IplImage *img=cvLoadImage(&

摘要 本文主要介绍OpenCV中同时显示多张IplImage图像的方法(C++形式的多图显示需要修改,用vector<Mat>可能比较方便),有点类似MATLAB中的subplot,只是暂时还没有subplot那么完善,这种方法主要思想和用到的技术为: 主要思想:将多张小图组合成一张大图来显示 组合方式:按照图片的数量,将大图分割成特定的行列数,每一个小块放一张子图 输入方式:使用 中的 type va_list ,就可定义形参数目不确定的函数了. 1. va_list va_start In

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

Color image loaded by OpenCV is in BGR mode.But Matplotlib displays in RGB mode.So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with OpenCV.Please see the exercises for more details.(引自文档) import numpy as np import cv2

一.工具篇 工欲善其事,必先利其器.学习OpenCV,肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库.在Windows平台下你可以选择Visual Studio.CodeBlock等,当然你也可以选择在Linux平台,用VI.codeBlock都是可以的.编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境.然后是OpenCV库,你可以在这里下载到最新的版本:http://opencv.org/,最近的版本已经到了2.4.7,但是OpenCV2.0以上版本差别都不算太大.关于怎么安装OpenCV,本文就不再详说

用OpenCV同时显示两个摄像头的内容的代码如下: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <tchar.h> #include <cv.h> #include <cvaux.h> #include <highgui.h> using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { CvCapture* cam0 = c

下面对使用opencv显示视频做一个简单的记录.当然,网上这方面的资料已经数不胜数了,我只是将其简单记录,总结一下. 在opencv中显示视频主要有: (1)从本地读取视频和调用摄像头读取视频 (2)使用C接口和使用C++接口 一.使用opencv显示本地视频 1.使用opencv的C++接口显示本地视频 /* *使用opencv的C++接口显示本地视频 */ #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc

(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:(

新版的OpenCV在所有的函数和类前都加上了cv或Cv,这样很好的避免了区域污染(namespace pollution),而且不用在前面加‘cv::’,非常的使用.像之前的imshow()函数被现在的cvShowImage()所替代,现如今在OpenCV中显示一张图片可用如下代码: C API: IplImage *img = cvLoadImage("Input.jpg"); cvNamedWindow(); cvShowImage("Image:",img);

在用opencv处理图片显示在qt label上的时候遇到不是问题 1. qt上要用qimage形式才干显示 IplImage转成 Qimage 彩色图像转换 IplImage  *fram; QImage image((const uchar*)fram->imageData, fram->width, fram->height, QImage::Format_RGB888); 在用opencv二值化以后你再转换发现出现label里面显示多个画面并且还有彩色的怎么回事 这时候得换參数

V1彩色分辨率:640x480 V2彩色分辨率:1920x1080 1,打开彩色图像帧的方式 对于V1: 使用NuiImageStreamOpen方法打开 hr = m_PNuiSensor->NuiImageStreamOpen( NUI_IMAGE_TYPE_COLOR,NUI_IMAGE_RESOLUTION_640x480,0, 2, m_hNextColorFrameEvent,&m_hColorStreamHandle); if( FAILED( hr ) ) { cout<

一.问题提出         ViZ对于显示3维的效果图来说,非常有帮助:我在使用OpenCV进行双目测距的过程中,有一些参数希望能够通过可视化的方法显示出来,所以参考了这方面相关的资料.做了一些实验,这里整理如下.这篇文章主要讲的是环境架设,并且假设阅读者已经有成功编译OpenCV的经验.出于系统稳定的考虑,我没有选择最新版本,而是使用了OpenCV3.2+VIZ6.3.0,编译环境为vs2012. 二.具体步骤  1.下载安装cmake,下载链接:https://github.com/Kit

OpenCV安装pip install --upgrade setuptoolspip install numpy Matplotlibpip install opencv-python OpenCV的结构和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3.相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性.不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍. 根据功能和需求的不同,OpenCV中的函数接口大体可以分为

Tensorflow在处理数据时,经常加载图像数据,有的时候是直接读取文件,有的则是读取二进制文件,为了更好的理解Tensorflow数据处理模式,先简单讲解显示图片机制,就能更好掌握是否读取正确了. 一.结合opencv读取显示图片 1.变量 使用tf.Variable初始化为tensor,加载到tensorflow对图片进行显示 def showimage_variable_opencv(filename): image = cv2.imread(filename) # Create a T

在Opencv初接触,图片的基本操作这篇手记中,我介绍了一些图片的基本操作,视频可以看作是一帧一帧的图片,因此图片操作其实是视频操作的基础,这篇手记就来讲讲OpenCV中的视频操作,并实现一个用笔记本自带的摄像头探测人脸的小功能,最后会把人脸提取出来并保存,作为后续用卷积神经网络进行人脸识别的训练数据. 本地视频读取 OpenCV中是通过创建一个VideoCapture对象来捕获视频,这里先以读取和播放本地视频为例: import cv2 cap = cv2.VideoCapture('clem

刚开始接触opencv,不是很熟悉,配置过程主要参考了这篇博客,大家可以去看看 http://www.cnblogs.com/micky-zhou/archive/2012/08/06/2624433.html 我的vs2008是express版,最后也能配置成功 主要软件包: VS 2008 express版 OpenCV-2.3.1-win-superpack.exe cmake-2.8.7-win32-x86.exe 这里就不给下载网址了,网上一搜应该有很多. 配置过程 1.解压OpenC

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

ubuntu 16.04 安装opencv 2.4.13 https://blog.csdn.net/u011557212/article/details/54706966?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 下载安装一些一类包 以及编译工具 安装编译工具 sudo apt-get install build-essential 安装依赖包 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config l

前言 基于Vxworks的WindRiver获取摄像头图像进行处理,需要先进行转换,对于转换格式博主有点疑问.本文对此作出解释,若有错误,请交流指正. README.md The video camera capture software is customized to work with the UVC driver. The capture is taken in YUY2 format, and may therefore require conversion. code 从README

一.简介 ''' 分辨率(resolution,港台称之为解析度)就是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素的多少.由于屏幕上的点.线和面都是由像素组成的,显示器可显示的像素越多,画面就越精细,同样的屏幕区域内能显示的信息也越多,所以分辨率是个非常重要的性能指标之一.可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘,而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目. 1.图象分辨率(PPI) 图像分辨率(ImageResolution):指图像中存储的信息量.这种分辨率有多种衡量方法,典型的是以每英寸的