http://blog.csdn.net/xiaoshengforever/article/details/12191303 2013-09-30 12:21 10842人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: opencv/图像处理/人脸识别(14)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. OpenCV改变图像大小的操作有两类:resize与图像金字塔,但是这两类操作差别还是比较大的. 一.resize 函数原型 void resize(InputArray src, Outp

基于opencv图片切割为n个3*3区块 工作原因,切割图片,任务急,暂留调通的源码,留以后用. package com.rosetta.image.test; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.highgui.Highgui; /** * @Author: nya * @Date: 18-8-28 下午5:50 */ pu

Opencv图片明暗处理 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //图片明暗处理 cv::Mat shadingTreatment(cv::Mat imgParam); int main() { double alpha; //对比度 int beta; //亮度 //Mat image = imread("F:\\OpencvP

Python OpenCV图片转视频 粘贴即用,注意使用时最好把自己的文件按照数字顺序命名.按照引导输入操作. # 一键傻瓜式引导图片串成视频 # 注意使用前最好把文件命名为数字顺序格式 import os import cv2 def frame2video(image_path, save_path, fps, size): fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'I420') video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, f

一.理论基础 在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 二.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行

在使用Qt和OpenCV混合编程时,我们有时需要在两种图片类cv::Mat和QImage之间进行转换,下面的代码参考了网上这个帖子: //##### cv::Mat ---> QImage ##### // Shallow copy QImage mat2qimage_ref(cv::Mat &m, QImage::Format format) { return QImage(m.data, m.cols, m.rows, m.step, format); } // Deep copy QI

文献链接: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/26/2834336.html 下面这个高手,写了个小程序我还没有调试,回头 调试看看 http://blog.csdn.net/u013097499/article/details/30017739 代码: // writePng.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #

/*g++ *.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv` -std=c++11*/ #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; #define NUM_FRAME 300 #define SIZE 7 ];//输入文件路径 //将图片序列转换为视频 void getVideo() { ; IplImage* img = ;//读入图像 IplImage* ou

因为需要将函数进行右转,发现opencv自带 的过于麻烦.自己写了个右转的.可以根据这个想法写出任何方向的 //函数功能,右转图片 IplImage* convertImage(IplImage* image) { CvSize size = cvGetSize(image); IplImage* ori_image = cvCreateImage(cvSize(size.width / , size.height / ), image->depth, image->nChannels); I

import os import cv2 import numpy as np import time path = './new_image/' filelist = os.listdir(path) fps = 0.5 # 视频每秒0.5帧 # 图片的尺寸必须是一样的 size = (512, 512) # opencv读取的视频只能是avi格式 video = cv2.VideoWriter("VideoTest1.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(&qu

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int test1() { Mat img1, img2,img3; img2 = cv::Mat(, ,CV_8UC3); img1 = imread("D://images//opencv测试图片//190.jpg"); if (img1.empty()) { ; } int wi

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Nov 22 21:35:12 2019 @author: Administrator""" import cv2 filepath = "img/3.jpg"img = cv2.imread(filepath) # 读取图片gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 cv2.imsho

就是,给定我们一张图片,我们可以对图片的每一个像素的色彩进行处理 比如,我们的原图是这个样子 然后我首先将他变成灰度图(灰度图的行道是1,就是chanaual是1) 然后,我又将灰色图片的黑白进行颠倒 涉及的代码如下: #include<iostream> #include<opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat sou; sou = imread("C:\\Users\\

一.利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测(方法简单) 二.步骤(完整代码见最后) 2.1灰度转换(将原图和要检测对比的图分开灰度化) 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #循环要检测的图,均灰度化 for i in range(1, 6): t1=cv2.cvtColor(cv2.imread

图片序列转换成视频 最近一直在找一个工具,能够将一堆图片转化成视频.网上找了一些小软件,还有 win10 的照片自带的视频制作功能,都不是很满意. 又不想下载那些专业的视频剪辑软件大材小用. 然后找到了ffmpeg这个非常出名非常常用的多媒体编解码库,看了下文档试着用了下,它确实可以完成上述功能,但是命令行对输入图片的命名有规定(文件名必须开头相同.且包含连续编号),并且windows下的编译版不支持Pattern type 'glob'. 先尝试了用python写了批量重命名然后调用ffmpe

import cv2 as cv import numpy as np # 图片旋转 img = cv.imread('../images/face.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度 h, w = img.shape[:2] mat_rotate = cv.getRotationMatrix2D(center=(w*0.5, h*0.5), angle=45, scale=1) # center旋转中心 angle旋转角度 scale缩放比例

import cv2 as cv import numpy as np # 图片移位 img = cv.imread('../images/moon.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度 h, w = img.shape[:2] mat_shift = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 200]]) # 移位矩阵,相当于沿x轴平移100,沿y轴平移200 dst = cv.warpAffine(img, mat_shi

import cv2 as cv import numpy as np # 图片剪切 img = cv.imread('../images/moon.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度 dst = img[0: 100, 50: 200] # 第0行到第100行,第50列到第200列 cv.imshow('img', dst) cv.waitKey(0)

import cv2 as cv import numpy as np # 图片缩放 img = cv.imread('../images/moon.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度 cv.imshow('i', img) h, w, channel = img.shape # 以行列形式存储, 第几行到第几行为图像高度 dst_h = int(h*0.5) dst_w = int(w*0.5) # 最近邻域差值 双线性插值 像素关系重采样 立

图片坐标和数组坐标是相反的,坐标原点位于左上角 import numpy as np import cv2 height, width = 150, 200 img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) img[:, :] = [255, 255, 255] # Pixel position to draw at row, col = 20, 100 # Draw a square with position 20, 100 as the top le