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

今天到月末了,才发我这个月的第一篇文章,因为这个月前三周一直在看ffmpeg的libavcodec和libavformat两个库源码.实验室要做一个“小传大”的软件,就是android手机或平板电脑的屏幕包括操作等全映射到电脑或电视上去.这个首先想到的就是用TS串流来做,一来是符合标准规范,音视频同步方便:二来是接收端非常简单,普通能播放网络串流的播放器都可以胜任,大大降低开发难度.于是我就开始看ffmpeg的libav库,如下是我的小体会. ffmpeg库的框架非常漂亮,接口函数在几个主要的头

安装前准备 在树莓派上拓展文件系统 如果你使用的树莓派为新装的系统,那么第一件事情就是扩展文件系统,以包括microSD卡上的所有空间. 具体步骤如下: 1.在树莓派终端(或者SSH)上输入: $ sudo raspi-config 2.然后选择“高级选项”菜单项 3.然后选择“扩展文件系统”: 4. 选择第一个选项“A1.Expand Filesystem”,按键盘上的Enter键,完成后点击“Finish”按钮,重新启动树莓派. 如果不能重启,则可以执行以下操作: $ sudo reboot

“无法启动此程序因为计算机中丢失 XXX.dll” 这类问题在 visual studio 中很常见… 许久不和VS打交道,一碰各种坑… 这是在 VS 2015 Community 出现的问题: (1)编译时出现的错误: error LNK1104: 无法打开文件“msvcprtd.lib” (2)编译时出现的错误:“cv::BackgroundSubtractorMOG::noiseSigma”: 无法访问 protected 成员 opencv 版本和 VS 冲突? (3)运行时出现的错误:

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

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 =

ffmpeg它是基于最新版本,在官网下载http://ffmpeg.zeranoe.com/builds/.编译时VS2010配置相关头文件及库的路径就可以.opencv的搭建參考上一个博客. 首先简介以下视频文件的相关知识. 我们平时看到的视频文件有很多格式,比方 avi. mkv, rmvb, mov, mp4等等,这些被称为容器(Container). 不同的容器格式规定了当中音视频数据的组织方式(也包含其他数据,比方字幕等).容器中通常会封装有视频和音频轨,也称为视频流(stream)和

网上找了很多解决都是有问题的,研究了半天源码解决了这个问题.我是从整个相机启动和数据传输的过程着手的,这里捡重点介绍一下,最后会贴上修改后的两个源文件. 首先要知道一个概念. 图里的小圆圈是Home按键,不是摄像头:) 现在问题就是在什么地方进行旋转,如何旋转.这就需要了解JavaCameraView类的工作流程了.JavaCameraView实现了父类CameraBridgeViewBase的抽象方法connectCamera,这个方法主要做两件事 1.初始化相机,包括选择启动哪个相机,选择p

本文不讲FFmpeg,而是讲YUV图像格式.因为摄像头拍摄出来的原始图像一般都是YUV格式.在FFmpeg中,视频是通过多张YUV图像而得到. YUV图像格式是什么,这个可以看一下维基百科.这个超链接打开即可,无需细看.因为看了也不会懂YUV格式是什么.不信的话,我问你,对于耳熟能详的RGB格式,你懂了吗?你除了“用红绿蓝表示各种颜色,并且R.G.B一般用一个字节来存储”还懂其他吗?估计不能再说东西了吧.对于YUV也是这样,所以没必要看了. YUV中的Y.U.V三个分量分别表示明亮度.色度.浓度

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,

OpenCV(三) 之 基本数据结构 CvMat和 IplImage CvMat IplImage OpenCv中基本的数据类型 类型 参数 表示 CvPoint int x,y 像素点 CvPoint2D32f float x,y 平面点 CvPoint3D32f float x,y,z 空间点 CvSize int width,height 图像大小 CvSize2D32f float x, y 区域大小 CvSize3D32f float x,y,z 立方体大小 CvRect int x,

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

根据这篇解码出yuv数据后 海思h264解码库 y,u,v数据全部存进数组内,          IntPtr y = _decodeFrame.pY;                 IntPtr v = _decodeFrame.pV;                 IntPtr u = _decodeFrame.pU;                 byte[] ys = new byte[yLength];                 Marshal.Copy(y, ys, 0,

目录(?)[-] 前言 系统环境 相关工具 Android ADT环境搭建 Android SDK环境变量的配置 Android NDK的安装与配置 OpenCV for Android 环境搭建 基于SDK的OpenCV开发 基于NDK的OpenCV开发 Android上层程序的编写 来自CODE的代码片 activity_mainxml 来自CODE的代码片 MainActivityjava 来自CODE的代码片 ImageProcjava 生成C头文件 底层C程序的编写 来自CODE的代码

---恢复内容开始--- 2016年4月12日编写 一.第一步:搭建eclipse开发环境 1.在eclipse官网中下载eclipse.zip进行解压即可.没有版本要求,但要和电脑的位数相匹配.如:电脑是64位,就下载64位的版本. 2.下载jdk,即java开发工具包.有了jdk就可以编写java程序了.可以到oracle官网下载jdk,1.7版本即可.注意:电脑如果是64位,就下载64位版本的. 3.配置jdk的环境变量. (1)JAVA_HOME: D:\Java\jdk1.7.0_75

为什么要CMake,这里我陈述自己的想法,作为一个刚使用opencv库的小白来说,有以下大概三点内容 1.由于在学习图像处理滤波器中,需要用到各种边缘保护滤波器(EPS)算法,但是这些算法在OpenCV 3.1.0的Release版本中存在很少,因为他们把大量的算法存放在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模块里的ximgproc文件夹下,所以如果我们想要使用这个目录的功能,就需要自己重新进行OpenCV的编译. 2.由于现在官方的opencv3.1.0要在x64上使用,而且在vis