Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

/** * 获取像素点的灰度 * @color 像素点的颜色值 * @return uint */ function getGray(color:uint):uint { return getR(color) * 0.299 + getG(color) * 0.587 + getB(color) * 0.114; } function getR(color:uint):uint { return color << 8 >>> 24; } function getG(color

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

利用opencv2.3来获取图片的sift特征,并输出到标准输出,可用重定向到文件. #include<cstdio> #include"opencv2/opencv.hpp" #include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp" using namespace cv ; int main(){ Mat m = imread("test.jpg"); SIFT sift; vector<KeyPoint&g

之前这篇文章讲了如何通过网络摄像头(web camera)获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,所以后来找了下用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署. 1.设备 这里用的是海康的鱼眼摄像头,型号是DS-2CD3955FWD-IWS,其实基本上能支持sdk二次开发的IP摄像头都可以(参考这里).鱼眼摄像头相比普通的摄像头经过扭曲,因此在应用的时候一般需要进行反

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

海康相机 优点:不用sdk直接网络获取 缺点:速度有1-2秒的延迟 使用型号 1280*680分辨路 #include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //1.从摄像头读入视频 //VideoCapture cap(0); VideoCapture cap("rtsp://admin:fhy145145@192.168

环境:Windows 8 64bit + VS2012 X64 + OpenCV 2.4.7 摄像头的捕捉使用VideoCapture类 Class VideoCapture    [OpenCV文档的链接点这里] 这个类专门用来从视频文件或者摄像头中获取视频流 具体的构造和相关方法,参考上面的官方文档 示例代码如下: 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 3 using namespace cv; 4 5 int main(int, char**) 6

iOS 除去图片的白色背景(接近白色),或者其它颜色的替换 方法如下: //去除图片的白色背景 + (UIImage*) imageToTransparent:(UIImage*) image { // 分配内存 const int imageWidth = image.size.width; const int imageHeight = image.size.height; size_t bytesPerRow = imageWidth * 4; uint32_t* rgbImageBuf

#include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char **argv){ IplImage *pFrame = NULL, *srcImage = NULL; CvCapture *pCapture = NULL; //pCapture = cvCaptureFromFile("rtsp://admin:12345@192.168.7.45:554/h264/ch1/main/av_stream");    pCaptur

demo效果图: PC端 android端 大体流程 android端是服务器端,绑定IP和端口,监听来自PC端的连接, pc端通过socket与服务器andorid端传输图片. 主要代码 android端 private Runnable mythread = new Runnable(){ @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub try { ServerSocket serverSocket =); L

import cv2 img = cv2.imread( 'E:\A.jpeg' ) cv2.imshow( 'img', img ) gray = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2GRAY ) ret, binary = cv2.threshold( gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY ) contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHA

http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html #include "stdafx.h" #include <atltime.h> #include <highgui.h> int main() { int c; CTime time; IplImage *img; CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(1); cvNamedWindow("

opencv-学习笔记(2) 这章记录了 获取像素点,改变像素点 获取图像的属性(行,列,通道数,数据类型) roi感应区 拆分以及合并图像通道 边缘扩充 opencv获取像素点,改变像素点 ----下面是一般方法 获取像素很简单只需要img[x,y]就可以获取像素 img[x,y,0/1/2]就可以获取brg中某一值 修改也很简单img[100,100]=[255,255,255]即可 ----优化 我们用item获取元嵩 itemset改变元素 代码如下 import numpy as np

分为两步:OpenCV获取摄像头数据+图像在Picture上显示 第一步:OpenCV获取摄像头数据 参考:http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dbe9bdb0100nii7.html http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8762961 #include "stdafx.h" #in

python 版本 3.x 首先安装 PIL 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow. 所以 安装: pip install pillow 获取像素点 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open("./b.png").convert('RGBA'

由于opencv自带的VideoCapture函数直接从usb摄像头获取视频数据,所以用这个来作为实时的图像来源用于实体检测识别是很方便的. 1. 安装opencv 安装的步骤可以按照之前这个文章操作.如果在测试的时候: cam = cv2.VideoCapture(0) print cam.isOpend() 返回了False,很有可能是在安装的时候cmake的配置没有设置后,可以make uninstall之后重新cmake. 2. 安装usb摄像头驱动(这个一般都不需要) 如果系统没有预装

如图,这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度,所以需要对图像做过滤,只留下红色部分. 一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去. 在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦. IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); opencv 的H范围是0~1

opencv3中图形存储基本为Mat格式,如果我们想获取像素点的灰度值或者RGB值,可以通过image.at<uchar>(i,j)的方式轻松获取. Mat类中的at方法对于获取图像矩阵某点的RGB值或者改变某点的值很方便,对于单通道的图像,则可以使用: image.at<uchar>(i, j) 其中有一个要注意的地方是i对应的是点的y坐标,j对应的是点的x坐标,而不是我们习惯的(x,y) 来获取或改变该点的值,而RGB通道的则可以使用: image.at<Vec3b>

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