作为小码农,本人最近想对一段视频的某个区域进行处理,因此要将该段视频区域裁剪出来,搜搜网上,发现没有痕迹,是故自己琢磨一下,左右借鉴,编了如下代码,目标得以实现,希望对你有用. #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; int m

引言 在利用OpenCV对图像进行处理时,通常会遇到一个情况,就是只需要对部分感兴趣区域进行处理.因此,如何选取感兴趣区域呢?(其实就是"抠图"). 在学习opencv的掩码运算后,尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能,对于实现抠图的过程中,需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数 位运算符的相关API: void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst =

在图像处理领域,有一个非常重要的名词ROI. 什么是ROI? 它的英文全称是Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域. 感兴趣区域,就是我们从图像中选择一个图像区域,这个区域就是图像分析所关注的焦点.我们圈定这个区域,那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了,这样以便进行进一步处理,可以大大减小处理时间. 定义ROI区域有两种方法: 第一种,指定矩形的坐标,并且规定好他的长宽. Mat img = imread("1.jpg"); Mat roi =

感兴趣区域:ROI 对感兴趣区域进行的一系列操作,相当于直接在原图相应部分进行操作. Mat imageROI = srcImage(Rect(0,0,dstImage.cols, dstImage.rows)); srcImage 为原图像 Rect(0,0,dstImage.cols, dstImage.rows) 在原图像上寻一片矩形区域,左上角坐标为(0,0),长为 dstImage.cols,宽为 dstImage.rows src.copyTo(dst, mask) 或 src.co

11     绘制直线的line函数 DrawLine(Mat img, Pont start, Point end); 绘制椭圆的ellipse函数 DrawEllipse(Mat img, double angle) 其中angle为椭圆旋转角度 绘制矩形的rectangle函数 DrawRectangle 绘制原的circle函数 DrawFilledCircle(Mat img, Point center) 绘制填充的多边形的fillpoly函数 DrawPolygon(Mat img)

内容提要 如果一幅图中只有一小部分图像你感兴趣(你想研究的部分),那么截图工具就可以了,但是如果你想知道这个区域在原图像中的坐标位置呢? 这可是截图工具所办不到的,前段时间我就需要这个功能,于是将其用Matlab实现. 其实只要用到Matlab中的两个函数: 函数: imrect 函数: getPosition 如果要截取其中的部分图像,就离不开下面的函数: 函数: imcrop 代码实现 clc; clear; close all; %-----------------------------

前面说了一堆,也不知道啥用,感觉也没说清楚,可能确实需要一些例子来显性表示一下,或者他们在当初出版书籍针对的人群已经有了对图像的基本认识,然而自己还是没有建立起来,往后看看吧,希望能比较清楚的自己处理一些图像,知道一些如是能对某个像素的某个通道的值进行改变那么很多问题就变得简单,我想,开始的例子应该也是这里,但是没有所见即所得的即触感,感觉……很生硬. 例3-12这个例子也很坑, 所以自己简单整理了一下. 要输入7个参数.这个对于c c++的要求还是比较高的.atoi函数也比较高级.所以能不能继

基于OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别 近期,需要实现检测摄像头中指定坐标区域内的主体颜色,通过查阅大量相关的内容,最终实现代码及效果如下,具体的实现步骤在代码中都详细注释,代码还可以进一步优化,但提升有限. 主要实现过程:按不同颜色的取值范围,对图像进行循环遍历,转换为灰度图,将本次遍历的颜色像素转换为白色,对白色部分进行膨胀处理,使其更加连续,计算白色部分外轮廓包围的面积累加求和,比较每种颜色围起来面积,保存最大值及其颜色,所有颜色遍历完后,返回最大值对应的颜色,显示在图像上 如果

在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI.ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣的区域.实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例.IplROI包含xOffset.yOffset.height.width和coi成员变量.其中COI代表channel of interest(感兴趣的通道).ROI的思想是:一旦设定ROI,通常组用于整幅图像的函数便只会对ROI所表示的子图像进行操作.如果COI被设置非0值,则对该图像

addWeighted //显示原图 Mat src = imread("data/img/1.jpg"); imshow("src",src); //显示logo Mat logo = imread("data/img/name.jpg"); imshow("logo",logo); //获取ROI Mat ROI = src(Rect(,,logo.cols,logo.rows));//仅仅是获取ROI,依然是src中的一

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

问题描述:在测试目标跟踪算法时,需要选择不同区域作为目标,进行目标跟踪,测试目标跟踪的效果. 解决思路: 1.OpenCV中提供了鼠标交互控制,利用setMouseCallback()给固定的窗口设置鼠标回调函数. 2.在鼠标回调函数中,选择感兴趣区域. 代码实现如下,将感兴趣区域封装在MouseSelect类中,提供选择点和矩形框两种模式. #pragma once #ifndef __MOUSESELECT_H__ #define __MOUSESELECT_H__ #include <op

问题描述:在测试目标跟踪算法时,需要选择不同区域作为目标,进行目标跟踪,测试目标跟踪的效果. 解决思路: 1.OpenCV中提供了鼠标交互控制,利用setMouseCallback()给固定的窗口设置鼠标回调函数. 2.在鼠标回调函数中,选择感兴趣区域. 代码实现如下,将感兴趣区域封装在MouseSelect类中,提供选择点和矩形框两种模式. 1 #pragma once 2 #ifndef __MOUSESELECT_H__ 3 #define __MOUSESELECT_H__ 4 5 #i

在做人脸检测的时候,需要从摄像头拍摄视频中把检测到的人脸区域提取出来,网上找了很多博客,发现多数都是在用cvSetImageRoi函数,该函数声明如下:void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect),可以看出,这个函数支持IplImage类,不能使用Mat,所以转换来转换去很麻烦,最后在国外网站(stack overflow)发现了一个用Rect 提取的方法.举个例子来说明: Mat img=imread("D:\\1研究生\\Facial Ex

在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程 .也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析所关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理.而且,使用ROI指定我们想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利. 待续……………

我们在使用OpenCV时,有时候需要对现有图片剪裁,比如只需要一个小窗口中的内容,那么我们可以通过OpenCV的兴趣区域 Region of Interest (ROI) 来很轻易的实现,操作也很简单,首先建立一个新的IplImage图片,大小为你需要剪裁出来的大小,然后建立一个该大小的CvRect变量,用来设定原图片的ROI的范围,然后此时拷贝原图片到新图片,就得到我们需要的内容了,最后别忘了把原图片的ROI还原,参见代码如下: IplImage *img = cvLoadImage(); C

如前面说到的,OpenCV VS提供了6组算法的接口,分别是:前景检测.新目标检测.目标跟踪.轨迹生成.跟踪后处理.轨迹分析,除了轨迹生成用于轨迹数据的保存以外,其他5个部分都是标准的视频监控算法体系中不可或缺的部分. OpenCV在Blob_Tracking_Modules.doc文档中,提供了算法的关系图,如下. 图中唯独缺少了轨迹分析部分,可能是因为在该文档形成的时候轨迹分析部分还没有完成.重新整理后如下. 下面针对VS算法体系中的各个算法接口进行介绍,并给出算法的参考文献. 1 算法流程

包含视频格式知识(编解码和封装格式):如何获取视频信息及视频编解码格式:opencv读取及保存视频,及opencv fourcc编码格式 一.基础知识 视频的编解码格式和封装格式 参考如山似水 视频编码与封装⽅式详解 参考迷之程序员 opencv视频编码格式 参考Alex Chung 视频的编解码格式 - 知乎 常⻅的AVI.RMVB.MKV.ASF.WMV.MP4.3GP.FLV等⽂件(.后缀)其实只能算是⼀种封装标准. ⼀个完整的视频⽂件是由⾳频和视频两部分组成的,例如H264.Xvid等就

2.0 版是 MWeb 发布以来,最重要的一个版本.MWeb 自去年一月份发布以来,获得了很多朋友的建议,在此非常感谢!没有你们,2.0 版可能就不能出来!然后再次感谢 Producter: http://weibo.com/u/5642390620 为 MWeb 设计的图标! 2.0 改动蛮多的,用写的可能表达不大好,我本想录个视频的,但是录起来效果更渣,只好再用写的了.. 新版的 MWeb 界面如下,这个版本终于是可以自定义文档库的位置了,可以打开 偏好设置 - 通用设置 里设置文档库的位置

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