https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/86432886 RGB转换成灰度图像的一个常用公式是:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114//灰度转换函数*******//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用://第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用://******************************************************* #include <ope

目录 任务描述 解决方案 Magick++ Talk is cheap, show me the code. 与 Opencv 配合 相关链接 任务描述 我有这样一个需求,读取一张格式为PNG 或者 Jpeg 的图片, 保存为可以可以直接打印的大小,要求编为一个小程序.因为通常情况下图像大小如1024*512 是像素尺寸,要想打印出来是需要设置 DPI(dots per inch),意思是每英寸上有多少个点(像素).为了打印方便还可以保存为PDF. 解决方案 Magick++ Magick++

分配图像空间: IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);       size:  cvSize(width,height); depth: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,              IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F,IPL_DEPTH_64F       channels: 1, 2, 3

在Python3下用使用OpenCV比在C,C++里开发不止快捷一点点, 原型开发的时候蛮有用. 这里用的OpenCV 加载图片, 用的imshow画图 # -*- coding: utf-8 -*-  import cv2 # from matplotlib import pyplot as plt from pylab import * # 添加中文字体支持 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontPrope

1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("img1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("img1.jpg",0) # 展示原图 cv2.imshow("img",img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey",img) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存图片 cv2.imwrite(&quo

原文转自: http://blog.csdn.net/tutuguaiguai0427/article/details/6646051 这阵子,确切说这几天,还是看了好多东西的.虽然无用功居多. 上篇日志说的东西做完以后暂时就没事了,然后窝实验室吹着空调做我的小屋. 后来实在觉得无聊找了点事做. 第一天是打算消除视频水印的.其实最土或者说其实最有效的方法是单帧PS,但是,明显我不是这么勤快的人.我学的可不是PS,总觉得这是搞设计之类的人用的. 然后记得上次在xiaotie博客看过程序除水印的,又

1.Release和Debug的区别 Release版称为发行版,Debug版称为调试版. Debug中可以单步执行.跟踪等功能,但生成的可执行文件比较大,代码运行速度较慢.Release版运行速度较快,可执行文件较小,但在其编译条件下无法执行调试功能. Release的exe文件链接的是标准的MFC DLL(Use MFC in a shared or static dll).这些DLL在安装Windows的时候已经配置,所以这些程序能够在没有安装Visual C++的机器上运行.而Debug

视频或相机中读入的帧数不对,或有空帧 image check from cap or video: you must check wether each frame is not empty when use VideoCapture. Like : if(!image.empty()) {} +0 这个bug你早晚会碰到的 Mat::rowRange || mat::.row // "+0" !!! ////R(3,:) = cross(R(1,:),R(2,:)); //R_out

PIL.Image转换成OpenCV格式: import cv2 from PIL import Image import numpy image = Image.open("plane.jpg") image.show() img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("OpenCV",img) cv2.waitKey() OpenCV转换成PIL.Image格式: im

PIL.Image转换成OpenCV格式: import cv2 from PIL import Image import numpy   image = Image.open("plane.jpg") image.show() img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("OpenCV",img) cv2.waitKey() OpenCV转换成PIL.Image格式:

OpenCV中HSV颜色模型及颜色分量范围 opencv HSV 颜色模型(H通道取值 && CV_BGR2HSV＿FULL) [opencv]在hsv颜色空间识别区域颜色 将原图分离为RGB单通道和B三通道(GR通道均为0) Mat src_color = imread(path); vector<Mat> channels; vector<Mat> mbgr(); split(src_color, channels); Mat B = channels.at()

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

1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) # 展示原图 cv2.imshow("img", img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey", imgGrey) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存灰色图片 cv2.imwrite(&

一:相关依赖文件下载 https://github.com/opencv/opencv   二:实现步骤(图片检测) (一)读取图片 image= cv.imread("./d.png") #读取图片 (二)灰度转换 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #在灰度图像基础上实现的 (三)获取人脸识别训练数据 face_detector = cv.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalf

AI智能弹幕(也称蒙版弹幕):弹幕浮在视频的上方却永远不会挡住人物.起源于哔哩哔哩的web端黑科技,而后分别实现在IOS和Android的app端,如今被用于短视频.直播等媒体行业,用户体验提升显著. 本文除了会使用Flutter新方案进行跨端实现,同时也会讲解如何将一段任意视频流使用opencv-python处理成蒙版数据源,达成从0到1的前后端AI体系.先来看看双端最终运行效果吧: 自行clone源码打包:Zoe barrage IPhone运行录屏:点这里 APP运行截图: 实现流程目录

0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLAM.Marker-Based还是GPS的方法,就不一而足了. 所以说要在手机上进行现实场景的展现也是目前AR应用一个比较重要的模块.一般来说,在移动端,基本上都是使用OpenGL ES进行绘制.所以我们优先考虑使用OpenGL ES进行相机的绘制.当然,有些应用直接利用iOS的UIImage进行相机

转自http://ninghechuan.com 异步FIFO有两个异步时钟,一个端口写入数据,一个端口读出数据.通常被用于数据的跨时钟域的传输. 同步FIFO的设计.一个时钟控制一个计数器,计数器增加(只写不读),计数器减少(只读不写),计数器保持(不写不读).计数器为0时,FIFO空,计数器为你定义的最大值,FIFO为满.貌似较容易设计. 很遗憾的是,异步FIFO并不能用这样的思想,因为异步FIFO有两个时钟,并没有办法控制一个计数器读写操作.只能分开读写计数器,通过比较读写指针的值来判断空

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

一:Canny算法介绍 Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘. 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近. 最小响应- 图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘. 推文:Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一) 1.高斯模糊--GaussianBlur 消除噪声. 一般情况下,使用高斯平滑滤波器卷积降噪.,因为canny是对噪声敏感的算法,所以先降噪,但是

http://blog.csdn.net/xy365/article/details/18735849 ——————————————————————————————————————————————————————————— 一.YUV简介     一般来说,直接采集到的视频数据是RGB24的格式,RGB24一帧的大小size=width×heigth×3 Byte,RGB32的size=width×heigth×4 Byte,如果是I420(即YUV标准格式4:2:0)的数据量是 size=wi

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