使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域 步骤: 1.读取一张图片 2.转换颜色格式为hsv 3.设置要扣取区域颜色的上下门限 4.从原始图像中获取感兴趣区域的掩码 5.使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像 测试代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- # opencv中图像掩膜操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('hat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #转换为HSV hsv

android 平台 opencv 实现颜色识别代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-40682-1-1.htmlopencv的颜色识别简单实现的代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-39765-1-1.html更多OpenCV源码免费下载:http://www.eyesourcecode.com/forum-OpenCV-1.html

本笔记重点记录OpenCV中的颜色转换和利用色彩空间的特性进行皮肤检测 颜色转换 实现原理 之所以要引入色调/饱和度/亮度的色彩空间概念,是因为人们喜欢凭直觉分辨各种颜色,而它与这种方式吻合.实际上,人类更喜欢用色彩.彩度.亮度等直观的属性来描述颜色,而大多 数直觉色彩空间正是基于这三个属性. 色调(hue)表示主色,我们使用的颜色名称(例如绿色. 黄色和红色)就对应了不同的色调值: 饱和度(saturation)表示颜色的鲜艳程度,柔和的颜色饱 和度较低,而彩虹的颜色饱和度就很高 亮度(bri

//颜色空间缩减 //src:源图片 //dst:目标图片 //divideWith:缩减宽度 void ColorSpaceReduction(Mat src,int divideWith,Mat& dst) { //创建查询用的表 uchar table[]; ; i < ; ++i) table[i] = divideWith * (i / divideWith); //创建mat型用于LUT函数查表 Mat lookUpTable(, , CV_8U); uchar* p = loo

这是基于颜色识别的物体追踪 不废话 直接看代码 这是Opencv3的代码 //---------------------------------[头文件.命名空间包含部分]---------------------------- // 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间 //------------------------------------------------------------------------------------------------- #include "op

#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp" using namespace std;

#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp" using namespace std;

# -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _ , frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([150,150,50])#在此调参 upper_red = np.array([180,255,255]) dark_red = np.ui

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2

OpenCV里面用到了很多图像相关的数据结构,熟练掌握它们是学习图像的基础. 1.IplImage IplImage IplImage IPL 图像头 typedef struct _IplImage{int nSize; /* IplImage大小 */int ID; /* 版本 (=0)*/int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int depth; /* 像素的位深度:

CvPoint基于二维整形坐标轴的点typedef struct CvPoint{int x; /* X 坐标, 通常以 0 为基点 */int y; /* y 坐标,通常以 0 为基点 */}CvPoint;/* 构造函数 */inline CvPoint cvPoint( int x, int y );/* 从 CvPoint2D32f 类型转换得来 */inline CvPoint cvPointFrom32f( CvPoint2D32f point ); CvPoint基于二维整形坐标轴

bBitmap每个像素值由指定的掩码决定 写了一个小工具来转换Bitmap彩色图片的不同位数. 程序的逻辑是拼接: Bitmap文件头 + Bitmap信息头 + Bitmap数据 在RGB888转换到RGB565的过程中出现了问题:输出的颜色和原图的颜色显示不正确但是像素值转换是正确的. (输入的图片,不支持上传bmp图片,所以改成了png) (输出的图片,不支持上传bmp图片,所以改成了png) 但是用GIMP导出的图片颜色却能正确显示: (正确的图片,不支持上传bmp图片,所以改成了png

早上用百度搜了一下“颜色识别”,多少有了一点大致的概念,还是老办法,动手做,多实验,往前走,还请各位老师多多指点. OpenCV(百度百科)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但

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 =

一.遍历图像实现色彩掩码 本节我们实现这样一个算法,我们指定某种颜色和一个阈值,根据输入图片生成一张掩码,标记符合的像素(和指定颜色的差异在阈值容忍内). 源代码如下,我们使用一个class完成这个目标,其指定了两种构建函数,并通过逐像素扫描的形式生成掩码(process成员函数).另外,本class做了仿函数处理(operator成员函数),类似于python中的__call__方法,可以直接调用实例像函数一样进行处理.注意迭代器的使用,需要++it而非 class ColorDetector

16.4.1自定义的 DIBSTRUCT结构体 字段 含义 PBYTE *ppRow ①指向位图视觉上最上面的一行像素.(不管是自下而上,还是自上而下) ②放在第一个字段,为的是后面定义宏时可方便访问到 int iSignature =“Dib ”,是这个结构体的标志 HBITMAP hBitmap 存储了由CreateDIBSection返回的位图句柄(注意,实质是DIB,但兼有DDB的特点,可直接BitBlt) BYTE *pBits 指向像素阵列的指针,其指针值在CreateDIBSect

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第二十六课:反射 剪裁平面,蒙板缓存和反射: 在这一课中你将学会如何创建镜面显示效果,它使用剪裁平面,蒙板缓存等OpenGL中一些高级的技巧.   欢迎来到另一个激动人心的课程,这课的代码是Banu Cosmin所写,当然教程还是我

1.       当前Screen进行Copy屏幕,获得BITMAP 当前屏幕Copy.须要获取当前屏幕的HDC, 一种是直接从屏幕DC抓原始图. 一种是然后使用兼容MemDC进行抓图,然后能够附加图形的相关处理,如调整大小.如把鼠标绘制上去等. (注:假设是对当前程序Copy屏幕的话.传入GetDC參数使用 this->getsafehwnd()) (注:假设对指定窗体Copy屏幕的话,能够用Spy++获取窗体HWND,然后传入GetDC) 对于从程序抓原始图的方式比式比較简单,比如: //

OpenCV提供了多种基本数据类型.可以在"…/OpenCV/cxcore/include"目录下的cxtypes.h文件中查看其详细定义. CvPoint是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体.CvPoint有两个变体类型:CvPoint2D32f和CvPoint3D32f.前者同样有两个成员x,y,但它们是浮点类型:而后者却多了一个浮点类型的成员z. CvSize类型与CvPoint非常相似,但它的数据成员是integer类型的width和height.如果希望使用浮点

1.OpenCv 颜色追踪 import cv2import numpy as npcap=cv2.VideoCapture(0)cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 120);cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240);while(1):# 获取每一帧 ret,frame=cap.read() # 转换到 HSV hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设定蓝色的阈值 lower_