近日在用opencv做一些图像处理的操作时,需要对一些高分辨率的图像进行保存.比如,在操作一个容量为230M的图像后,并对该图像保存为JPG格式后,发现图像容量变为80M了!针对这个问题,忙了大半天,到处翻阅资料,终于知道为什么了. 先举个例子说明自己遇到的问题,为了看出效果,我特意用了一个高分辨率的图片做实验. 比如我有如下的一个233M的图片 经过下面的程序读进内存,再次保存后,图片容量就急剧变小了! #include<opencv2\opencv.hpp> #include<ope

问题:在项目中用opencv的imwrite保存图片出现花屏的问题,如下图: 思路:1.  因为项目中的图像数据(float类型,0-255)是在GPU中,保存的话:可以用CPU保存图片,也可以用GPU保存图片.GPU保存图片没有花屏的现象,因此,初步怀疑,是因为数据从GPU拷贝到CPU的时候丢了.    后来测试,发现拷贝到CPU的数据,再拷回GPU保存依然没有问题.2. 后来发现,将需要保存的图片格式改为CV_32F3C后,保存不存在问题.而之前CV_8U3C的就会出现花屏,赋值的话就是简单

原先一段将特征值保存为图片的代码,这部分学生的电脑上运行没有生成图片 代码的基本样子是: import os import cv2 import numpy as np def text_to_pic(file): f = open(file) all_features = f.read().strip().split(' ') all_features = np.array(all_features) all_features = all_features.astype(np.float) a

bool imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>()); filename 待写入的文件名.保存图像的格式由扩展名决定. img 一般为一个Mat类型的图像. 图像要求:单通道或三通道图像,8bit或16bit无符号数,其他类型输入需要用函数进行转换 (这个还是挺重要的,之前想存一个float型的Mat, 发现并没有好的办法,最后解决方

1.imread Loads an image from a file. 从文件中读取图像. C++: Mat imread(const string& filename, int flags=1 ) Parameters: 参数: filename – Name of file to be loaded. 文件名 flags – Flags specifying the color type of a loaded image: >0 Return a 3-channel color im

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/26/2834336.html 前言 OpenCV中保存图片的函数在c++版本中变成了imwrite(),这应该是向matlab中图像处理的的一些函数风格靠近吧.保存图片这个功能还是很重要的,比如说在写科研论文的时候需要把一些中间图片给贴出来,这样就可以在程序中间利用该函数保存图片了.甚至还可以将这些保存的图片供后续的matlab处理.本文就简单介绍下OpenCV中imwrite()函数的用法.

本片参考博客:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 基于OpenCV3.0,与原博客有出入. 在OpenCV1.0时代,基于C语言借口而建立的图像存储格式IpIImage*,如果在退出时忘记release掉的话会造成内存泄漏.自OpenCV2.0开始,用Mat类型数据作为主打之后,OpenCV变得像Matlab那样需要很少的编程涵养. 图像的载入.显示和输出分别对应三个函数:imread(),namedWindow()

加载图像:imread 函数 Mat imread(const string& filename, int flags = 1): filename:需要载入的图像的路径名. flags:加载图像的颜色类型,默认值为 1.flags = 1(IMREAD_COLOR):返回一个 BGR 类型的三通道彩色图像:flags = 0(IMREAD_GRAYSCALE):返回灰度图像:flags = -1(IMREAD_UNCHANGED):返回包含 Alpha 通道的加载图像. Mat src_1 =

排查过程 1. 项目属性C++目录中,包含库include 和 lib 目录了吗? 去自己的opencv安装目录中找到include 和 lib(一般在x64下有两个vc14/vc15, 我的是4.0.1版本,我选用了vc15下的lib目录) 2. 引入 lib 文件了吗?(注意版本,我的是4.0.1) #pragma comment(lib,"opencv_world401.lib")#pragma comment(lib,"opencv_world401d.lib&quo

前言 std::vector<int> compression_params; compression_params.push_back(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY); //选择jpeg compression_params.push_back(); //在这个填入你要的图片质量 cv::imwrite("test2.jpg", img, compression_params); 参考 1. https://www.cnblogs.com/skyfsm/

最近在做图像分割,需要使用一些分割图片的label,但是发现存储的分割label感觉被平滑过了,即使使用 image = cv2.imread(info['path'],cv2.IMREAD_UNCHANGED) 也没有作用,后面发现分割的label格式存储为png格式就可以了,猜测(没有深纠哈)是jpg压缩什么的导致的.

一.简介 二.轮廓最小外接矩形的绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //轮廓最小外接矩形的绘制 Mat srcImg = imread("E://00.png"); Mat dstImg = srcImg.clone(); cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); threshold(srcImg, srcImg, , , CV_TH

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多

一,简介 本模块为跨平台的gui/IO组件,支持平台包括windows,linux,mac,IOS,android,可支持图像/视频/摄像头的读取显示以及转码. 二,分析 本模块为跨平台的gui/IO组件,包括如下图所示文件: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 头文件: ios.h,cap_ios.h

一.简介 ''' 分辨率(resolution,港台称之为解析度)就是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素的多少.由于屏幕上的点.线和面都是由像素组成的,显示器可显示的像素越多,画面就越精细,同样的屏幕区域内能显示的信息也越多,所以分辨率是个非常重要的性能指标之一.可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘,而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目. 1.图象分辨率(PPI) 图像分辨率(ImageResolution):指图像中存储的信息量.这种分辨率有多种衡量方法,典型的是以每英寸的

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

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