YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/61d55ab4/,欢迎阅读! opencv mat for loop Series Part 1: compile opencv on ubuntu 16.04 Part 2: compile opencv with CUDA support on windows 10 Part 3: opencv mat for loop Part 4: speed up opencv image processing with openm

在使用OpenCV开发程序时,如果想查看矩阵数据,比较费劲,而matlab查看数据很方便,有一种方法,是matlab和c++混合编程,可以用matlab访问c++的内存,可惜我不会这种方式,所以我就把数据写到文件里,用matlab读出来,然后用matlab各种高级功能查看数据的值. 1.将Mat的数据写入指定文件 为了方便拿来主义者,我直接把这个函数贴出来,你只要把代码拷贝到自己的代码里,就可以直接用了.如果有问题,赶紧评论,我会尽快看看问题出在哪里. #include <iostream>

Author:: Maddock Date: 2015-03-23 16:33:49 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/adong76/article/details/40539357 参考 http://blog.csdn.net/ljbkiss/article/details/7381208 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7161335#comments http://blog.csdn.net/g

Mat,cvMat和IplImage这三种类型都可以代表和显示图像,三者区别如下 Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化. 而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系.实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的.

为了提升自己对Opencv中Mat数据类型的熟悉和掌握程度,自己尝试着写了一下Laplace图像锐化函数,一路坎坷,踩坑不断.现将代码分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //Laplace滤波锐化图像 void myLaplace(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int SrcH = Src.rows

OpenCV Mat数据类型及位数总结(转载) 前言 opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一 般标准的图片,为RGB格式它们的大小为8bits格式,范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小,整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空

分析opencv中keypoint数据结构的相关信息,找到opencv的document(http://docs.opencv.org/java/org/opencv/features2d/KeyPoint.html).可以看到KeyPoint这数据结构中有如下数据结构: angle:角度,表示关键点的方向,通过Lowe大神的论文可以知道,为了保证方向不变形,SIFT算法通过对关键点周围邻域进行梯度运算,求得该点方向.-1为初值. class_id:当要对图片进行分类时,我们可以用class_i

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51029382 应一个朋友的要求,整理总结一下,Qt中的图像类QImage与OpenCV库中Mat的转换方法,测试工程已发布在GitHub:yhlleo/QImage2Mat 编译环境: VS2010 CMake (version >= 2.8.3) Qt (version 4.8.6) 运行结果如图: 一共有四个测试函数及其对应的转换结

ffmpeg从AVFrame取出yuv数据到保存到char*中   很多人一直不知道怎么利用ffmpeg从AVFrame取出yuv数据到保存到char*中,下面代码将yuv420p和yuv422p的数据取出并保存到char*buf中. 其他格式可以自己去扩展,前提先看戏yuv的各种格式,yuv的各种格式链接:数据格式分析   先确保视频格式sws_getContext()转换后是YUV格式: out_buffer=(uint8_t *)av_malloc(avpicture_get_size(P

做视频采集与处理,自然少不了要学会分析YUV数据.因为从采集的角度来说,一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式,而从视频处理(例如H.264.MPEG视频编解码)的角度来说,也是在原始YUV码流进行编码和解析,所以,了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言,至关重要.本文就是根据我的学习和了解,简单地介绍如何分析YUV数据流. YUV,分为三个分量,“Y”表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而“U”和“V” 表示的则是色度(Chrominance或Ch

在Android上用OpenGLES来显示YUV图像,之所以这样做,是因为: 1.Android本身也不能直接显示YUV图像,YUV转成RGB还是必要的: 2.YUV手动转RGB会占用大量的CPU资源,如果以这样的形式播放视频,手机会很热,所以我们尽量让GPU来做这件事: 3.OpenGLES是Android集成到自身框架里的第三方库,它有很多的可取之处. 博主的C/C++不是很好,所以整个过程是在Java层实现的,大家见笑,我主要参考(但不限于)以下文章,十分感谢这些朋友的分享: 1. htt

上一篇文章主要是參照AwesomePlayer直接用SoftwareRenderer类来显示yuv,为了能用到这个类,不惜依赖了libstagefright.libstagefright_color_conversion等动态静态库,从而造成程序具有非常高的耦合度,也不便于我们理解yuv数据直接显示的深层次原因. 于是我開始研究SoftwareRenderer的详细实现,我们来提取SoftwareRenderer的核心代码,自己来实现yuv的显示. SoftwareRenderer就仅仅有三个方

在本文中,Java创建UI和关节JNI经营层surface直接显示yuv数据(yv12).发展环境Android 4.4,驰A23平台. package com.example.myyuvviewer; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.os.Environment; import an

convert Matlab matrix to OpenCV Mat. Support CV_32FC3 only currently. The Code int matlab2opencv(cv::Mat &img, const mxArray *&mat){ mwSize num_dims = mxGetNumberOfDimensions(mat); const mwSize *dims = mxGetDimensions(mat); //for (int i = 0; i <

1 安装h5py sudo apt-get install libhdf5-dev sudo pip install h5py 假设你已经安装好python和numpy模块 2 读取mat文件数据 import numpy as np import h5py f = h5py.File('data.mat') data = f['cell_name'][:] cell_name是元胞数组的名称,假如有多级元胞目录,可以指定任意的元胞数组进行读取,比如 data = f['cell_name/..

做视频采集与处理,自然少不了要学会分析YUV数据.因为从采集的角度来说,一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式,而从视频处理(例如H.264.MPEG视频编解码)的角度来说,也是在原始YUV码流进行编码和解析,所以,了解如何分析YUV数据流对于做视频领域的人而言,至关重要.本文就是根据我的学习和了解,简单地介绍如何分析YUV数据流.     YUV,分为三个分量,"Y"表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰度值:而"U"和"V

1.两个相同字段表的合并: public static DataSet CombineTables(DataSet _ds, DataTable _dt1, DataTable _dt2) { DataSet ds = _ds.Clone(); //ds.Tables[0].Clone(); ds.Tables[].Rows.Clear(); ; ; i < _dt1.Rows.Count; i++) { ds.Tables[].ImportRow(_dt1.Rows[i]); } ; j <

项目中用到,用来对YUV数据(图片的yuv或者视频单帧yuv数据)进行裁剪. 格式介绍:http://blog.csdn.net/vblittleboy/article/details/10945143 import android.graphics.RectF; import android.util.Log; /** * 用来裁剪yuv图像 * @author willhua * */ public class YuvCroper { private static String LOG_TA

ImageUtil.java import android.graphics.ImageFormat; import android.media.Image; import android.os.Build; import android.support.annotation.RequiresApi; import android.util.Log; import java.nio.ByteBuffer; public class ImageUtil { public static final