某些音频是双方对话,有可能需要对音频作通道的分离. 示例代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 音频双通道分离 """ import sys import numpy as np from scipy.io import wavfile from converter import mp3_to_wav def split_channel(wav_path, left_wav_

上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 而为了更好地观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行 分割显示和调整 .通过Opencv 的split和merge 方法很方便 达到的目的. 一.分离颜色通道 先讲讲这俩个互为冤家的函数.首先讲进行通道分离的split 函数 <1>split函数详解 将一个多通道数组分离成几个单通道数组.  PS:这里的array按语境译

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)

##名称:分离颜色通道&多通道图像混合 ##平台:QT5.7.1+OpenCV3.2.0 ##时间:2017年12月11日 /***************创建QT控制台程序*******************/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgp

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

一.图像通道 1.彩色图像转灰度图 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("beauty") plt.imshow(gray,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 使用函数convert()来进行转换,它是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,

一.图像通道 1.彩色图像转灰度图 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("beauty") plt.imshow(gray,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 使用函数convert()来进行转换,它是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

今天写直方图,学了几个相关函数 1. mixChannels void mixChannels(const Mat* src, int nsrc, Mat* dst, int ndst, const int* fromTo, size_t npairs) 功能: 把 src 中指定的若干通道 复制到 dst中 src: 输入图像, 可以多张 nsrc: 有多少张输入图像 dst: 输出图像,可以多张 ndst: 有多少张输出图像 fromTo: {0 , 1, 1, 2, 2, 0} 这样偶数个

想在周末去游泳,找了些游泳的注意事项什么的,想想还没干正事,就来继续看看opencv的使用吧,晚上看了opencv的一些基本入门的东西,打算下面主要总结CSDN上一个大牛的博文,链接如下:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 主要有: 1.opencv2.4.9中的一些组件. 2.这是头文件标配 #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/

PS-PL之间的AXI 接口分为三种:• 通用 AXI(General Purpose AXI) — 一条 32 位数据总线,适合 PL 和 PS 之间的中低速通信.接口是透传的不带缓冲.总共有四个通用接口:两个 PS 做主机,另两个 PL 做主机.• 加速器一致性端口(Accelerator Coherency Port) — 在 PL 和 APU 内的 SCU之间的单个异步连接,总线宽度为 64 位.这个端口用来实现 APU cache 和 PL的单元之间的一致性.PL 是做主机的.• 高性

参考:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 这位同学挺牛的,才研一就出书了,实在是让人汗颜啊,不说了,多学习. 这一篇主要讲了opencv中的几个基本函数imread,namewindow,imshow,imwrite,浅显易懂,非常的赞. ROI:感兴趣的区域.看看这位同学给的一段代码: 先在原图中标出感兴趣的区域和大小,在原图此区域的地方和另外一幅图按着相应的权重进行混合,就得到一幅混合图像. 具体可参考这篇博文:

在图像处理中,目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest),这是后期图像处理的基础,在获取ROI后,进行一些列的处理.ROI区域在Opencv中就是Rect,先构建Rect,然后给予ROI一些特点,形成了图像掩膜. 一.ROI创建 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows)); //方法二 imageROI=Image(Range(,+logoI

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条

在前面的报告中我们实现了用SURF算法计算目标在移动摄像机拍摄到的视频中的位置.由于摄像机本身像素的限制,加之算法处理时间会随着图像质量的提高而提高,实际实验发现在背景复杂的情况下,结果偏差可能会很大. 本次改进是预备在原先检测到的特征点上加上某种限制条件,以提高准确率. 问题:如何判定检测到的特征点是否是我们需要的点(也就是目标区域上的点)? 可行方案:用形态学找出目标的大致区域,然后对特征点判定. 特征点(SURF算法或者其他的算法)已有,我们来一步步实现找到目标大致区域. 下图假设为视频中

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

cdsn博客不支持word文件,所以这里显示不完全.可到本人资源中下载word文档: v0.3:http://download.csdn.net/detail/kl222/6961491 v0.1:http://download.csdn.net/detail/kl222/6677635  下载完后评论,可以返还你的积分.此文档还在完善中,欢迎大家交流,共同完善.    Webrtc  教程 版本0.3(2014年2月) 康林 (16614119@qq.com) 本文博客地址:http://bl

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和

最近在做票据的识别的编码工作时遇到一些问题,就是票据上往往会有一些红色印章把一些重要信息区域给覆盖了,比如一些开发票人员盖印章时比较随意,容易吧一些关键区域给遮蔽了,这让接下来的票据识别很困难,因此,我们必须先对票据图像进行一定的预处理来移除印章干扰,再进行字符识别,这样子识别准确率才有保证. 我们从简单例子说起,比如我们有以下一张票据,上面盖有红色印章,虽然该印章没有遮挡关键信息,但是我们还是打算将其移除,那该怎么办?首先想到的肯定移除红色像素点的方法,这种方法需要查到红色的颜色范围,然后遍历

ROI---设定感兴趣的区域(region of interest) 定义: Mat imageROI; //方法一:通过Rect指定矩形区域 imageROI=image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows)) //方法二 指定感兴趣行或列的范围(Range) imageROI=srcImage3(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols)); 利用ROI将一幅图加到另一幅图的指定位置 b