import cv2 import numpy as numpy from PIL import * import sys from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtCore import * from threading import * #一大堆引用,乱七八糟,都要用到 #需要继承QWidget,初始化窗体 class initform(QWidget): def __init__(self):

pyqt pyside QLabel 显示图片 pixmap = QtGui.QPixmap("D:/myPicture.jpg") label.setPixmap(pixmap) #label.setScaledContents(True) # 图片自适应 注意:png 格式的似乎不能显示,如果不显示,最好使用其它格式

参考:[OpenCV] -- 简单摄像头操作 - 代码人生 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8670882 1.打开Qt Creator,新建一个Qt Gui工程 2.打开ui文件,设计成下图(注意:图像显示是一个QLabel,用于显示摄像头拍到的照片,将其拖大点,不然太小拍到的照片显示部分过小) 3.大致思路是:点击打开摄像头按钮,则开启摄像头,并设置一个定时器,每隔一段时间捕获摄像头摄取

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt-seconda-parte/ 在第一部分教程之后,我们建立了一个Qt Widget在GUI中显示OpenCV图像,接下来我们要看看如何使用它. 现在我们建立一个简单的应用来绘制从网络摄像头中获取的流媒体视频,这是每一个OpenCV应

Imagelab-0-QT label显示 opencv 图像 opencvc++qtimagelab 开始之前 这其实也是opencv 处理图像的系列, 只是想我们在进一步复杂化我们的代码之前, 每次给出代码我们都要给出很多, 然后窗口的显示上也有很多不必要的东西, 我们为了后面进行更好的算法效果以及算法执行, 我们先规划一下程序, 写出来一个界面程序出来, 这样的话, 我们之后的程序部分只需要给出一个函数的部分就好, 我们的程序算法在增加的时候, 将功能做到一个一个的菜单里面来, 这样一边处

在网上试了很多代码都不能使用,自己写了写代码. 直接上代码 Codevoid QMusicLogo::setNetworkPic(const QString &szUrl) { QUrl url(szUrl); QNetworkAccessManager manager; QEventLoop loop; // qDebug() << "Reading picture form " << url; QNetworkReply *reply = manag

#include <QPixmap> void Dialog::on_Button1_clicked() { QPixmap img; img.load("1.bmp"); ui->labelPic->clear(); ui->labelPic->setPixmap(img); } void Dialog::on_Button2_clicked() { QImage image; image.load("2.bmp"); ui-&

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt/ 重要术语保持英文不变,如Widget等.原文中rendering意为渲染或绘制. 此教程是关于在Qt图形界面中显示OpenCV图像的问题,我们创建了一个基于QGLWidget的Qt Widget. 这个Widget提供了更好的图像

今天学习 Qt 的时候顺手写了一个,包含一个头文件 qcvdisplay.h 和一个源文件 qcvdisplay.cpp,因为这是 qt 默认的文件命名方式,在 Qt Designer 中提升控件时会省去输入文件名的步骤,所以最好不要改名. qcvdisplay.h : #ifndef QCVDISPLAY_H #define QCVDISPLAY_H #include <QWidget> #include <QException> #include <opencv2/cor

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 代码 2.2. 解析 3. 结果 1. 概述 OpenCV自带了一部分常用的GUI功能,但是更多的图像处理功能需要其他GUI框架来辅助实现,这里通过QT来显示OpenCV读取的图片. 2. 实现 在QtCreator中新建一个基于QMainWindow的应用: 其中QImageShowWidget就是用于显示图像的控件,它是继承于QWidget实现的,可以将其嵌入QMainWindow的centralwidget中: QImageShowWidget是自定

OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在Python-OpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口,有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上,这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合.但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同,这就需要进行转换. 二.背景知识 Python-OpenCV的图像是BGR格式的,而PyQt图像格式是RGB格式的,二者需要转换: 为了快速转换,图像必须基于内存进行操作: PyQt的QImage类可以从内存数组构建: Ope

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

摄像机有6个外参数(3个旋转,3个平移),5个内参数(fx,fy,cx,cy,θ),摄像机的内参数在不同的视场,分辨率中是一样的,但是不同的视角下6个外参数是变化的,一个平面物体可以固定8个参数,(为了表明平面投影视场中的所有目标只需要4个点,无论在一个平面中我们检测到多少个角点,只有4个有用的角点,每个角点有X,Y两个坐标,一共有8个方程) 摄像头标定其实就是把三维坐标的点首先经过平移,旋转将世界坐标系变到摄像机坐标系,然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系,最后根据像素和公制单位的比率得到图

PYTHON ubuntu16.04 默认安装的Python版本2.7.12,当用pip install opencv-python 安装了opencv for python 3.3.0.10后,运行命令 python -c "import cv2;cap=cv2.VideoCapture(0);print(cv2.isOpened())" 输出为false 经过各种百度,安装其他包文件也没有解决问题. 索性回头运行命令:pip uninstall opencv-python,卸载op

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture Capture(); //打开默认摄像头0 // VideoCapture Capture("xxx.mp4"); // 读取视频的路径 ) { Mat frame; Capture >> frame; // 获取每一帧 imshow("显示",frame); // 显示每一帧 waitKey()

1.OpenCV模块划分 OpenCV其实就是一堆用C和C++语言来实现计算机视觉算法的源代码文件:例如C接口函数cvCany()实现了Canny边缘提取算法,我们可以直接将这些源代码添加到自己的软件项目中,而不需要自己去写代码实现Canny算法.同时由于源文件居多,所以根据算法的功能将源文件分到多个模块中(如下),将每个模块中的源文件编译成一个库文件(如opencv_core.lib.opencv_highgui.lib),用户调用时仅将所需的库文件添加到自己的项目中,与自己的源文件一起连接成

注: 从外设摄像装置中获取图像帧,把每帧的图片与人脸特征进行匹配,用方框框住识别出来的人脸 需要用到的函数: CvHaarClassifierCascade* cvLoadHaarClassifierCascade( const char* directory, CvSize orig_window_size ); 第一个参数:训练好的级联分类器的路径 第二个参数:级联分类器训练中采用的检测目标的尺寸 #include "stdafx.h" #include "iostrea

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <pthread.h>#include <iostream>#include <unistd.h>#include <signal.h>#include <sys/types.h>#include <sys/wait.h>#include <semaphore.h&

---作者吴疆,未经允许,严禁转载,违权必究--- ---欢迎指正,需要源码和文件可站内私信联系--- -----------点击此处链接至博客园原文----------- 功能说明:PyQt界面程序,触发播放按钮实现显示图片.一窗体一屏一放视频.一窗体多屏多放视频功能 运行环境:Windows7.Python3.PyQt5.Pycharm5.0 一.环境搭建 参考链接:PyQt5环境搭建.PyQt工具栏菜单汉化 1.PyQt5和PyQt5-tools安装(注:PyQt5与PyQt4存在一定区别