PTQT——GraphicsView框架 转载 原网址 http://blog.51cto.com/9291927/1879128 一.GraphicsView框架简介 QT4.2开始引入了Graphics View框架用来取代QT3中的Canvas模块,并作出了改进,Graphics View框架实现了模型-视图结构的图形管理,能对大量图元进行管理,支持碰撞检测,坐标变换和图元组等多种方便的功能. GraphicsView框架结构主要包含三个主要的类QGraphicsScene(场景).QGr

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在<PyQt转换显示Python-OpenCV图像实现图形化界面的视频播放>介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能.其中的关键函数如下: def cvImgtoQtImg(cvImg): #定义opencv图像转PyQt图像的函数 QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) QtImg = QtGui.QImage(QtImgBuf.da

原图: 尺寸:240 × 150 灰度化: 1. 程序中输出像素点的灰度值: 2. 用工具取得的灰度值: 按照如下的坐标(图像处理坐标系) 得到的灰度值: (35,82) (82,35) 换算后分别是125(差两个像素值应该是误差)和178与之前的相对应 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 但是在[画图中]我们取的(35,82),底下却

☞ ░ 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

在OpenCV2:图像的几何变换,平移.镜像.缩放.旋转(1)主要介绍了图像变换中的向前映射.向后映射.处理变换过程中浮点坐标像素值的插值算法,并且基于OpenCV2实现了两个简单的几何变换:平移和镜像变换.本文主要稍微复杂点的两个几何变换:缩放和旋转. 1.图像缩放 图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化.水平缩放系数,控制图像宽度的缩放,其值为1,则图像的宽度不变:垂直缩放系数控制图像高度的缩放,其值为1,则图像的高度不变.如果水平缩放系数和垂直缩放系数不相

图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素的进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换.镜像变换.缩放和旋转等.本文首先介绍了图像几何变换的一些基本概念,然后再OpenCV2下实现了图像的平移变换.镜像变换.缩放以及旋转,最后介绍几何的组合变换(平移+缩放+旋转). 1.几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置 变换

一．gdal进行数据操作在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数.(需要包含的头文件:gdal_priv.h)1．打开数据集使用gdal库进行数据(影像)操作的第一步就是打开一个数据集.对于“数据集”这个名词大家可能不会太习惯,但是对于一般的格式来说,一个“数据集”就是一个文件,比如一个TIFF文件就是一个以tiff为扩展名的文件.但是对于众多RS数据来说,一个数据集包含的绝对不仅仅是一个文件.对于很多RS数据,他们把一张图像分成数个图像文件,然后放在一个文件夹中,用一些额外的文件来组织它

图像是视觉信息的直接反应,图像呈现出各种各样的特效都是通过图像的基本运算来完成的.图像最基本的运算有三种,分别是scale,rotation 和translation,叫做尺度,旋转和平移.很多图像的特效都可以用这三种基本运算来实现.可以对像素值或者像素的坐标做这些运算来达到特定的效果. 像素有两个属性,一个是像素的值,一个是像素的坐标.像素的值记录了像素的强度信息,像素的坐标记录了像素的空间信息. 先考虑对像素值的三种运算.(这里假设像素的取值范围为 0-1). scale: 对像素值做sca

算法解释详细,有算法执行过程动态GIF图的:https://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577 算法文字解释的简介易懂的:https://www.cnblogs.com/ryuasuka/p/4932239.html regionprops函数一些属性的效果演示:https://www.cnblogs.com/nktblog/archive/2012/06/13/2547938.html ———————————————————————————

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registed depth image).实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下.下面我们来介绍其推导的过程. 1. 原理 为了描述方便,首先做些简单的假设.如下图所示,3D相机的左侧相机(left camera)为红外相机(即深度相机,ir camera),右侧相机(right camera)为彩色相机(c

▶ 上一篇图像卷积 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/8535569.html.这篇使用了 OpenCV 从文件读取彩色的 jpeg 图像,进行边缘检测以后写回文件. ● 代码(没有使用局部内存优化) // convolution.cl,核函数,应该和上一篇中无优化内核是一样的 __kernel void convolution(__read_only image2d_t sourceImage, __write_only image2d_t ou

0.概述 图像变换的基本原理都是找到原图和目标图的像素位置的映射关系,这个可以用坐标系来思考,在opencv中, 图像的坐标系是从左上角开始(0,0),向右是x增加方向(cols),向下时y增加方向(rows). 普通坐标关系: 图像坐标关系: 1.图像的平移 图像的平移是比较简单的映射关系,对于原图像的某个像素点位置(X0,Y0),向右平移100个像素的话,变换之后的目标像素点位置(X = X0+100,Y),然后用原图像的像素值填充目标位置就可,因此我们需要将这种映射关系转换一下,方便获得原

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

一.本节知识预览 1.  怎样遍历图像的每一个像素点? 2.  opencv图像矩阵怎么被存储的? 3.  怎样衡量我们算法的性能? 4.  什么是查表,为什么要使用它们? 二.什么是查表,为什么要使用它们? 假设一张三通道RGB图像,每个像素通道有256种不同颜色取值,那么一个像素点可能有256*256*256(1600多万)种可能颜色取值,这对于实际计算来说,开销是相当大的.而实际计算中,只需要少量的颜色值就能达到相同的效果.常用的一种方法是进行颜色空间缩减.用如下方法,我们可以将颜色空间取

随机游走类似布朗运动,就是随机的向各个方向走吧. 虽然代码没什么技术含量,不过产生的图像实在太漂亮了,所以还是贴上来吧. 产生的图像: matlab代码如下: clear all;close all;clc n=; %游走的步数.也是图像中像素个数,有些位置可能重复,所以白像素小于等于n x=; %初始x坐标 y=; %初始y坐标 pix=zeros(n,); %游走产生的像素坐标 neighbour=[- -;- ;- ; -; ; -; ; ]; %当前像素邻域 :n r=floor(+*r

图像篇: 代码: 1 /** 2 * Created by Administrator on 2016/1/28. 3 */ 4 function draw (id){ 5 var canvas = document.getElementById(id); 6 var context = canvas.getContext("2d"); 7 var newImg = new Image(); 8 newImg.src = "女孩.jpg"; 9 newImg.onl

转自赵文原文 gdal读写图像分块处理(精华版) Review: 用gdal,感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理.因为gdal进行太多封装,如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理,IO,遍历,转换,算法处理等操作,就别用gdal了.如果你想懒省事,那么这篇文章还是或许有些参考价值了.但是不推荐你这么做. 一．gdal进行数据操作 在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数. (需要包含的头文件:gdal_priv.h) 1．打开数据集 使用gdal库进行数据(影像)操作的第一

理论 http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html 翻开任意一本图像处理的书,都会讲到图像的几何变换,这里面包括:仿射变换(affine transformation).投影变换(projecttive transformation).前者针对的是平面上的物体位姿变化,如水平/垂直方向位移.旋转.缩小/放大,常见的应用有ORC字符识别.后者针对的是三维空间中的位置变化,受限于物体依然是平面的,也称为二维投影变换,常见的应用有车牌识别.

一.图像挤压特效 1.原理 图像压效果本质的图像坐标的非线性变换,将图像向内挤压,挤压的过程产生压缩变形,从而形成的效果. 挤压效果的实现是通过极坐标的形式,设图像中心为O(x,y),某点距离中心O的距离为半径R,非线性方式改变半径R但不改变点的方向,就构成了图像挤压.也可以自定义加压中心点,计算半径方式相同. 图像像素变换倍率使用 y=sqrt(x). 图像上点P与图像中心O的距离为R,图像挤压就是P点坐标映射到OP直线上的点R2位置,其中| OR2 |=sqrt(OP)*ratio. 2.实

介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)

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 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原