一般图像数据都是以RGBRGBRGB--字节流的方式(解码完成后的原始图像流),我说成字节流,那就表明R,G,B的值各占一个字节,在编程时表示的就是unsigned char * data. 我们先来看一下QT中的QImage对象.在加载data数据前,我们要确定QImage加载图像的空间分配足够大,先假设data是由640*480像素的压缩数据解码得来的,RGB(3字节)是一个像素,故data的应该是640*480*3个字节:比较一下下面两种方式:        QImage img(640,

目录 1. IplImage的data字段,是char*类型,是4字节对齐. 2. 手动创建的Mat通常是没有字节对齐的 3. 从IplImage转过来的Mat,是字节对齐的 4. 总结 图像数据是否做字节对齐,可能影响到逐像素的遍历操作.OpenCV中的图像是HWC维度顺序存储,我们需要注意WC维度是否做4字节对齐. 这里使用的测试图如下: 注意它的宽度是471像素,是不能被4整除的. 1. IplImage的data字段,是char*类型,是4字节对齐. const char* im_pth

前言   上一篇已经将himpp套入qt的基础上进行开发.那么qt中拿到frame则是很关键的交互,这是qt与海思可能编解码交叉开发的关键步骤.   受限制   因为直接配置sample的vi比较麻烦,确实是困难的,其实就是配置驱动,所以我们只能从开发板的demo入手,去在相等条件下探测可能的留,从vpss中拿取后,进行软编码.  当然,如果不用qt还有一种方式,也就是大量开发海思人员使用的方式,是基于sample写一个编码程序,然后使用本地socket交互,其实绝大部分海思开发者都是这样开发的

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

最近在将Karlsruhe Institute of Technology的Andreas Geiger发表在ACCV2010上的Efficent Large-Scale Stereo Matching代码仿真.Andreas提供的源码中没有使用opencv,导致我一时无法适应如何显示处理的中间结果.将对应的库加载后,仿照采集相机图像数据的方式,从内存中读取对应图像到IplImage类型指针指定的内存空间,方便代码的调试和效果观测.其中用到的部分资料如下. *******************

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

在最近的一个项目中,需要实现 Mac OS X 环境下的摄像头图像实时捕获并转换为 Java 中的 BufferedImage 对象.首先通过开发一个本地库实现 Mac OS X 的摄像头图像捕获,采用的是 Apple 推荐的新的 AVFoundation 框架,摄像头图像格式设置为 kCVPixelFormatType_32ARGB(设置成其他的测试了无法得到图像,系统不支持),通过 delegate 方式得到 CMSampleBufferRef 类型的 sample buffer 后,需要通

概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类应用在计算机领域叫做科学可视化.由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现方式

Protobuf序列化的字节流数据是不能自描述的,当我们通过socket把数据发送到Client时,Client必须知道发送的是什么类型的数据,才能正确的反序列化它.这严重影响限制了C/S功能的实现,不解决的话信道事实上只能传输一种类型的数据.本文讲解一下我用的解决办法,虽然我觉得应该有官方的实现更合理,即原生支持Protobuf的自描述. (在金融领域,有一个叫FAST的协议,基本原理和Protobuf相同,并且有更高的压缩率,并且序列化后的字节流是自描述的,可以自动反序列化为对应的模板的数据

1.文件的属性信息获取 首先文件具有类型,在linux下边,有block(块设备,如磁盘分区.CD-ROM).char(以字符为输入的设备,如键盘.打印机).dir(目录类型,目录也是文件的一种).fifo(命名管道,解释是将信息从一个进程传到另一个进程).file(普通的文件).link(链接,类似win下边的快捷方式).unknow(未知类型)7大类,在win下边,只有3类:file.dir和unknown.Linux渣表示一定要好好搞一下Linux-_-,人家完全是为Linux而生. 关于

图像处理工具包ImagXpress的开发厂商Accusoft Pegasus旗下有多种图像处理相关的控件,但是这些图像处理控件之间的如何加传递图像数据呢?在ImagXpress 11版本之前,是需要将图像的数据用DIB格式表示,不过后来逐渐的就开始寻找一种更加简单的方法来实现组件间的图像数据的传递,最终达到想一个方法调用般简单. 在Accusoft Pegasus下的任何产品或是组合,只要支持可以用简单的方法发送图像的数据到另一个Accusoft对象的Accusoft图像,就将会有两种方法实现数

jackyhwei 发布于 2010-01-01 12:02 点击:3218次  来自:CSDN.NET 一些非常有用的图像格式转换及使用的源代码,包括RGB图像数据字符叠加,图像压缩(ijl库),YUV转RGB等等. TAG: YUV  YUV转RGB  RGB  BMP转JPG  文字叠加   /**************************************File: yuvrgb24.hDescription: header file for yuvrgb24.cDate:

程序思路是由外部的输入输出控制卡发出采集图像信号,之后相机采集图像得到图像数据指针,接收图像数据指针创建成图像最后显示到MFC对话框应用程序的Picture Control控件上,同时,为了标定相机位置,在主对话框类CMyDlg的OnPaint函数中有对Picture Control的绘图操作(不改变图像数据,进行画线,画矩形等操作). 设计时考虑到I/O卡何时发出采集信号或者相机何时得到图像数据指针是不确定的(不使用OnTime),同时考虑到I/O卡和相机的回调函数与主程序之间的数据交换会更加

这篇文章里介绍得最清楚了.http://blog.chinaunix.net/uid-22682903-id-1771421.html 关于颜色空间  RGB颜色空间已经非常熟悉了.HSV颜色空间需要再了解下. 如何从一个JPEG图像数据指针转换得到IplImage. 网址一:http://bbs.csdn.net/topics/360108867 网址二:http://docs.opencv.org/2.4/modules/highgui/doc/reading_and_writing_ima

1. 问题描述 figure subplot(1, 2, 1), imshow(A) subplot(1, 2, 2), imshow(B) 无论 A 和 B 的 size 是否一致,最终显示出来的 figure 中的两幅图像大小都是相同的. 2. 原因及解决 之所以第二个图看起来和第一张图等大,是因为第二个 subplot 的 XY 轴的单位长度比第一个subplot中的要长(二者的比例尺不同).所以简单一点的解决方法是:将第二个 subplot 的 XLim 和 YLim 属性设为和第一个

在学习Pytorch的时候,先学会如何正确创建或者加载数据,至关重要. 有了数据,很多函数,操作的效果就变得很直观. 本文主要用其他库读取图像文件(学会这个,你就可以在之后的学习中,将一些效果直观化) 更好的文章组织结构: Github 关注公众号:tuduisuinian(土堆碎念),菜单底部可以获取pytorch教程PDF文档 零:准备 加载数据前,需要掌握正确的读取路径方法.很多教程中的例子,在讲解的时候,没有提供图片,或者读者不知道修改教程中的读取路径,打击了热情. 建议:为了保证大家可

1.数据处理代码utils.py: 1) # coding:utf- import os import torch.nn as nn import numpy as np import scipy.misc import imageio import matplotlib.pyplot as plt import torch def tensor2im(input_image, imtype=np.uint8): """"将tensor的数据类型转成numpy类型,

如何将内存图像数据封装成QImage 当采用Qt开发相机数据采集软件时,势必会遇到采集内存图像并进行处理(如缩放.旋转)操作.如果能够将内存图像数据封装成QImage,则可以利用QImage强大的图像处理功能来进行图像处理,并能很好的进行显示. 在内存中,8bit灰度图像的宽度有可能不能满足BMP格式需求(为4的倍数),在封装成8bit灰度QImage时,会遇到封装不完整或错误的问题.本人总结了该问题,写了一个封装内存8bit灰度图像数据的C++类. 首先看代码部分: //BufferToQIm

本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片.大量图片,和TFRecorder读取方式.并且还补充了功能相近的tf函数. 1.处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片测试,有的时候,我们并不需要对很多图像做测试,可能就是几张甚至一张.这种情况下没有必要用队列机制. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_fil

大型图像数据聚类匹配:ICCV2019论文解析 Jointly Aligning Millions of Images with Deep Penalised Reconstruction Congealing 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Annunziata_Jointly_Aligning_Millions_of_Images_With_Deep_Penalised_Reconstruction_Co

目       录 1..... 应用概述... 2 2..... 免费下载试用... 2 3..... 视频介绍... 2 4..... iNeuLink.Ocr图像数据采集应用... 2 5..... 数据上传到iNeuOS工业互联网操作系统... 4 6..... Ocr基本概念... 7 1.   应用概述 在工业.军工或航天等领域,有些设备及软件系统比较陈旧,但是更换的成本比较高,在实验或生产过程中不能够完整的记录数据,给数据应用和分析造成了很大的障碍,更无法解决实验和生产人员的劳动强