电脑需要有USB3.0的接口 我使用的环境为:Ubuntu16.04LTS ROS版本是kinetic 一.usb_cam驱动的安装 1.创建ROS工作空间 mkdir -p myros/src cd myros catkin_make source devel/setup.bash 2.在src目录下载驱动文件 cd src git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam cd .. catkin_make 二.测试 1.运行节点管理器 r

Unsplash.it 是一个使用漂亮的图像作为占位符的工具.只要把你的图像尺寸(宽与高)放到网址后面的参数中,你会得到一个占位符.你可以很容易地得到一个随机图像或者是一个模糊图像.也支持获取灰度图像和特定图像. 马上去试试 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效果[源码下载] 12款经典的白富美型 jQuery 图片轮播插件

一.设计题目 对一幅BMP格式的灰度图像(个人证件照片)进行二元霍夫曼编码和译码 二.算法设计 (1)二元霍夫曼编码: ①:图像灰度处理: 利用python的PIL自带的灰度图像转换函数,首先将彩色图片转为灰度的bmp图像,此时每个像素点可以用单个像素点来表示. ②:二元霍夫曼编码: 程序流程图: 详细设计: 统计像素点频率,首先通过python自带的PIL库的图像像素点读取函数read()获取灰度图像的所有像素点,通过循环遍历每个像素点,将每个出现的像素点值以及其次数以键值对的形式放入到pyt

1.图像是由像素组成的,所以修改了像素就可以实现图像的改变. 2先看灰度图像(单通道): *****2.获取灰度图像的像素值使用:  int gray = gray_src.at<uchar>(row, col): *****3.修改灰度图像的像素值使用:gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;//对每一个像素取反 *****源代码,对灰度图像像素值全部取反 #include<opencv2\opencv.hpp> #incl

推文: OpenCV学习(7) 分水岭算法(1)(原理简介简单明了) OpenCV-Python教程:31.分水岭算法对图像进行分割(步骤讲解不错) 使用分水岭算法进行图像分割 (一)获取灰度图像,二值化图像,进行形态学操作,消除噪点 def watershed_demo(image): blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,,) gray = cv.cvtColor(blur,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取灰度图像 ret,binary =

本文主题 情人节在网上看到国外JS牛人利用HTML5技术实现的一朵玫瑰花,深切的感受到HTML5技术的强大.本着学习的态度看了一下那朵玫瑰花的源代码,其中用到的HTML5技术是canvas标签,于是灵光一现,想试一下能不能进行图像处理,结果成功了,再次介绍一下经验. 本文的思路是获取一张带有验证码的图片,然后对其进行灰度化操作,完成后对其使用Otsu算法进行二值化操作,最后输出二值化的图片,其效果图如下: 图1 最后友情提醒一下,HTML5技术在IE浏览器下面不支持或者是没有全面支持,因此如要进

环境:Ubuntu 14.04 + ROS indigo + ORB-SLAM2 (Thinkpad T460s) 1. 安装ORB-SLAM: Pangolin Pangolin有一些依赖库,按照提示安装好 git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git cd Pangolin mkdir build cd build cmake .. make -j OpenCV 2.4.8版本,2.4.11版本均可以用,3.2版本没有测试

图像直方图是反映图像中像素分布特性的统计表,一般显示如下: 其中横坐标代表的是图像像素的种类,或者说是灰度级,纵坐标代表的是每一级灰度下像素数或者该灰度级下像素数在所有图像总像素数总所占的百分比. 直方图反映了图像像素的整体分布,是图像的一个很重要的特征,直方图处理也是很多空间域图像处理的基础,在特征提取,图像增强,图像匹配等方面都占有一席之地. 直观上看,若直方图的分量主要集中在左侧低灰度级的区域,说明该图像整体灰度偏低,欠曝或者环境昏暗就有可能造成灰度偏低: 若直方图的分量主要集中在右侧高灰

C# BitmapData使用说明msdn关于BitmapData原文解释地址:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/5ey6h79d(v=vs.110).aspx以下是msdn原文给出的例子 private void LockUnlockBitsExample(PaintEventArgs e) { // Create a new bitmap. Bitmap bmp = new Bitmap("c:\\fakePhoto.jpg"); //

BW = imregionalmax(I): 该函数获得灰度图像 I 的局部极大值,返回值BW为和原图像大小相同的二值图像,BW中元素1对应极大值,其他元素为0 BW = imregionalmax(I,conn):该函数中参数conn为连通类型.对于二值图像conn可以取值为4和8,默认值为8.对于三维图像,conn可以取值为6. 18. 26,默认值为26. J = imregionalmax(I),从以下的例子可以看到局部最大值都标为了1  [imregionalmin用法和imregio

https://blog.csdn.net/mooneve/article/details/53001677 应用:将彩色图像转为灰度图像输出 方法一 使用ptr函数和指针 (高效) void main() { //读入彩色图像 Mat img = imread("fruits.jpg"); imshow("原图", img); int rows = img.rows; int cols = img.cols; //生成和img同样大小的空白灰度图像 Mat gra

其中PIL为Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. PIL第三方库安装 pip install PIL Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法. python中PIL模块中有一个叫做ImageEnhance的类,该类专门用于图像的增强处理,不仅可以增强(或减弱)图像的亮度.对比度.色度,还可以

/// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap original) { if (original != null) { //

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

转自 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/01/07/2316006.html  感谢Dsp tian clearclc;img = imread('124.jpg');     % Read image from graphics file [m n t] = size(img);            % 获取图型大小   max = 0;min = 256;avg = 0;for i =1:1:m    for j = 1:1:n    

运行后,采集的数据保存到:E:\OpenCVData目录下的color和depth文件夹下.接下来要求参数:内参 外参 这些参数最好优化后使用精度高 如何得到+保存格式 yaml 保存文件格式: 1. 索引 2. 数据 3. 数据 4.... 其中copenni类是一个OPENNI对象类 #include <XnCppWrapper.h> #include <QtGui/QtGui> #include <iostream> using namespace xn; usi

area_center_gray ( Regions, Image : : : Area, Row, Column )    计算Image图像中Region区域的面积Area和重心(Row,Column). cooc_feature_image ( Regions, Image : : LdGray, Direction : Energy,Correlation, Homogeneity, Contrast )   计算共生矩阵和推导出灰度特征值 Direction:灰度共生矩阵计算的方向  

实现流程从摄像头获取视频流,并转换为一帧一帧的图像,然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理,返回灰度图像(就像你使用本地静态图片一样) 程序启动后,根据监听器信息,使用一个while循环,不断的加载视频图像,然后返回给opencv工具呈现图像信息. 创建一个键盘事件监听,按下"d"键,则开始执行面部匹配,并进行面具加载(这个过程是动态的,你可以随时移动). 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在.如果有,它将为每个人脸创建一个结束位置,眼镜和烟卷会移动到那里结

原文:C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap o

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上.24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R.G.B分量的亮度(红.绿.蓝).当R.G.B分量值不同时,表现为彩色图像;当R.G.B分量值相同时,表现为灰度图像,该值就是我们所求的一般来说,转换公式有3种.第一种转换公式为: Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]÷3 (2.1) 其中,Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰

灰度图像${\rm{M}} \times {\rm{N}}$的像素矩阵值为0~255,像素值越大越亮.${{\rm{I}}_{{\rm{i}}{\rm{j}}}}$,i表示行的位置,j 表示列的位置即i行j列.RGB图像在Opencv中内存顺序为:BGR三个通道. 获取像素的方式有三种:代码如下 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void