主要是对内存数据自动编解码 string fname = "D:/image.jpg"; //! 以二进制流方式读取图片到内存 FILE* pFile = fopen(fname.c_str(), "rb"); fseek(pFile, , SEEK_END); long lSize = ftell(pFile); rewind(pFile); char* pData = new char[lSize]; fread(pData, sizeof(char), lSi

在很多应用中,经常会直接把图片的二进制数据进行交换,比如说利用 socket 通信传送图片二进制数据,或者直接用内存数据库(例如 Redis)来传递图片二进制数据. 这个时候,当你的应用程序读到内存里的二进制图片数据时,怎么样直接转为 OpenCV 可以使用的图片格式呢,答案是用 cv::imdecode 这个函数: std::vector<char> data(lpData, size); cv::Mat image = cv::imdecode(cv::Mat(data), 1); Ipl

cv2.imdecode()函数从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式;主要用于从网络传输数据中恢复出图像. cv2.imencode()函数是将图片格式转换(编码)成流数据,赋值到内存缓存中;主要用于图像数据格式的压缩,方便网络传输. imdecode()使用 从网络读取图像数据并转换成图片格式: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import urllib import cv2 url = 'http://www.pyi

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52150781 整理之前编译工程中遇到的一个Bug,贴上提示log信息: ... CXX/LD -o .build_release/examples/siamese/convert_mnist_siamese_data.bin .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to `

Caffe+CUDA7.5+CuDNNv3+OpenCV3.0+Ubuntu14.04  配置参考文献 ---- Wang Xiao Warning: Please make sure the cuda is installed correctly, before you reboot your PC, or  you may stucked and can not open your system. Check in your terminal: nvidia-smi If it shown

From: http://www.cnblogs.com/xylc/p/3406026.html 本模块为跨平台的gui/IO组件,支持平台包括windows,linux,mac,IOS,android,可支持图像/视频/摄像头的读取显示以及转码. 本模块为跨平台的gui/IO组件,包括如下图所示文件: unsw@unsw-UX303UB$ tree -L . ├── CMakeLists.txt ├── doc │   ├── highgui.rst │   ├── pics │   │  

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

when I compile caffe file : .build_debug/lib/libcaffe.so: undefined reference to `cv::imread(cv::String const&, int)'.build_debug/lib/libcaffe.so: undefined reference to `cv::imencode(cv::String const&, cv::_InputArray const&, std::vector<u

1.在安装openblas时,报错:/usr/bin/ld: cannot find -lgfortran 这里是需要安装的是libgfortran-x.x-dev,“x.x”是版本名.使用sudo apt-cache search libgfortran看看是否能找到合适的安装包,像我找的就是第一个libgfortran-4.7-dev,因为我的编译器gcc是4.7的(我猜的),但是好使. 2.由于安装了各种依赖库,发现caffe编译出现问题,报出错误如下: .build_release/li

一.图像读写与简单处理 1. Mat cv::imread(const String& filename, int flags=IMREAD_COLOR). imread函数加载filename图像,读入时,原始图像数据不可被修改. flags可取的值如下:IMREAD_UNCHANGED(原始图像是什么,读入的就是什么), IMREAD_GRAYSCALE(始终将图像转换为单通道灰度图像), IMREAD_COLOR(始终将图像转换为三通道BGR彩色图像), IMRAD_ANYDEPTH, I

Caffe + CUDA8.0 + CuDNNv5.1 + OpenCV3.1 + Ubuntu14.04  配置参考文献 ---- Wang Xiao  Anhui University  CVPR Group   2017-05-27 Warning: Please make sure the cuda is installed correctly, before you reboot your PC, or  you may stucked and can not open your sy

在某些应用场合我们可能需要通过一个设备通过WIFI将图像传到其它的机器进行显示或者图形分析,那怎么可以低成本地实现呢?其实很简单,我们只需要一块 Raspberry Zero W 和一个RPI 摄像头就行了,两个加起来成本也只不过150左右. 这个组合不单单只是实现一个图传,最重要的是Raspberry Zero上运行的是Linux,它几乎可以运行我们各种各样的代码.将它作为一个小型的编程平台也未尝不可. 由于硬件部分太简单了没有必要浪费篇幅过多地讲述,那就直接进入软件部分.实现图传必然有两端:

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java

一,简介 本模块为跨平台的gui/IO组件,支持平台包括windows,linux,mac,IOS,android,可支持图像/视频/摄像头的读取显示以及转码. 二,分析 本模块为跨平台的gui/IO组件,包括如下图所示文件: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 头文件: ios.h,cap_ios.h

转自:https://www.douban.com/note/568788483/ CXX/LD -o .build_release/tools/convert_imageset.bin.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imread(cv::String const&, int)' .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imencode

//to Mat CxImage img; img.Load("C:\\f.jpg"); uint8_t* buf=NULL; int32_t len=0; bool rs =img.Encode(buf,len,CXIMAGE_FORMAT_BMP); cv::Mat temp2; vector<uchar> buff2; buff2.resize(len); memcpy(&buff2[0],buf,len); temp2= cv::imdecode(buff2

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-comprimere-un-immagine-in-memoria/ 修正了原程序中的文字错误. 在这个简短的教程中,我会展示一个压缩图像的简单步骤.这个操作用处很大,比如获取网络摄像头的图像,这些图像要发送到另一台设备上必须经过压缩. 这个程序充分利用了我们之前看到的两个教程,如果你还没有看过,我建议你先阅读之前的教程,它分为第一部分和第二部分. 与先前的教程不同

原地址:https://blog.csdn.net/liuqinshouss/article/details/78696032 1 说明 本篇中使用的opencv版本为3.3,python使用的版本为3.6. 2.问题描述 本人小白一枚,由于毕业论文做图像识别方面的内容,所以最近才开始学习python,老师指导我用opencv做图片去噪处理,所以最近才知道opencv是干嘛用的,opencv才安装好,想尝试一下简单的使用opencv读取.显示和存储一个图片.然而一开始就给了我一个下马威. 开始代

因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN),里面涉及到一张图对应多个标签.Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的. 如果之前习惯调用脚本create_imagenet.sh,将原始数据转换成lmdb数据格式,在这里就会遇到坑.我们去看convert_imageset源码,我们就会发现它是把最后一个空格前面的当作输入,最后一个空格之后的当作标签,那当然无法多标签啊. 通常解决办法 换框架,换一个能支持多标签分类问题的,例如mxnet,但我觉得你既然选择用Caffe来解

基于Python3 + OpenCV3.3.1的远程监控程序 一.环境配置 OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,利用OpenCV能够实现视频图像的捕获. 关于python3中OpenCV和Numpy的配置: 1. 安装python后一般会自带有pip程序,利用pip install [库名称] 就能够进行下载,但是由于Numpy和OpenCV在pip库没有匹配的版本,所以使用pip直接安装会报错. 2. 我们利用wheel进行下载,首先利用pip install wheel