如果采用图像的算术运算来求解摄像头视野的背景,应该使用

opencv入门系列教学（六）图像上的算术运算（加法、融合、按位运算）

0.序言这一篇博客我们将学习图像的几种算术运算,例如加法,减法,按位运算等. 1.图像加法我们可以通过OpenCV函数 cv.add() 或仅通过numpy操作 res=img1+img2 res = img1 + img2 将两个图像加起来.两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值. 注意:OpenCV加法和Numpy加法之间有区别.OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算. 例如,考虑以下示例: >>> x = np.uint8([250])

图片切割工具---产生多个div切割图片采用for和一的二维阵列设置背景位置

照片库 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb21vZ2c=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 1.二维函数写法[效果展示] <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <met

ADAS摄像头图像环视拼接算法

ADAS摄像头图像环视拼接算法输入输出接口 Input: (1)4个摄像头采集的图像视频分辨率 (整型int) (2)4个摄像头采集的图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像融合和拼接的image/video的坐标位置(浮点型float) (2)图像融合和

OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算 & 掩膜mask操作（数值计算，图像融合，边界填充）

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

背包问题（Knapsack problem)采用动态规划求解

问题说明: 假设有一个背包的负重最多可达8公斤,而希望在背包中装入负重范围内可得之总价物品,假设是水果好了,水果的编号.单价与重量如下所示:0李子4KGNT$45001苹果5KGNT$57002橘子2KGNT$22503草莓1KGNT$1100解法背包问题是关于最佳化的问题,要解最佳化问题可以使用「动态规划」 (Dynamicprogramming) ,从空集合开始,每增加一个元素就先求出该阶段的最佳解,直到所有的元素加入至集合中,最后得到的就是最佳解. 下面我们看下代码: /* 问题: 假设有

opencv-python教程学习系列8-opencv图像算术运算

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像的算术运算,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 使用cv2/numpy的库函数,涉及函数有cv2.add() .cv2.addWeighted(),内容有图像加法

ROS 教程之 vision : 用各种摄像头获取图像

可能有很多人想在ROS下学习视觉,先用摄像头获取图像,再用opencv做相应算法处理,可是ROS下图像的采集可不像平常的read一下那么简单,需要借助外部package的使用.而摄像头即可以用笔记本自带的摄像头,也可以用外部的kinect,当然还可以是外部接入的usb接口的摄像头.前两者照着<ROS by Example 1>的第10章来学习,安装一下相应的package很容易上手.但是Lz在用ROS操作外部接入的摄像头时遇到了一些问题,用书中的uvc_cam package读入不了图像,L

4-EM算法原理及利用EM求解GMM参数过程

1.极大似然估计原理:假设在一个罐子中放着许多白球和黑球,并假定已经知道两种球的数目之比为1:3但是不知道那种颜色的球多.如果用放回抽样方法从罐中取5个球,观察结果为:黑.白.黑.黑.黑,估计取到黑球的概率为p; 假设p=1/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(1/4)4 *(3/4) = 3/1024 假设p=3/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(3/4)4 *(1/4) = 81/1024 由于81/1024 > 3/1024,因此任务p=3/4比1/4更能出现上述观察结果,所以p取

OpenCV成长之路(2)：图像的遍历

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

蚁群算法求解旅行商问题（附c和matlab源代码）

前几天写了个模拟退火算法的程序,然后又陆陆续续看了很多群智能算法,发现很多旅行商问题都采用蚁群算法来求解,于是开始写蚁群算法的模板.网上关于蚁群算法的理论很多就不再这里赘述了,下面直接上代码和进行简单的比较. c代码: #ifndef _CITY_H #define _CITY_H struct CITY { int id; double x, y; }; #endif // !_CITY_H CITY.h #ifndef _OPTION_H #define _OPTION_H ; ; /* 蚂

使用opencv设置图像的格式以及帧率

最近楼主正在写一个关于图像存储的程序,LZ有一颗求知心,想要了解保存的图像的格式以及获取摄像头帧率.晚些时候会写一篇关于opencv获取摄像头并且保存每帧图像信息方法. 1.修改图像的像素显示: 首先用cvLoadImage读取用摄像头获取的图像(LZ用opencv编程过了),点击图像属性,其中图像的属性如下图所示: 它的像素是640*480,这是由于opencv内部自定义的,与摄像头的像素无关.为了得到高清的图像,可以修改opencv的自定义. 首先找到自己的opencv文件夹中路径是/mod

图像二值化----otsu（最大类间方差法、大津算法）

最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ

与众不同 windows phone (22) - Device（设备）之摄像头（硬件快门, 自动对焦, 实时修改捕获视频）

原文:与众不同 windows phone (22) - Device(设备)之摄像头(硬件快门, 自动对焦, 实时修改捕获视频) [索引页][源码下载] 与众不同 windows phone (22) - Device(设备)之摄像头(硬件快门, 自动对焦, 实时修改捕获视频) 作者:webabcd介绍与众不同 windows phone 7.5 (sdk 7.1) 之设备硬件快门自动对焦.自动对焦到指定的点实时修改捕获到的视频帧示例1.演示如何响应硬件快门HardwareShutte

OpenCV ——遍历图像方法

转自http://blog.csdn.net/daoqinglin/article/details/23628125 ; y < testImage->height; y++) { uchar * ptr = (uchar *)testImage->imageData + testImage->widthStep * y; ; x < testImage->width; x++) { ptr[ * x + ] = ; ptr[ * x + ] = ; } } 我们在实际

笔记：基于DCNN的图像语义分割综述

写在前面:一篇魏云超博士的综述论文,完整题目为<基于DCNN的图像语义分割综述>,在这里选择性摘抄和理解,以加深自己印象,同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的,博古才能通今!感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习. 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解．近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCN

Android视频录制从不入门到入门系列教程(二)————显示视频图像

1.创建一个空的工程,注意声明下列权限: <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/> 2.布局文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"

matlab-调用摄像头人脸识别

----------------------------边学边写边学习------------------------------------- 版本:2014a 调用摄像头 a = imaqhwinfo 如果出现下面的警告说明你没安装扩展工具.警告: No Image Acquisition adaptors found. Image acquisition adaptors may be available as downloadable support packages. Open Sup

<数据结构与算法分析>读书笔记--最大子序列和问题的求解

现在我们将要叙述四个算法来求解早先提出的最大子序列和问题. 第一个算法,它只是穷举式地尝试所有的可能.for循环中的循环变量反映了Java中数组从0开始而不是从1开始这样一个事实.还有,本算法并不计算实际的子序列:实际的计算还要添加一些额外的代码. public static int maxSubSum1(int[] a) { int maxSum = 0; for(int i = 0;i<a.length;i++) for(int j = i;j<a.length;j++) { int th

Java知多少（101）图像缓冲技术

当图像信息量较大,采用以上直接显示的方法,可能前面一部分显示后,显示后面一部分时,由于后面一部分还未从文件读出,使显示呈斑驳现象.为了提高显示效果,许多应用程序都采用图像缓冲技术,即先把图像完整装入内存,在缓冲区中绘制图像或图形,然后将缓冲区中绘制好的图像或图形一次性输出在屏幕上.缓冲技术不仅可以解决闪烁问题,并且由于在计算机内存中创建图像,程序可以对图像进行像素级处理,完成复杂的图像变换后再显示. [例 12-6]小应用程序程序演示图像缓冲显示技术.程序运行时,当鼠标在图像区域内按下时,图像会

『OpenCV3』处理视频&摄像头

在opencv中,摄像头和视频文件并没有很大不同,都是一个可以read的数据源,使用cv2.VideoCapture(path).read()可以获取(flag,当前帧),对于每一帧,使用图片处理函数即可. 调用摄像头并记录为文件: # 摄像头读取并写入文件 cameraCapture = cv2.VideoCapture(0) # 获取摄像头对象 fps = 30 size = (int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cam

13 款最棒的 jQuery 图像 360° 旋转插件

在 web 页面上使用 jQuery 图像 360 度旋转插件是最美也是最方便的显示图像的方式.这些超级棒的 360° 图像选择插件允许用户更详细的分析产品或者文章.jQuery 图像旋转插件可以让用户从各种角度进行 360 度的图像展示,经常在电子商务网站上使用,帮助消费者更好的了解产品,从任意的一个角度观察欣赏. 在这篇文章中,我们收集了 13 款最佳的 jQuery 图像 360 度旋转插件,这些插件都能进行 360 度图像旋转展示.希望大家能从中找到自己喜欢的,并应用在自己的网站上. 1

巴特西