文章来源: https://mangoroom.cn/opencv/opencv-learning-waitKey.html 序 waitKey函数属于opencv函数里既常用又非常基础的函数,无论是刚开始学习opencv,还是使用opencv进行开发调试,都可以看到waitKey函数的身影.然而最基础的东西可能往往容易忽略掉,在此可以好好了解一遍这个基础又常用的waitKey函数. waitKey函数原型 翻阅opencv的官方文档,可以查阅到该函数的原型为 int cv::waitKey (

在win10+python+opencv3.4.5,测试 while True: key = cv2.waitKey(0) print('key =', key) 依次按上.下.左.右方向键,输出: key = 0 key = 0 key = 0 key = 0 测试代码: while True: key = cv2.waitKeyEx(0) print('key =', key) 依次按上.下.左.右方向键,输出: key = 2490368 key = 2621440 key = 24248

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 """ 显示一张图像 """ img = cv2.imread("../data/mm2.jpeg") # 读取一张图像 cv2.imshow("my image", img) # 显示图片窗口 cv2.waitKey() # 阻塞等待按键 cv2.destro

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.几个知识点 1.1.使用Python查找目录下的文件 具体请参考<Python正则表达式re模块和os模块实现文件搜索模式匹配>. 1.2.opencv waitkey函数 调用语法:int waitKey(int milltimes) 是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键事件的函数, 如果用户按下按键则返回对应按键的值,否则超时返回. 说明: 参数milltimes为0表示没有设置超时时间,则一直等待用户按键 如果是超时返回,据说返回值为

OpenCV显示视频帧时出现一个问题,就是imshow之后若是不加waitkey则无法显示,找了很久也没找到原因. 只是发现也有人发现这个问题:   cvWaitKey(x) / cv::waitKey(x) does two things: It waits for x milliseconds for a key press. If a key was pressed during that time, it returns the key's ASCII code. Otherwise,

可以发现imshow.Mat.waitkey这三个都是opencv相关的. 在添加了相关库文件后还是有问题. #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv

昨天根据uc伯克利的人工图像分割文件.seg,显示图像的时候调用了OpenCV的库函数,图片都能用imwrite写好,但是imshow死活显示不出来. 今天早上发现原来是imshow()后面应该加上:cvWaitKey(0); 下面两个帖子也是同样的问题: http://www.cnblogs.com/krisdy/archive/2009/05/26/1429448.html http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/216050083201391

官方解释是highgui 没有给imshow绘制处理的时间.需要在imshow添加waitKey() waitKey()单位是ms

C++: int waitKey(int delay=0) cvWaitKey()函数的功能是不断刷新图像,频率时间为delay,单位为ms. 返回值为当前键盘按键值. 所以显示图像时,如果需要在cvShowImage(“xxxx.bmp”,image)后加上while(cvWaitKey(n)==key)为大于等于0的数即可,那么程序将会停在显示函数处,不运行其他代码;直到键盘值为key的响应之后. delay>0时,延迟”delay”ms,在显示视频时这个函数是有用的,用于设置在显示完一帧图

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结(二) https://blog.csdn.net/o_ha_yo_yepeng/article/details/79825648 目录 一.海康威视SDK下载以及VS工程配置:1. 下载海康威视SDK:2. 新建控制台工程:3. 配置属性表:二.OpenCV下载以及属性表的添加:1. 源文件下载.安装以及库文件和头文件的提取:2.补充属性表内容:三.海康摄像头码流转码并同通过OpenCV显示:1.代码:2.Bug调试3.程序运行效果:四.

opencv是一个基于BSD许可发行(也就是俗称的开源)的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS上.由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的它轻量且高效,并提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 对于python而言,在引用opencv库的时候需要写为import cv2.其中,cv2是opencv的C++命名空间名称,使用它来表示调用的是C++开发的opencv的接口. 参考地址:

前言: jetson nano前一篇给大家介绍了学习的一些思路和资料,今天继续给大家分享一篇在jetson nano使用opencv的文章. OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库.OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用.OpenCV可用于开发实时的图像处理.计算机视觉以及模式识别程序. 在视觉处理中,opencv使用是基础的部分,所以在板卡使用过程中,ope

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法CV_TM_CCORR 归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF 归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NO

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp> using namespace cv; using namespace std; void detectAndDraw( Mat& img, Ca

两种方式Range和ROI #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; void testrange(Mat &img) { int m = img.rows; int n = img.cols; Mat temp = img(Range(,m*,n*0.8)); namedWindow("Range"); imshow("Range", temp)

摘要: 由于最近AR(增强现实)这个概念非常火爆,各种基于AR的应用及游戏逐渐面向大众,而在AR中最重要的两个技术就是跟踪识别和增强渲染,其中跟踪识别是通过OpenCV这个开源的计算机视觉库来实现的,所以我就想着研究一下这个库,这里是个人的学习笔记,不是什么权威的教程,如果你们有错误也麻烦帮我指出哈. =============================================分割线==================================================