1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read()  #进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase, frame表示读入的图片 4.cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #表示将图片转换为灰度图 代码: import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')

如标题所言,此处是对于灰度图像而言 ///method 1 read the image data one by one for (int row = 0, i = 0;row < imgDst.rows;row++) { for (int col = 0;col < imgDst.cols;col++) { cout << setw(3) << (int)imgDst.at<uchar>(row, col) << " ";

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

转自:https://www.cnblogs.com/gucheng/p/10116857.html 新建ue c++工程. 在Build.cs中添加"ProceduralMeshComponent"模块. 在 uproject中添加"ProceduralMeshComponent"模块. 创建材质,传入grass贴图 导入灰度图资源 创建继承自Actor的类 ATerrainCreateActor,并创建蓝图类对象 将蓝图对象拖入场景,设置其灰度贴图参数.Z值缩放

用opencv的VideoCapture读取RTSP视频流,只有opencv3.1版本可以,之前的版本都无法读取视频流.可能的原因是云平台的RTSP视频流太差,经常错码.项目最后使用的是opencv2.4.9,然后ffmpeg的dll库用的是opencv3.1的,就可以读取视频流了.

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 图像内存对象,在C++中是以Mat对象形式保存的 Mat img = imread("f:/temp/images/lena.jpg"); /* imread的默认选项:IMREAD_COLOR,默认会将图像加

根据OpenCV中Mat类型的结构和内存中存储方式,此处给出三种对图像进行遍历的方法.首先给出基础的读取图片代码,在中间替换三种遍历方法即可,本文中,程序将遍历图像并将所有像素点置为255,所有运行结果中命令行里的数字为程序执行时间. #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include "highgui.h" #include <iostream> using names

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进

一些小的概念 1.直方图是图像内容的一个重要特性. 2.假设一幅图像的区域中显示的是一种独特的纹理或是一个独特的物体,那么这个区域的直方图能够看作是一个概率函数,它给出的是某个像素属于该纹理或物体的概率. 3.反投影直方图的作用是在于替换一个输入图像中每个像素值,使其变成归一化直方图中相应的概率值. 这是一个什么样的过程 名字听起来感觉非常高端,事实上这个一个非常easy的过程. 1.首先我们截取一个区域,作为目标区域. 2.然后将目标区域取直方图.并将其直方图归一化,并得到这个区域的概率. 3

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作. 下列实验基本都试过,有些需要根据自己的电脑修改一些路径或者调试参数. 值得注意的是,控制台程序输入有时候要在图像所在的窗口输入相应的指令.我的电脑上安装了vs2013和2015. vs2015+opencv3.1/2.4.9在我的电脑上经常有这个错误:xxxx处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数 ,或者提示在vector.h里的错误.后来用VS2013+Opencv3.1就没有这个问题. opencv可能还是有

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变

function  bc = binary_conversion(a)  %这是灰度值二值化转换函数,阈值为平均值j=imread(a);             %读取灰度图像   j=double(j);             %将图像转换为小数浮点型(double)[m,n]=size(j);             %获取图像的长宽(m,n)s=sum(sum(j));             %图像像素值求和a=s/(m*n);                  %计算像素平均值a=

1.灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作,主要以对比度和阈值处理为目的.其变换形式如下: s=T(r) 其中,T是灰度变换函数:r是变换前的灰度:s是变换后的像素.图像灰度变换的有以下作用: 改善图像的质量,使图像能够显示更多的细节,提高图像的对比度(对比度拉伸) 有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征 可以有效的改变图像的直方图分布,使像素的分布更为均匀 2常用的灰度变换说明 灰度变换函数描述了输入灰度值和输出灰度值之间变换关系,一旦灰度变换函数确定下来了,那

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR)  # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s

#include <opencv2/core/version.hpp> #include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace System::Runtime::InteropServices; using namespace System::IO; using namespace System::Data; using namespace System::

-- %% 学习目标:学习关于图像的基本操作 %% 通过抖动来增强图像的的色彩对比度 clear all; close all; I = imread('cameraman.tif');%读取灰度图像 BW = dither(I);%通过抖动转换为二值图像来增强图像的色彩对比度 subplot(,,);%将多个图片显示在同一个窗口,subplot(m,n,p). imshow(I); subplot(,,); imshow(BW); %% 获取图像信息 clear all; close all;

一.openCV简介 OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了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. 简言之,通过openCV可实现计算机图像.视频的编辑.广泛应用于图像识别.运动跟踪.机器视觉等领域. 二.Ubuntu16.04下的安装 直接使用pip安装 pip3 install opencv-python 或者使用国内镜像安装 pip3 install open

1.获取像素并修改 读取一副图像,根据像素的行和列的坐标获取它的像素值,对于RGB图像而言,返回RGB的值,对于灰度图则返回灰度值 import cv2 import numpy img = cv2.imread('1.jpg') px = img[100, 100] print(px) #获取图像的(100,100)的3维矩阵 Blue = img[100, 100, 0] Gray = img[100, 100, 1] Red = img[100, 100, 2] print(Blue, G