文章目录一、介绍1. 为什么要进行视频压缩？2. 为什么可以压缩？3. 数据压缩分类4. 编解码器5. 压缩系统的组成6. 编解码器的实现7. 视频编码标准8. 视频传输9. 视频传输面临的问题10. 视频传输差错控制11. 视频传输的QoS参数二、数字视频1. 图像与视频2. 数字视频3. 空间采样4. 数字视频系统5. 人类视觉系统HSV6. 数字视频系统的设计应该考虑HVS的特点：7. R
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2024-04-17 19:45:14
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前提：从官网下载的Opencv3.4.10版本只支持64位的程序，不支持32位的C程序。所以我们从Opencv源码编译出32位的程序来使用。1.Opencv的下载下载网址：https://opencv.org/releases/ 这里直接选择Opencv-3.4.10下的windows版本。你也可以直接下载源码，然后进行编译。windows版本中同样包含源码，我们也可以拿来重新编译。2.Openc
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2024-03-19 16:45:02
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cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作创建头并分配数据IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );size图像宽、高.depth 图像元素的位深度，可以是下面的其中之一：IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型IPL_DEPTH_16U -
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2024-04-28 13:56:12
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一、工具篇工欲善其事，必先利其器。学习OpenCV，肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库。在Windows平台下你可以选择Visual Studio、CodeBlock等，当然你也可以选择在Linux平台，用VI、codeBlock都是可以的。编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境。然后是OpenCV库，你可以在这里下载到最新的版本：http://opencv.org/，最近的版本已经到了
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2024-10-04 15:51:11
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步骤# 1:安装opencv的依赖项本教程中的大部分（实际上全部）步骤将通过使用您的终端来完成。 首先，打开命令行并更新apt-get软件包管理器以刷新和升级以及预先安装的软件包/库：1 sudo apt-get update 2 sudo apt-get接下来，让我们安装一些开发者工具：1 sudo apt-getpkg-config软件包（非常有可能）已经安装在你的系统上，但为了以
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2024-06-21 14:14:17
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一 概述
我需要将视频第一帧的图片保存下来当做视频的缩略图。但是我需要32位的环境，因为我朋友的电脑有可能不支持64位。官网下的windows版的环境只有64位。
二 实操
(一).下载openCV源文件
下载地址：https://opencv.org/releases/ 【注】不用下最新的，比新的旧一个版本最好。新的坑让烈士去踩吧，我们需要稳
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2024-04-07 00:04:14
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今天，抽短暂时间实现了一个新的功能，那就是16位图像的读取以及伪彩色视觉效果增强。个人感觉各种语言还是C++好用，PY虽然很火，但是项目中执行效率是真的难受。--->Today, a new feature has been briefly implemented, which is the ability to read 16-bit images and enhance false-co
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2024-05-05 19:55:24
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Python一些常用的技巧汇总[持续更新中...]1. Python读取和保存图片1.1 使用cv2进行读取1.2 用matplotlib读取图片1.3 数组数据保存图片 1. Python读取和保存图片1.1 使用cv2进行读取opencv库的imread函数可以读取常用格式的图片，诸如jpg，png，bmp，tif等等格式的图片都能读取，并且将数据保存为numpy数组。import cv2
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2024-05-10 11:47:04
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# 如何实现 Python OpenCV 存储 16 位图
## 1. 介绍
在本教程中，我将向你介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来存储 16 位图像。这对于图像处理和计算机视觉领域非常重要，因为一些应用需要更高的像素深度。
## 2. 流程图
以下是实现存储 16 位图像的流程图：
```mermaid
gantt
title 存储 16 位图像流程图
da
原创
2024-04-07 04:16:37
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# 使用Python OpenCV保存16位图像
在数字图像处理中，16位图像通常用于存储更丰富的色彩和灰度信息。然而，在使用Python的OpenCV库时，保存16位图像可能会遇到一些问题。本文将介绍如何使用OpenCV保存16位图像，并提供代码示例。
## 为什么保存16位图像会出现问题
OpenCV默认情况下只支持保存8位图像，因此在保存16位图像时，可能会出现截断或溢出的问题。为了解
原创
2024-04-16 04:04:19
329阅读
# 使用 Python 和 OpenCV 保存 16 位图像的完整指南
在计算机视觉和图像处理的领域中，16 位图像可以提供比8位图像更高的色彩深度和更好的细节，尤其是在处理高动态范围（HDR）图像时。本文将引导你如何使用Python和OpenCV保存16位图像，并提供每一步的详细说明和代码示例。
## 实施流程
下面是一个保存16位图像的流程概览：
| 步骤 | 描述
OpenCV-Pthon1.Python和opencv需要的环境 建议直接安装anaconda2.图片读取2.1图片的展示 首先用python来读取一张图片import cv2
import matplotlib.pyplot as ply
import numpy as np
%matplotlib inline
img=cv2.imread('./one.png')通过调用来显示图片imgar
title: OpenCV-图像上的运算OpenCV-图像上的运算学习记录相关代码解析：cv.addWeighted()bitwise_and() bitwise_or() bitwise_not() bitwise_xor()cv.threshold() 学习代码如下：import numpy as np
import cv2 as cv
'''
处理图像运算
OpenCV加法和Numpy加法
2.2 颜色深度位图中的每个像素都包含某些信息，通常被解释为颜色信息。对于特定位图中的所有像素，信息内容始终相同。颜色信息的数量可以是应用程序所需的，但有一些标准，主要的标准如下所述。1位（黑白）：这是可以为每个像素保持的最小可能信息内容。生成的位图被称为单色或黑白。具有0的像素被称为黑色，具有1的像素被称为白色。请注意，虽然只有两种状态是可能的，但它们可以被解释为任何两种颜色，0映射到一种颜色，
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2024-03-26 09:57:57
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一、为什么要进行音频编码音频编码的主要作用是将音频采样数据（PCM 等）压缩成为音频码流，从而降低音频的数据量,偏于存储和传输，跟视频编码的作用类似。二、PCM是什么PCM（Pulse Code Modulation）称为脉冲编码调制，就是音频的裸数据格式。三、音频基本概念采样频率单位时间内对模拟信号的采样次数。采样频率越高，声音的还原就越真实越自然，当然数据量就越大。采样率根据使用类型不同大概有
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2024-04-22 10:36:24
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文章目录目标代码imread接口原型参数支持的格式imwrite接口原型参数imshow接口原型参数 目标读图片显示图片保存图片代码## 导入库
import cv2
import sys
## 读入图片
img = cv2.imread("lena.jpg")
## 读入失败退出
if img is None:
sys.exit("Could not read the image.
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2024-04-28 14:34:49
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</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> [基础篇]首先看一段实现24位色图像灰度化转换的代码pr
目标本教程向你展示如何使用OpenCV函数 remap 来实现简单重映射. 理论 重映射是什么意思?把一个图像中一个位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程.为了完成映射过程, 有必要获得一些插值为非整数像素坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的.我们通过重映射来表达每个像素的位置 :这里 是目标图像,
# OpenCV保存16位深度图 Python
在计算机视觉和图像处理中，深度图是一种能够表示每个像素点距离摄像头的距离的图像。深度图通常以16位的灰度图的形式保存。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了保存和加载深度图的方法。本文将介绍如何使用OpenCV保存16位深度图的Python代码示例。
## 准备工作
在开始之前，需要确保你已经安装了OpenCV库。可以使用以下命令来
原创
2023-10-02 11:04:50
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需要了解的知识：主要名词：焦点、焦距、景深、物距、成像面、成像点、光学中心、弥散圆、焦深、光圈raw数据格式RGB滤光层（柯达 赖斯-拜尔）Sensor（cmos/ccd）ISP 图像信号处理成像过程： 光->电->数字 光线->镜头->滤光层->感光片->raw数据->正常图像各相机厂家的raw数据格式不一致，所以不能通用。 因为raw数据每个像素点都是
