Opencv 16位深度图片显示并保存项目需要，要将cmos相机的数据读出来，并显示出图片来。同事已经通过FPGA+USB的方式，把相机并行数据转成串行，我需要做的就是上位机，找到frame valid和line valid有位，读取一个frame的数据后，显示出来。设计思路： 三个thread，第一个从usb读数据，第二个处理usb数据包，找frame valid 和 line valid， 第
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2024-09-27 09:56:18
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# 使用Python OpenCV读取深度图的基础知识
深度图是计算机视觉和图像处理领域中一种重要的图像格式，它记录了场景中每一个像素到相机的距离。与普通的灰度图像或彩色图像不同，深度图的每个像素值表示了从相机到该像素所在物体的距离。这使得深度图在三维重建、机器人导航、手势识别等应用中变得非常重要。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库读取深度图，并展示一些基本的图像处理
对于一些背景纯色，结构相对简单的图，可以利用传统的opencv图像处理进行分割。先来记录一下基于二值化图像素投影的图片切割方法的实现。比如下面这张图，可以利用这个算法进行切割。（源代码在最后面）切割后的效果 思路：对于背景为白色的图片，可以分别统计每一行和每一列的黑像素点的个数，获得水平和垂直方向累计黑点个数的列表，如果列表中某个元素的值为0，代表这一行或这一列没有黑色像素，可以认为这一
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2024-09-26 14:43:24
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边缘检测 使用 OpenCV 和 深度学习 进行 整体嵌套边缘检测边缘检测 使用 OpenCV 和 深度学习 进行整体嵌套 边缘检测 在本教程中，您将学习如何使用OpenCV和深度学习应用整体嵌套 边缘检测（HED）。我们将对图像和视频流应用整体嵌套 边缘检测，然后将结果与 OpenCV 的标准 Canny 边缘检测器进行比较。边缘检测使我们能够找到图像中对象的边界， 并且是图
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2024-08-20 22:15:17
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任何图像处理算法，都是从操作图像中的每个像素开始的。 图像的存储： 1.单通道图像 2.多通道图像
【方法1】指针访问像素：
访问速度最快
用指针访问像素是C语言中操作符[ ]。
图像中每行像素的个数： 每行像素数=列数 X 通道数 Mat类提供了ptr函数可得到图像任意行的首地址。 // 获取i行的首地址
uchar *data =
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2024-10-09 22:54:30
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一张图片的组成文件标识 + 数据块文件标识: 文件签名 维数 高度 宽度 深度 通道数 颜色格式 数据首地址 结束地址 数据量等等图像深度: 每个像素所用的比特数图像通道数: 灰度图的通道数为1. 彩色图为3opencv源码结构学习opencv基本架构分析Mat的操作例子#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <
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2024-02-11 20:18:24
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老板kinect去噪的任务下达已经有半个多月了，前期除了看了几天文献之外就打酱油了，好像每天都很忙，可是就是不知道在忙什么。这几天为了交差，就胡乱凑了几段代码，得到一个结果，也知道不行，先应付一下，再图打算。程序思想很简单，先对静止的场景连续采样若干帧，然后对所有点在时间域取中值，对取完中值之后的无效点在空间域取最近邻，勉强将黑窟窿填上了。由于代码较长，现在奉上关键的几个片段：
在QT下测试openni+opencv，显示采集的深度图和彩色图（1） 新建工程。因为考虑到opencv可以直接调用函数显示图片，因此采用在QT下新建一个空工程。 （2） 配置.pro文件。此步骤是建立在已配置好opencv库和openni库的基础上
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2024-05-21 09:55:45
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文章目录1 将图片转换为深度模型输入格式1.1 自行进行转换1.1.1 BGR通道转RGB通道1.1.2 图片归一化1.1.3 HWC转CHW1.2 使用cv::dnn::blobFromImage进行转换1.2.1 函数形式1.2.1 函数参数 1 将图片转换为深度模型输入格式在C++进行人脸识别、目标检测的过程中，经常是以图片数据作为深度学习模型推理的输入数据的，但是从OpenCV读取的图片
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2024-03-23 10:34:48
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双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些
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2023-08-16 17:10:42
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2010-04-01 OPENCV+VS2008+SQLserver图片存储数据库开发本人是做图像处理方向的，图像存储的数据库开发是一次尝试，开发平台用的是OPENCV+VS2008+SQLserver，OPENCV对图片的读取比较方便，而且支持bmp，jpg，tiff，png等多种图像格式，数据库访问技术采用的是ADO，下面我将详细的介绍整个开发过程。第一步：安装opencv2.0并把cv.
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
文章目录使用的示例图像使用的kernel基本操作膨胀示例程序输出图像腐蚀示例程序输出图像形态学操作开操作 open示例程序输出图像闭操作 close示例程序输出图像顶帽 tophat示例程序输出图像黑帽 blackhat示例程序输出图像形态学梯度 gradient示例程序输出图像总结 使用的示例图像使用的kernelkernel = getStructuringElement(CV_SHAPE_
opencv-python 笔记搬运01图像的基本要素高度与宽度深度通道数颜色格式生成随机图像 以前学python-opencv的时候记录了很多非常基础的资料，为了防止自己不小心把资料弄丢，趁现在还没开学赶紧开始搬运。 图像的基本要素高度（height）宽度（width）深度（depth）通道数（channels）颜色格式高度与宽度由图像的像素数量和分配决定：如 300X400 的一张图像，高
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2024-03-27 07:26:37
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左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。主要分四个部分讲解：摄像机标定（包括内参和外参）双目图像的校正（包括畸变校正和立体校正）立体匹配算法获取视差图，以及深度图利用视差图，或者深度图进行虚拟视点的合成---------------------------
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2024-05-29 08:51:25
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# Python读取深度图的实现方法
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python读取深度图。首先，我会展示整个实现流程的步骤，然后逐步解释每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
## 实现流程
下面是整个实现流程的步骤，我们将逐步完成每个步骤：
```mermaid
graph LR
A[步骤1：导入模块] --> B[步骤2：打开深度图文件]
B --> C[步骤3：
原创
2023-09-19 05:54:57
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1. 今天刚发现的一个小bug：用opencv的imread()函数读取一张图像之后，将其保存为’.jpeg’后缀的图像，然后再次读取刚刚保存的图像，会发现两次读取的图像，其像素值不相等？2. Bug复现：复现代码如下： # -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'kohou.wang'
__time__ = '18-9-3'
# If this runs wr
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2024-09-26 09:25:05
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OpenCV 提供了多种工具来处理深度图数据，包括读取、显示、滤波、转换以及利用深度信息进行三维重建等。
原创
2024-05-06 14:36:14
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1.介绍 在大部分传统机器学习场景里，我们先经过特征工程等方法得到特征表示，然后选用一个机器学习算法进行训练。在训练过程中，表示事物的特征是固定的。后来嘛，后来深度学习就崛起了。深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是——深度学习能够自动提取特征。如果你是从 DNN 开始了解深度学习，你会对 “深度学习能够自动提取特征” 很迷茫。但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的，你就会很自然地理解 “深度
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2023-11-27 11:03:17
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前言：本专栏主要结合OpenCV4（C++版本），来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法（比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等），以及常用的深度学习算法。文章目录一、OpenCV4头文件介绍二、读取图像二、显示图像三、保存图像四、实战小结五、视频的读取与保存环境配置与搭建：OpenCV4机器学习（一）：OpenCV4+VS2017环境搭建与配置一、OpenCV4头文
