随着人工智能兴起，利用“深度学习”技术进行计算机视觉工作已是很普遍的应用，如图像分类、对象检测等。通常只需将单张图像送入训练好的模型中进行推理即可得到输出结果， 但当遇到视频文件或串流视频时，逐格(by Frame)图像分析就变得很没效率，因为帧间时间差距过短（通常为 1/30 ~ 1/60 秒），场景中的对象位移量（变形量）可能过小，导致帧间得到几乎相同的计算结果（对象位置、尺寸及分类），浪费
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2024-03-06 14:05:48
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# 在Python中使用OpenCV与GStreamer进行视频处理
在视频处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）和GStreamer都是广泛使用的工具。OpenCV用于计算机视觉实现，而GStreamer则是一个强大的多媒体框架，可用于处理音频和视频数据。结合这两个工具，我们可以创建出强大而灵活的视频处理应用。
## 什么是OpenC
OpenCV提供了两种图片变换的方式：仿射变换和透视变换，两者的区别很容易区分，前者是将矩形的图片变成平行四边形后者是将图片变成梯形这两种变换虽然都有各自的应用场景，但在实际的图片变换中由于透视效应的存在，后者的使用更加普遍，本文为大家详解OpenCV透视变换的透视变换原理及实例展示。 简介透视变换(Perspective Transformation)是将成像投影到一个新的视平面(Viewin
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2024-03-07 09:33:24
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传统方式import cv2
url = "rtsp://**********************"
cap = cv2.VideoCapture(url)
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow("frame", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
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2023-07-03 04:57:28
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gstreamer python接口opencv的描述
在计算机视觉领域，结合 GStreamer 和 OpenCV 进行视频流处理是一个重要的技术选择。本文将详细记录在 Python 环境中集成 GStreamer 与 OpenCV 的过程，以支持高效的视频处理。我们将通过环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等模块来逐步展开。
### 环境准备
在开始之前，需要确保所
7.1.2opencv中调用Canny函数边缘检测：#include <opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread
前言： 由于项目需要，最近几个月开始接触Linux，开始接触arm9，开始接触opencv。然而，当我想将opencv在Linux环境下进行交叉编译时，却发现错误连连。而当我求助于度娘和谷哥时，得到的帮助却少之又少，绝大多数的人都没怎么提到交叉编译过程中出现的各种问题和解决办法。但其实，在编译的过程中，你是很有可能遇到各种奇怪的问题的！因为，每个
文章目录OpenCV图像处理一、OpenCV介绍二、基本操作2.1 读入图像2.2 显示图像及保存2.3 通道转化2.3.1 灰度转化2.3.2 BGR与RGB转化2.3.3 通道分离2.3.4 通道合并2.4 图像直方图 OpenCV图像处理本篇主要是讲解OpenCV中一些常用的函数。一、OpenCV介绍OpenCV于1999年由Intel建立；开源发行的跨平台计算机视觉库；操作系统：Linu
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2023-11-23 21:23:54
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OpenGL(Open Graphics Library)是一个跨编程语言、跨平台的专业图形程序接口。OpenGL是SGI公司开发的一套计算机图形处理系统，是图形硬件的软件接口，任何一个OpenGL应用程序无须考虑其运行环境所在平台与操作系统，在任何一个遵循OpenGL标准的环境下都会产生相同的可视效果。基于OpenGL标准开发的应用程序运行时需有动态链接库OpenGL32.D
1)概述BUS（总线） 是一个简单的系统，它采用自己的线程机制将一个管道线程的消息分发到一个应用程序当中。总线的优势是：当使用GStreamer的时候，应用程序不需要线程识别，即便GStreamer已经被加载了多个线程。每一个管道默认包含一个总线，所以应用程序不需要再创建总线。应用程序只需要在总线上设置一个类似于对象的信号处理器的消息处理器。当主循环运行的时候，总线将会轮询这个消息处理器是否有新的
# 如何在Python中安装OpenCV而不使用GStreamer
## 引言
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像和视频处理。然而，在安装OpenCV时，若不需要使用GStreamer，许多新手可能会感到困惑。本文将详细介绍如何在Python中安装OpenCV而不配置GStreamer，帮助你快速上手。
原创
2024-10-25 05:39:04
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先介绍了 Graph cuts，然后再到Grab cut。（可以忽略这段） Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。此类方法把图像分割问
# OpenCV-Python GStreamer Jetson
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大和受欢迎的开源库。它提供了许多功能强大的图像处理和计算机视觉算法，使开发人员能够快速构建各种图像处理应用程序。而Jetson平台则是一个基于NVIDIA GPU的嵌入式系统，非常适合运行计算密集型的计算机视觉任务。
在Jetson平台上，我们可以使用OpenCV-Python
原创
2023-07-31 11:50:33
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背景我们看过了太多介绍RTSP、RTMP播放相关的技术资料，大多接口设计简约，延迟和扩展能力也受到一定的局限，好多开发者希望我们能从接口设计的角度，大概介绍下大牛直播SDK关于RTMP、RTSP播放器开发设计，本文以Windows平台RTMP、RTSP播放模块为例，大概介绍下常用的接口。 接口设计Windows平台我们是C接口，对外C++和C#均可正常调用，本文就以C++为例，大
MPP视频硬件解码编译一、配置rock sdk的环境当前使用的rockchip 给的rk3568的sdk包，版本不详，应该比较新。 编译前配置环境：source envsetup.sh
选择rk3568配置 （67 rockchip_rk3568）注意：每次在skd目录进行make编译时，都要运行source envsetup.sh。它配置了一些环境变量。特别注意：当选则是否使用默认配置覆盖当前
之前的内容，我们研究了用GStreamer 实现对USB相机的截图、录像、显示等操作，已经后续的压缩，解压缩，硬件加速实现的办法。但是我们在实际使用中，越来越多的前端接入其实是RTSP码流的网络相机偏多，尤其是前端可能使用海康、大华等大厂的网络相机，所以接下来我们主要研究如果实现RTSP网络流相机的接入的一些操作实现。 目录1、硬件环境说明2、海康相
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2024-04-16 14:00:00
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OpenCV-Python ORB特征匹配（实践篇）特征提取和匹配OpenCV的ORB特征第一步：导入库，图片，创建ORB对象第二步：寻找关键点和描述子第三步：进行匹配第四步：对匹配点进行筛选第五步：绘制结果图完整代码 特征提取和匹配SIFT已经获取专利，所以OpenCV不用调用，我们用ORB来代替SIFT特征，在这篇文章里我们直接谈如何用代码实现。OpenCV的ORB特征第一步：导入库，图片，
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2024-06-11 20:57:19
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opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头，下面是该类的API。1.VideoCapture类的构造函数：C++: VideoCapture::VideoCapture()
C++: VideoCapture::VideoCapture(const string& filename) 参数: filename – 打开的视频文件名。 C++: bool V
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2024-07-04 18:51:39
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文章目录概括第一章 简单的图像处理方式1.图片、视频资源读取2.色彩空间的转换、对比度、亮度调整3.像素运算4.泛洪填充 ROI5.模糊操作6. 直方图7.模板匹配8.边缘提取检测9.直线检测10.圆检测11.对象测量12.膨胀腐蚀13.开闭操作14.分水岭算法 概括本文主要用于记录图像处理学习过程中的笔记与疑问，使用pycharm IDE python语言和opencv工具。第一章 简单的图像
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2023-11-11 15:48:36
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