本文介绍如何使用GStreamer 编写一个简单的MP3播放器。1,需要使用mad解码插件，因此需要先安装gstreamer0.10-plugins-ugly2，编写mp3播放器下面来看看如何利用GStreamer框架提供的组件，来实现一个简单的MP3播放器。数据源元件负责从磁盘上读取数据，过滤器元件负责对数据进行解码，而接受器元件则负责将解码后的数据写入声卡。如果想要在程序中应用GStreame
OpenCV3中提供了一个用于图像拼接的模块——Stitcher，可以将连续拍摄的图像序列，拼接成一幅全景画面。
如下所示是56幅连续拍摄的图像：
0.png
1.png
2.png
3.png
4.png
处理代码如下：
1 #include < stdio.h >
2 #include < opencv2\opencv.hpp >
3 #in
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2020-12-23 16:31:00
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图像去雾（Image Dehazing）HardGAN: A Haze-Aware Representation Distillation GAN for Single Image Dehazing作者 | Qili Deng, Ziling Huang, Chung-Chi Tsai, Chia-Wen Lin单位 | 台湾清华大学；字节跳
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2024-09-03 08:55:34
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# Python OpenCV Stitcher 内存溢出问题解决方案
## 1. 引言
在使用Python的OpenCV库进行图像拼接时，有时会遇到内存溢出的问题。这个问题的根本原因是在处理大尺寸图像时，程序需要消耗大量的内存。本文将介绍如何通过优化代码和调整参数来解决这个问题。
## 2. OpenCV Stitcher简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功
原创
2023-08-14 19:56:08
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对下面这张图像，计算其近似多边形和凸包。·hammer.jpg 使用cv2.approxPolyDP()函数计算其近似多边形，其参数列表：第一个参数为源轮廓。 第二个参数为ε值，它表示源轮廓与近似多边形周长的最大差值（这个值越小，近似多边形与源轮廓越接近）。 第三个参数为布尔标记，它表示这个多边形是否闭合。使用cv2.convexHull()函数计算其凸包。Douglas-Peucker算法在数字
一、SIFT算法 1、简介 SIFT是Scale-invariant feature transform的缩写，翻译过来的意思就是尺度不变特征转换，它是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，具体为在空间尺度中寻找极值点，并提
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2024-04-15 13:43:15
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最近工作接触到了图像处理一块的东西，网上关于opencv安装配置的博客也挺多，但找到的经验并不是所有的都好用，有些大神写的太多反而看着懵逼，所以自己总结与精简了一下，以后再照着操作就好了。（特别认真的同学会发现下面安装的版本和配置截图的版本不是同一个版本，是因为我在不同的机器上对这篇博客做了修改，但这并不影响你的操作，按照流程对你的机器安装并配置工程就可以了）1. 官网下载 ： http://op
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2024-05-04 12:26:43
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1. 软件准备1．下载并安装Android studio，下载地址见： https://developer.android.com/studio/index.html2．进入官网（http://opencv.org/）下载OpenCV4Android并解压（OpenCV
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2023-09-23 13:28:13
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Bundle Adjustment 在上一篇文章中，成功将三维重建扩展到了任意数量的图像，但是，随着图像的增多，累计误差会越来越大，从而影响最终的重建效果。要解决这个问题，需要用到Bundle Adjustment（下文简称BA）。 BA本质上是一个非线性优化算法，先来看看它的原型 minx∑iρi(||fi(xi1,xi2,...,xik)||2) 其中
x是
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2024-08-29 15:39:17
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core组件（第五章）访问图像中的像素 图像在内存中的存储方式：我们可以通过isContinuous（）函数来查询图像是否在内存中连续颜色空间的缩减0~9取值为0 以此类推，原来0~255一共256个值变成26个值。小技巧：因为每次进行取余操作很浪费时间，而且值是固定的值，所以我们可以用一个数组tabel [256]去存储 0~256对应的值，即公式P[ i ] = tabel [&nb
文章目录前言一、程序主要架构二、程序实现原理1.sift特征点匹配算法2.ransac误匹配剔除三.代码实现过程总结 前言opencv库是python中重要的图像处理库，也被称为计算机视觉开发库，这篇文章我们用利用opencv库来实现全景图像的拼接，总体上来说包含sift匹配和ransac误匹配剔除两大模块，那么话不多说，我们开始今天的正题。一、程序主要架构为了大家开始就有一个清晰的认知，首先介
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2024-06-10 15:28:59
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上一篇博客已经讲到如何在Visual Studio 2017上实现OpenCV3.4 的永久配置，但是有时我们又同时需要用到opencv2库，比如当使用特征检测算子时，opencv2版本较opencv3版本稳定。所以这篇博客将讲解如何在已经配置了OpenCV3.4的Visual Studio 2017同时配置OpenCV2.4.9。配置之后可实现切换编译器从而切换opencv2和opencv3库，
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2024-05-14 10:04:27
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一、算法目的 实现两张图片的全景拼接。本次实验针对不同场景做全景拼接：室内场景室外景深落差较大的场景室外景深落差较小的场景二、Opencv stitch原理 1.源码：https://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher 2.基于SURF算法的特征点检
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2024-04-19 15:00:09
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@property作用：python的@property是python的一种装饰器，是用来修饰方法的。我们可以使用@property装饰器来创建只读属性，@property装饰器会将方法转换为相同名称的只读属性,可以与所定义的属性配合使用，这样可以防止属性被修改。1.修饰方法，让方法可以像属性一样访问。class DataSet(object):@propertydef method_with_p
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2023-11-15 13:38:50
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从OpenCV2.4.0之后的版本中都包含有一个图像拼接的例程。路径：“...\OpenCV\sources\samples\cpp\stitcher_det
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2023-05-22 09:23:57
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# 解决“Python Stitcher”问题的全面探讨
在当今开发过程中，我遇到一个常见的问题，那就是"Python Stitcher"。这个工具让人非常感兴趣，它帮助我们在多个Python模块之间进行链接和优化。接下来，我将详细记录我的探索过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及逆向案例。
## 协议背景
为了更好地理解“Python Stitcher”的通信流程，
简介本文使用 Ubuntu 系统，用 Python 开发 ROS 2 ，用 camera_calibration 功能包标定相机，用 OpenCV 读取视频帧和转换 ROS 2 图像话题，用 MediaMTX 搭建流媒体服务器， 用 FFmpeg 将视频帧输出为视频流。最终效果：环境准备虚拟机 VMware Workstation 安装 Ubuntu 桌面版使用最新版的 VMware Workst
**注意：**OpenCL 器件规范格式为 ，例如<Platform>:<CPU|GPU|ACCELERATOR|nothing=GPU/CPU>:<deviceName>``AMD:GPU:名字类型违约描述OPENCV_OPENCL_RUNTIMEfilepath 或disabledOpenCL 运行时库的路径（例如，OpenCL.dll``libOpenCL
参加OpenCV的OpenCL模块（以下称OCL）移植工作已经有2个月了。这里我说移植而不是开发，是因为大部分OCL模块的函数都是从已经很成熟的GPU模块移植过来的。于是目前阶段OCL模块所支持的函数接口只是GPU模块的一个子集。OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面（见https://github.com/itseez/opencv），最新的trunk的master分支正式加入了OCL
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2024-03-06 21:44:59
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LinuxC open（）函数头文件#include<sys/types.h> /*提供类型pid_t,size_t的定义*/#include<sys/stat.h>#include<fcntl.h>函数原型int open(const char *path, int oflags,mode_t mode);函数说明open建立了一条到文件
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2024-09-11 19:30:11
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