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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            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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                写在前面:入门OpenCV的时候,找了很多资料,发现各种教材深浅不一,对于新手来说总是难以上手。最近看了《OpenCV2 计算机视觉编程手册》,发现该书难度适中,很适合自己。现在将自己学习该书的过程整理如下,便于以后回过头来复习。    灰度直方图是OpenCV中一种简单实用的工具,这一篇我们来学习怎样显示一幅图像的灰度直方图。1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            文章目录一、简单图片格式1.位图2.文件压缩比二、用奇异值分解(SVD)对一张图片进行特征值提取(降维)处理1.代码2.效果三、采用图像的开闭运算(腐蚀-膨胀),检测出2个样本图像中硬币、细胞的个数1.硬币检测代码读取图片转为灰度图片图片二值化腐蚀膨胀找到硬币中心标识硬币显示结果最终结果源码2.细胞检测四、 采用图像梯度、开闭、轮廓运算等,对图片中的条形码进行定位提取;再调用条码库获得条码字符读            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在使用VS+QT+OpenCV做图像处理的过程中,对OpenCV中的Mat类型的数据格式一直很头疼CV_8UC4,CV_32F等等格式的输出如果是在使用namewindow+imshow的组合进行弹窗输出时确实是没有什么大问题,但是当需要把图片转成QImage输出到控件上时就会出大问题了,因为不同图片格式的Mat在转成QImage时需要使用不同的参数。但是好在Mat类型在自身的不同格式间转换时没有            
                
         
            
            
            
            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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             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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            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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            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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            要实现“python 16位图显示”,我决定记录下整个解决过程,从版本对比到生态扩展,确保每个步骤都详细且条理清晰。下面是整个博文的结构与内容。
## python 16位图显示的描述
在进行图像处理或图形化的数据展示时,我们可能会遇到16位图显示的问题。在Python中,处理16位图形数据通常需要特定的库与工具,比如Pillow或者OpenCV。本篇博文将详细探讨版本对比、迁移指南、兼容性处            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-10 11:47:04
                            
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            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,             
                
         
            
            
            
            # 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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            前言本文主要介绍opencv中图像匹配函数并用示例解释和演示6中匹配方式imshow的说明(为后续部分结果归一化后再显示说明原因) 1,如果原始图片是8位无符号整数,就按照原来的数字进行显示。也就是数字范围是[0,255]2,如果原始图片是16位无符号整数或者32位整数,就除以256进行显示。也就是说0到256*256的范围被压缩到0到255。3,如果图片是32位或者64位的浮点类型数据,那么像素            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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
                                                                                    
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            # 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            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            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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            ## Python Opencv显示16bit图
Opencv是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库,它提供了丰富的功能和工具,可以帮助我们处理各种图像。然而,Opencv默认只支持8位图像的显示,对于16位图像的显示需要进行特殊处理。本文将介绍如何使用Python Opencv来显示16位图像,并附带代码示例。
### 什么是16位图像
在计算机图像中,每个像素可以表示为一个数值,这个数值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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