MatMat的简单使用从实际出发,先看看他干啥的,怎么用。 一般我们用到Mat有两个重要的用途: 1.存储图像(其实图像可以看成一个高行宽列的一个矩阵) 2.存储矩阵先来看看Mat用于图像和矩阵的最基本操作,读取一副图像,修改图像中某些像素的值,最后显示并保存,建立矩阵并进行矩阵运算 (以下例子采用最简单的方法,基本使用默认参数)简洁版(如果你只想使用,而不想知道为什么、怎么改进)#include
# Python OpenCV 显示 YUV 在计算机视觉中,YUV 是一种常用的颜色空间,特别在视频编码和处理中被广泛使用。YUV 包含三个分量:亮度(Y),蓝色色度(U)和红色色度(V)。在本文中,我们将使用 Python 的 OpenCV 库来显示 YUV 图像,并提供相关的代码示例。 ## YUV 色彩空间 YUV 色彩空间是一种将图像亮度信息和色度信息分离的方法。Y 分量表示图像的
原创 2023-09-27 21:39:35
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在现代视听技术中,YUV 帧的处理变得尤为重要,特别是在计算机视觉和多媒体应用领域。本篇博文将重点讲述如何使用 Python 和 OpenCV 显示 YUV 帧。我们将通过不同的维度来拆解问题并提供综合解决方案。 ## 背景定位 随着数字视频技术的发展,图像编码格式经历了多次演进,从最初的 RGB 到如今广泛使用的 YUVYUV 格式的出现提高了视频编码的效率,尤其在色彩再现和压缩方面。YU
原创 6月前
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初次学习OpenCV新手经常问我的十个问题,有你问我过下面的问题之一吗?Q1按照视频做的,我怎么显示了不了图像或者视频解答:最常见的两个原因如下:-忘记waitKey(0) 或者waitKey(1)-图像/视频文件路径包含中文或者空格了,根本无法正确加载图像。Q2我怎么把我想要的区域取到,被自己蠢哭了解答:C++下,只要你有rect/box直接这样即可Mat roi = image(rect)就这
YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题。对于YUV444图像来说,就很简单。YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可。假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大
转载 2024-02-16 16:48:07
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对于 YUV 所表示的图像,Y 和 UV 分量是分离的。如果只有 Y 分量而没有 UV 分离,那么图像表示的就是黑白图像。彩色电视机采用的就是 YUV 图像,解决与和黑白电视机的兼容问题,使黑白电视机也能接受彩色电视信号。人眼对色度的敏感程度低于对亮度的敏感程度。主要原因是视网膜杆细胞多于视网膜锥细胞,其中视网膜杆细胞的作用就是识别亮度,视网膜锥细胞的作用就是识别色度。所以,眼睛对于亮度的分辨要比
转载 2024-03-30 09:20:56
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1、主要函数1、 cv2.imread():读入图片,共两个参数,第一个参数为要读入的图片文件名,第二个参数为如何读取图片,包括cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图片;cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图片;cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入一幅图片,并包括其alpha通道。PS:调用opencv,就算图像的路径是错的,OpenCV 也不会提醒你的,但
目标 (Goal)加载图像( using cv::imread )创建名为 OpenCV 的窗体( using cv::namedWindow )在 OpenCV 窗体中显示图像( using cv::imshow )示例代码#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <o
Mat::~MatMat的析构函数。C++: Mat::~Mat()析构函数调用Mat::release()。Mat::operator =提供矩阵赋值操作。C++: Mat& Mat::operator=(const Mat& m)C++: Mat& Mat::operator=(const MatExpr_Base& expr)C++: Mat& Mat
转载 2023-10-31 19:51:42
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  本文旨在使用python+opencv来实现特征点检测的内容。 opencv中已经有写好的SIFT函数cv2.xfeatures2d.SIFT_create().detectAndCompute(),直接使用就行。下面简单讲讲这个函数。注意:opencv高版本中剔除了cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数,所以要用低版本的opencv,如果你的opencv版本
转载 2023-11-09 11:35:46
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文章目录一、XML文件和YAML文件1.XML文件2.YAML文件3.指定文件二、cv库函数1.打开 FileStorage(1)带参构造函数(2)无参构造+open()2.是否打开成功 isOpened3.关闭 release4.C++基本类型的读写(1)写(2)读5.c++的STL6.OpenCV数据类型的读写7.sequence和mapping的读写(1)介绍(2)实际意义(3)seque
一、无法读取文件报错:OpenCV报错:warning: Error opening file (../../modules/highgui/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:529)capture device failed to open!解决方案:更改输入video文件的路径,确定正确后即运行成功。二、之前一直使用台式机win7 x64位系统做图形图形处理,调用opencv库函
最近学习opencv的时候遇到的一些技术问题,拿出来分享一下。opencv1和opencv2最大的区别就是c++支持,这使得网上有些资料是opencv1的c语言写的,而有些人喜欢c++,当然接口函数也就不同了。下面是一个c++的opencv2接口的图像缩放代码。 double scale=0.5; //设置缩放倍数
转载 2024-03-13 09:32:47
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OpenCV基础入门】简单图像操作前言: OpenCV是一个开源的计算机视觉库,其中包含数百种计算机视觉算法, OpenCV库由C和C++语言编写,涵盖计算机视觉各个领域内的500多个函数,可以在多种操作系统上运行。它旨在提供一个简洁而又高效的接口,从而帮助开发人员快速地构建视觉应用。 我们只需要专注于图像处理本身,而不需要掌握复杂的图像处理算法的具体实现细节。环境使用jupyter noteb
# 使用Python和OpenCV读取YUV图像并显示 YUV格式是一种视频编码格式,即图像通常分为亮度和色度两个部分。该格式在视频压缩和传输中广泛使用,因为它在保持图像质量的同时,能够有效地减少数据量。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库读取和显示YUV图像,包括一个简单的代码示例。通过学习这项技术,你将更深入地理解视频处理的基本概念。 ## 安装必要的库 在开始前,请确保你已经
原创 8月前
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# 使用OpenCV在Python中显示矩阵 在图像处理领域,Python的OpenCV库是一个强大的工具。它提供丰富的图像和视频处理功能,能帮助开发者进行复杂的视觉计算和机器学习任务。本篇文章将带你了解如何使用OpenCV显示矩阵,并通过代码示例来实现这一过程。同时,我们将用图示和甘特图来帮助理解。 ## 什么是矩阵? 在计算机视觉中,图像通常被表示为矩阵(或数组)。矩阵中的每个元素对应于
原创 2024-10-19 06:18:14
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Matx为OpenCV轻量级的矩阵,被称为fixed matrix classes,意思是每个矩阵的大小都是固定的,主要是应对矩阵数据比较小的场景,最新的版本4.0不超过6*6大小的矩阵,旧版本一般不超过5*5,它的出现主要是应对小数据场景,因为是fixed matrix,所以其占用空间大小都是在编译阶段都是已知且固定好的,因为为轻量级的,数据较小,相对Mat,其申请和释放都是非常快速的,一般比较
目的是通过tiny4412开发板采集视频通过压缩最后经RTP传输到电脑端的VLC播放器。所以第一步为采集摄像头视频并通过液晶屏显示出来。首先是初始化:先看看V4L2采集视频的初始化bool Camera::init_device(void) { v4l2_input input; memset(&input, 0, sizeof(struct v4l2_input));
1opencv矩阵和图像可以用相同的函数进行操作,主要包含以下几种类型: 操作函数 1:获取元素与天剑 2:copy 添加 3:变化和置换 4:算术逻辑 5:统计 6:线性代数 7:数学函数 8:离散变化 大致将每种类型列出表格,对重要的函数进行说明1:copy addvoid cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* ma
文章目录Ubuntu22下OpenCV4.6.0+contrib模块编译安装一、工具下载准备阶段下载OpenCV源代码下载 OpenCV contrib安装cmake-gui+mingw-64二、编译前准备下载缺失文件安装opencv依赖cmake配置编译文件夹建立cmake设置文件路径cmake添加contrib文件路径生成makefile三、编译添加路径四、测试五、可能遇到的问题1.在执行
转载 2024-08-23 14:30:59
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