用ffmpeg解码，并且将解码后的视频传入opencv。通过查找相关资料进行快速学习实现了这个需求。现进行简单的记录和分享。ffmpeg 解码函数：len = avcodec_decode_video2(pInputCodecContext, dst, &nComplete, &InPack); dst 为 AVFrame *dst，
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2024-03-13 13:31:58
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一 不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机中有三种常用的色彩空间：灰度，BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value)。灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个与之
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2024-09-03 08:55:41
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目录前言滤波操作二维滤波（二维卷积）线性滤波方框滤波/均值滤波高斯滤波 前言滤波分为线性滤波和非线性滤波两种，线性滤波中有方框滤波、均值滤波和高斯滤波三种，非线性滤波则有中值滤波和双边滤波两种。在介绍滤波方式之前先以二维滤波的形式介绍滤波的运算。滤波操作二维滤波（二维卷积）用二维滤波的方法选取不同的卷积核可以实现各种不同的效果，虽然OpenCV中内置函数能实现不同的操作，但是通过自己构建卷积核矩
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2024-03-19 14:03:07
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图像中的离散傅里叶变换的相关理论较为简单，频域里面，对于一幅图像，高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频部分代表了图像的轮廓信息。 这里我们直接讲解OpenCV3.0中的离散傅里叶变换 1.dft()函数详解 dft()函数的作用是对一维或者二维浮点数组进行正向或反向离散傅里叶变换。 C++：void dft(InputArray src,OutputArray dst,int flag
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2024-04-09 12:46:34
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本人配置的是vs++2013（64位）+opencv3.1.0+contrib3.1.01：配置所需的文件：opencv3.1.0：下载方式可以从官网：点击打开链接 此时解压安装得到两个文件夹build 和source，其中source才是后面我们需要的，build是已编译的没有用，我们得重新编译。 &n
一直以来，笔者对Matlab程序关于快速傅里叶变换的定义不甚了解，只是大致明白利用该公式可以方便快速地实现数据在时域（时间域）和频域（频率域）之间的转换，但是对其中变换核的离散形式为什么这么定义却摸不着头脑。直到前一阵子笔者才弄明白（其实也不是很复杂的问题，只是一直没有深究下去......），现在和读者朋友们分享一下其中的意义。首先看一下Matlab中关于fft是怎么定义的。下面是笔者电脑中安装
VS2015编译OPENCV4.2下载opencv4.2源代码及opencv_contrib源代码https://opencv.org/releases/将opencv_contrib放在opencv文件夹下在opencv创建一个文件夹CUDA_VS2015,用于存放转换openc工程源代码；打开CMake-gui.exe,选择opencv源代码、CUDA_VS2015：点击“Configure”
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2024-07-22 13:35:46
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# 安装 OpenCV Python 的性能问题及其解决方案
在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常重要且广泛使用的库。它为图像处理和计算机视觉提供了丰富的工具和功能。虽然 OpenCV 在应用过程中非常强大和灵活，不过，很多初学者在安装 OpenCV 的过程中可能会遇到速度缓慢的问题。在这篇文章中，我们将探讨安装 Op
主要有5个需要下载安装的部分 Visual Studio 2015（vc14） OpenCV3.2 CUDA9.1 CUDNN7.1 Darknet-windows参考 vs2017和2019可使用参考中方法更改数据集1.cuda和cudnn安装 注意cuda和cudnn版本必须对应且符合自己电脑的显卡配置，不然容易出现兼容问题。 CUDA的型号要严格对应你的电脑显卡配置 可以通过点击右键，进入N
这里的函数主要总结自浅墨的系列博客，总结仅为了在使用时可以快速检索具体Demo和教程请访问浅墨的Open_cv系列：访问地址1、保存图像的数据结构：MatMat myMat= imread("需要导入的图像.jpg");2、图像导入函数：imreadMat imread(const string& filename, intflags=1 );·第一个参数，const string&
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2024-08-12 19:06:58
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今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍：1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法，但是它们的主
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2024-06-11 21:28:52
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图2:在本教程中，我们将使用OpenCV和NumPy的组合在图像和视流中进行基于快速傅立叶变换(FFT)的模糊检测。快速傅里叶变换
原创
2024-07-31 11:16:42
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离散傅里叶变换步骤：第一步：将图像扩大到合适的尺寸离散傅里叶变换的运行速度跟图片尺寸有很大关系，当图片面积为 2、3、5 的倍数时 DFT 执行效率最快，因此为了达到 DFT 的执行效率最快，经常通过添凑新的边缘像素来获取最大图像尺寸。计算需要扩展的行数和列数 OpenCV 为我们提供了这样一个函数 int getOptimalDFTSize(int vecsize)，这个函数传入一个原矩阵的行数
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2024-04-11 14:14:23
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对于通信和信号领域的同学来说，傅里叶变换、信号采样定理一定不陌生。本文主要对傅里叶变换中涉及的时频关系对应进行说明，并仿真了FFT。主要分为三个部分：1.时域信号仿真由于计算机只能计算离散的数值，所以即使我们在仿真时域信号的时候，也是离散时域下的信号。可以理解为对时域采样过后的信号。采样频率为fs,采样间隔即时域间隔即时域分辨率为dt=1/fs。故t不是连续的，它是有最小间隔的，是dt。产生时域t
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2024-01-16 16:54:29
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-08-04 17:26:37
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原理傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性。实现 DFT 的一个快速算法被称为快速傅里叶变换(FFT)。对于一个正弦信号，如果它的幅度变化非常快，即f数值比较大，我们可以说他是高频信号，如果变化非常慢，即f数值比较小，我们称之为低频信号。你可以把这种想法应用到图像中，那么我们如何看待图像的变化幅度大小呢？那就是看边界点和噪声
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2023-08-21 15:23:52
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-10-29 21:20:21
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在做超分辨重建任务时，需要对重建图像做出评价，主要是人眼感官上的评价。这就需要我们从空域和频域两个方面对图像进行评价。下面给给出python实现的结果，并给出相应的代码。图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下： &nb
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2023-08-18 16:08:43
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文章目录FFT运算应用时的要点FFT运算前数据长度周期情况采样频率数据补零FFT运算中FFT运算后幅值频率相位基于Python的通用化FFT计算函数附录：术语参考相干采样和非相干采样分贝dB的定义 本文记录了如何使用scipy提供的FFT函数，实现快速傅里叶变换的实际例程。关于FFT的基本理论，在正文中不会特别介绍，可以根据读者要求，针对特别的知识点在附录中加以说明，本文重点在于介绍如何解决实际
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2023-07-11 14:57:55
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FFT频谱分析原理采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数(或N个点)，每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz(即直流分量)，最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*F
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2023-07-20 23:09:32
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