前言  移植opencv到海思平台,opencv支持对视频进行解码,需要对应的ffmpeg支持。 Ffmpeg的移植  Ffmpeg的移植请参考之前的文章:《FFmpeg开发笔记(十):ffmpeg在ubuntu上的交叉编译移植到海思HI35xx平台》  (PS:ffmpeg解码h264是不需要依赖libx264的,但是编码是需要依赖libx264的,在海思上使用了mpp的venc,所以
转载 2024-06-14 13:28:20
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今天分享的学习笔记:异常绘图数据转换方法(对数法,评分法,踢值法,颜色法),用于对热图进行修饰。ggplot2中绘制热图时,有时候会遇到数据的组间差异太大,导致可视化结果不明显(颜色区分度较低),因此学习几种对特殊数据的处理方法,使热图呈现的效果更好。生成原始数据创建一组数据,包含4个不同的样本(a等4行),5个不同的变量(Grp1等5列),其中不同样本间的均值差异较大。> data &lt
一,色彩空间简介1,BGRB:blue; G:Green; R:red;BGR三个通道的取值范围(0~255);在人们的常识中,一般叫BGR为RGB,但是在OpenCV以及Caffe框架中称为BGR, 在一般的机器视觉中,很多时候在BGR下面处理图像。2,HSV色调——表示主色:绿色,黄色,红色。 用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为
 HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),亮度(V)。HSV颜色空间模型[1]色调H:用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝
转载 2024-05-10 18:13:06
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今天开始,不间断学习下OpenCV对图形的处理。一、下载opencv安装包1.1 官网下载 二、安装OpenCV双击下载好的或者拷好的安装包,选择解压路径后点Extract即可完成解压,解压后会自动生成一个opencv的文件夹,如下图:三、配置系统变量(WIN10)3.1 我的电脑3.2 右键->属性->高级系统设置->环境变量找到系统变量中的path变量,双击它,点击
转载 2024-03-18 11:39:21
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文章目录一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv2. 不使用opencv二、将彩色图像转为HSV、HSI格式1. 转HSV2. 转HSI三、车牌数字分割为单个的字符图片1.图片准备2. 代码实现1. 读取图片2. 图片预处理3. 输出结果4. 源码四、参考 一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv代码:import cv2 as cv img = cv.imread('./p
在工作学习中,我们经常会遇到pdf转excel的方法这样的问题。有人说过:只要路是对的,就不怕路远。因此,面对pdf转excel的方法我们应该有努力探索的精神。不要害怕学习,知识没有重量,它是你随时可以获取的又随时可以携带的宝库对于这个问题也是一样的。读书忌死读,死读钻牛角,对于pdf转excel的方法我们一定要从不同角度去理解,只有这样才能找到解决办法。高尔基告诉我们:一个人追求的目标越
python-opencv之色彩空间,RGB2HSV色彩空间转换及应用一、Python-opencv中的色彩空间二、为什么同样的图片用公式换了色彩空间显示出来的完全不一样?三、cv2.inRange()函数四、 BGRA图像 一、Python-opencv中的色彩空间在这里主要介绍RGB和HSV色彩空间,这二者具体是什么这里不再详细介绍,其他回答都很详细。 这里要介绍一下二者的取值和关系: 在P
使用OpenCV实现RGB、HSI、CMYK颜色空间的转换 RGB与hsi可以转化,但我自己查了一些资料后,重点放在RGB与hsv之间转化上,所以下面重点讲这些。如果感兴趣,最后面参考链接有更加具体的详细讲解。HSV基本颜色分量范围一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给
官方文档链接:https://dovyski.github.io/cvui/advanced-mouse/Mousecvui 拥有自己的鼠标 API 可以追踪鼠标点击和光标位置。与鼠标相关的所有内容都可以从 cvui::mouse() 中访问到。以下部分将详细介绍所有可用的鼠标信息。光标位置(Cursor position)用户可以通过调用 cvui::mouse() 随时查询鼠标光标的位置,它返
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今天上午,结合OpenCV自带的camshitf例程,简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解,现总结如下:1:关于HSVH指hue(色相)、S指saturation(饱和度)、V指value(色调)。色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色名称,如红色、黄色等;饱和度(S)是指色彩的纯度,越高色彩越纯,低则逐渐变灰,取0-100%的数值;明度(V)取0-100%。RGB 和 CMY
HSV(hue saturation value) 色调(hue):对应于颜色成分(基础色素),因此,只需选择一个色调范围,就可以选择任何颜色。(0—360) 饱和度(saturation):颜色的数量(颜料的深度)(主导色调)(0—100%) 值(value):颜色的亮度。(0—100%)即 H - 色调(主导波长)。 S - 饱和度(颜色的纯度/色调)。 V - 值(强度)。 对于HSV,Hu
opencv刚接触的时候,最烦心的就是安装完后随便一编译就发现一堆的错误,所有事情甚至不能从0开始。以我学习opencv的经验,将我遇到及解决的办法整理出来给大家参考。1:安装vc62:安装opencv beta5   OpenCV beta5默认安装后,首先在安装目录找到cvaux.h并修改第1137行:CvMemStorage* storage; /*
转载 2024-05-14 08:28:47
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前言RGB色彩空间是一种被广泛接受的色彩空间,但是该色彩空间过于抽象,我们不能够直接通过其值感知具体的色彩。我们更习惯使用直观的方式来感知颜色,HSV色彩空间提供了这样的方式。通过HSV色彩空间,我们能够更加方便地通过色调、饱和度和亮度来感知颜色。其实,除了HSV色彩空间,我们讨论的其他大多数色彩空间都不方便人们对颜色进行理解和解释。基础知识HSV色彩空间从心理学和视觉的角度出发,提出人眼的色彩知
Python Scopes and Namespaces补充:关于作用域和闭包(一种扩展了作用域的函数):  A namespace is a mapping from names to objects. 命名空间是一个从名字到对象的映射(指向,明确的路径)。Most namespaces are currently implemented as
步骤 1:首先要执行 Cheat Engine ,如果你还没有运行它的话。 然后点击"选择进程"图标按钮(左上角那个带有电脑的图标)。当进程列表窗口打开后找到这个训练程序,如果你没有重新命名该程序的名称,那么进程名应该是"tutorial.exe",选择它,并点击"打开"。现在暂时不要理会其它的按钮,如果你有兴趣的话,以后再研究它们。 没什么意外的话,进程列表窗口将会消失并且在 Cheat Eng
我们可以利用BGR 转换HSV来提取带有某个特定颜色的物体。在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间 中更容易表示一个特定颜色。在
原创 2024-04-11 14:35:22
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一、使用OpenCV处理图像1.不同颜色空间的转换  OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前,在计算机视觉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彩色信息来将其转换为灰阶,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
HSV是一种比较直观的颜色模型,这个模型中颜色的参数分别是:色调(H, Hue),饱和度(S,Saturation),明度(V, Value)。1、色调(H)用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°;2、饱和度(S)饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色,可以看成是某
一、HSV颜色模型介绍HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型。该模型中颜色的参数分别是色调(H)、饱和度(S)、明度(V)。(1)色调 H:用角度度量,取值范围为0°~360°。从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,紫色为300°。(2)饱和度 S
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