opencv学习笔记(二)
摘要:学习资料主要参考于毛星云主编《opencv3编程入门》
1、图像显示
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv; //使用命名空间
void main(){
Mat srcImage = imread('1.jpg');//载入图像
imshow('图像标题',srcImage);//显示图像
waitKey(0);//等待按键按下
}
2、图像腐蚀
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcImage = imread("E:\\4.JPG");
imshow("原图--腐蚀操作", srcImage);
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
Mat dsImage;
erode(srcImage, dsImage, element); //腐蚀函数
imshow("效果图", dsImage);
waitKey(0);
return 0;
}
3、图像模糊
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcImage = imread("E:\\4.JPG");
imshow("原图--腐蚀操作", srcImage);
Mat dsImage;
blur(srcImage, dsImage, Size(7, 7)); //进行滤波操作
imshow("效果图", dsImage);
waitKey(0);
return 0;
}
4、边缘检测
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcImage = imread("E:\\4.JPG");
imshow("原图--腐蚀操作", srcImage);
Mat dsImage,grayImage,edge;
//创建与原图同类型和大小的矩阵dst
dsImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());
//将原图转化为灰度图像
cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
//使用3*3内核降噪
blur(grayImage, edge, Size(3, 3));
//运行canny算子
Canny(edge,edge,3,9,3);
imshow("效果图", edge);
waitKey(0);
return 0;
}
5、读取视频或调用摄像头
int main()
{
//初始化
VideoCapture capture("E://1.avi");
//调用摄像头
//VideoCapture capture(0);
//循环每一帧,相当一张图
while (1) {
Mat frame;
capture >> frame;//存储每一帧
imshow("视频", frame);
waitKey(50);//50ms
}
return 0;
}
6、写视频文件
int main() {
IplImage *iplImg = cvLoadImage("/home/huanglei/wr.jpg", 1);
IplImage *iplImgNew = cvCreateImage(cvSize(320,240),8,3) ; //改变图片大小适应视频
cvResize(iplImg,iplImgNew,CV_INTER_LINEAR) ;
CvVideoWriter* video = cvCreateVideoWriter("/home/huanglei/tree1.avi",
CV_FOURCC('P', 'I', 'M', '1'), 20,
cvSize(iplImgNew->width, iplImgNew->height), 1);
/*
* 逐帧读取视频,并保存到另外一个视频文件中
*/
CvCapture *cap;
cap = cvCreateFileCapture("/home/huanglei/tree.avi");
IplImage *imgVideo ;
int q ;
while (imgVideo = cvQueryFrame(cap)) {
q = cvWriteFrame(video, imgVideo);
}
/*
* 在新的视频文件的末尾插入图片
*/
int i;
for (int x = 0; x < 50; x++) {
i = cvWriteFrame(video, iplImgNew);
}
/*
* 释放指针
*/
if (video) {
cvReleaseVideoWriter(&video);
cvReleaseImage(&imgVideo);
cvReleaseImage(&imgVideo);
cvReleaseImage(&iplImg);
}
return 0;
}
opencv学习笔记(二)的更多相关文章
- OpenCV学习笔记二:OpenCV模块一览
注:本系列博客基于OpenCV 2.9.0.0 一,一览图: 二,模块: /* 基础库 */ 1,opencv_core(链接) ,opencv最基础的库.包含exception,point,rect ...
- 【opencv学习笔记二】opencv3.4.0组件结构说明
在学习opencv使用之前我们先来看一下opencv有哪些组件结构.至于OpenCV组件结构的研究方法, 我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥Op ...
- OpenCV学习笔记二十:opencv_ts模块
一,简介: OpenCV测试库,用于单元测试.
- OpenCV学习笔记(二) - 写入视频、jpg格式
写入视频: import sys, os import cv2 imgDir = '/Users/xxx/salient/' videoName = 'vname' fps = 30 #帧频 outp ...
- opencv学习笔记二
1,读取照片(imread()) 2,处理照片(cvtcolor()) 3,命名窗口(namewindow()) 4,显示照片(imshow()) 5,保存照片(imwrite()) #include ...
- opencv学习笔记(二)寻找轮廓
opencv学习笔记(二)寻找轮廓 opencv中使用findContours函数来查找轮廓,这个函数的原型为: void findContours(InputOutputArray image, O ...
- opencv学习笔记(七)SVM+HOG
opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子 ...
- opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系
opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,M ...
- OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 201 ...
- OpenCV 学习笔记 07 目标检测与识别
目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV ...
随机推荐
- JVM的新生代、老年代、MinorGC、MajorGC
参考资料: http://blog.csdn.net/flamezyg/article/details/44673951 http://www.blogjava.net/ldwblog/archive ...
- metamask-mascara-在线钱包使用
网址为:https://wallet.metamask.io 这是一个在线钱包,可以看见,它是一个测试版的 输入你自己设置的一个密码,然后create 接着就会进入下面这个页面,然后next: 然后a ...
- Python基础(5)——函数
函数 定义 #函数定义 def calc(x,y): res = x**y return res #返回函数执行结果 calc() #调用函数 关键参数 正常情况下,给函数传参数要按顺序,不想按顺序就 ...
- SQL 公用表达式CTE
一 基本用法 with mywith as(select * from Student ) select * from mywith 二 递归调用 with mywith as( select ID, ...
- jmeter(十三)常见问题及解决方法
jmeter作为一个开源的纯Java性能测试工具,工作中极大的方便了我们进行接口.性能测试,但使用过程中也遇到了很多的问题,下面就记录一下自己遇到的问题,后续会不断更新... 1.获取日志 在使用jm ...
- python 方法调用
获取当前时间 today=time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())) 取得时间相关的信息的话,要用到python time模块,pyth ...
- 判断response.data是否为空
需要对response.data进行判断,是否有数据返回.如果是空的,将要处理一些事情,反之,又要处理另外一些事情. 在jQuery程序中,有一个方法:$.isEmptyObject().此方法在an ...
- WPF中TreeView.BringIntoView方法的替代方案
原文:WPF中TreeView.BringIntoView方法的替代方案 WPF中TreeView.BringIntoView方法的替代方案 周银辉 WPF中TreeView.BringIntoVie ...
- 多线程-synchronized、lock
1.什么时候会出现线程安全问题? 在多线程编程中,可能出现多个线程同时访问同一个资源,可以是:变量.对象.文件.数据库表等.此时就存在一个问题: 每个线程执行过程是不可控的,可能导致最终结果与实际期望 ...
- [您有新的未分配科技点][BZOJ3545&BZOJ3551]克鲁斯卡尔重构树
这次我们来搞一个很新奇的知识点:克鲁斯卡尔重构树.它也是一种图,是克鲁斯卡尔算法求最小生成树的升级版首先看下面一个问题:BZOJ3545 Peaks. 在Bytemountains有N座山峰,每座山峰 ...