主要包括以下内容: 1.使用的主要函数的说明. 2.两个实例:视频读取和显示.搭建视频读取和处理框架,调用canny函数提取边缘并显示. 3.一些注意事项和代码说明. 一.使用的主要函数 1.延时函数cv::waitKey 函数原型: intwaitKey(int delay=0) 参数说明: 1). delay<=0代表相对无限等待一个按键:delay>0的时候,函数延时delay毫秒(milliseconds).但延时是相对的最小延时,        延时不会超过操作系统的a minimu…

基于opencv将视频转化为字符串Java版 opencv java  先上一个效果图吧 首先,弄清一下原理 我们要将视频转化为字符画,那么就需要获取画面的每一帧,也就是每一张图片,然后将图片进行转化,变成字符串,然后进行打印. 1.获取视频 在opencv中提供了一个函数去获取视频 VideoCapture capture = new VideoCapture("");//里面放图片的地址 //ps:如果里面为0[不要"",就是整数0],则就对默认摄像头进行抓取…

基于Maven的Springboot+Mybatis+Druid+Swagger2+mybatis-generator框架环境搭建 前言 最近做回后台开发,重新抓起以前学过的SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis),但是发现配置实在过于复杂,好多东西配置起来麻烦,虽然最终是配置出来了,但是还是感觉开发速度跟不上,本来打算切换到jfianl,但是后来发现需要用的几个框架不支持jfianl,如Swagger2(根据代码中的注解生成接口文档和测试页面,非常的方便):同时我也不愿意放…

现在找一个能拍摄视频的设备真是太容易了.结果大家都用视频来代替以前的序列图像.视频可能由两种形式得到,一个是像网络摄像头那样实时视频流,或者由其他设备产生的压缩编码后的视频文件.幸运的是,OpenCV可以使用相同的C++类.用同一种方式处理这些视频信息.在接下来的教程里你将学习如何使用摄像头或者视频文件. 如何打开和读取视频流 两种检查相似度的方法:PSNR和SSIM 如何读取一个视频流(摄像头或者视频文件)? 总的来说,视频捕获需要的所有函数都集成在 VideoCapture C++ 类里面.…

由于没有使用GLFW库,接下来得费一番功夫. 阅读这篇文章前请看一下这个网页:https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/02%20Creating%20a%20window/ 以下,我摘取了一点片段 Windows上的OpenGL库 如果你是Windows平台,opengl32.lib已经包含在Microsoft SDK里了,它在Visual Studio安装的时候就默认安装了.由于这篇教程用的是VS编译器,并且是在Windo…

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体 视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[…

如何用OpenCV处理视频 读取视频文件,显示视频,保存视频文件 从摄像头获取并显示视频 1.用摄像头捕获视频 为了获取视频,需要创建一个VideoCapature对象.其参数可以是设备的索引号,也可以是一个视频文件.设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0.之后就可以一帧一帧的捕获视频,但是一定要记得停止捕获视频 # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as npimport cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)#cap仅仅是摄像头的一个对象w…

如题:使用opencv打开摄像头或视频文件,实时显示原始视频,将视频每一帧依次做灰度转换.高斯滤波.canny边缘检测处理(原始视频和这3个中间步骤处理结果分别在一个窗口显示),最后将边缘检测结果保存为一个视频avi文件. 这里问题综合性比较大,这里进行分治. 该类问题可分为四个方面的处理: (1)打开 视频或者是摄像头,并播放视频 (2)对视频的每一帧做处理 (3)同窗体显示四个结果 (4)保存视频文件 以下分为这三个方面进行处理: (1)打开 视频或者摄像头,并播放视频 这个利用opencv…

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图…

基于OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别 近期,需要实现检测摄像头中指定坐标区域内的主体颜色,通过查阅大量相关的内容,最终实现代码及效果如下,具体的实现步骤在代码中都详细注释,代码还可以进一步优化,但提升有限. 主要实现过程:按不同颜色的取值范围,对图像进行循环遍历,转换为灰度图,将本次遍历的颜色像素转换为白色,对白色部分进行膨胀处理,使其更加连续,计算白色部分外轮廓包围的面积累加求和,比较每种颜色围起来面积,保存最大值及其颜色,所有颜色遍历完后,返回最大值对应的颜色,显示在图像上 如果…