http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod…

1.uint8,uint16与double 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像.matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)运算. 概括:uint8,uint16--存储,显示 double---计算数据处理 2.转换 I = rgb2gray(imread(‘dog2.jpg')); %把图像变为灰度图像 f = im2double(I);  % 灰度图转doubl…

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图…

使用opencv前记得引入库和头文件: #include<opencv2\opencv.hpp> 1.加载图像(cv::imread)(OPENCV 支持 JPG,PNG,TIFF等常见格式图像文件加载) imread函数原型是: CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); ------imread加载一副由filename指定的图像文件并返回一个Mat对象 ------第一个…

转自---------------------  作者:Peanut_范  来源:CSDN  原文:https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/72799680  版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 使用python对Caffe框架训练好的模型进行识别时发现通道转换的若干问题:要注意一点的就是:Caffe中彩色图像的通道是BGR格式,图像存储是[0,255] 1.caffe.io.load_image方式 image = ca…

阿里极客公益活动: 或许你挑灯夜战只为一道难题 或许你百思不解只求一个答案 或许你绞尽脑汁只因一种未知 那么他们来了,阿里系技术专家来云栖问答为你解答技术难题了 他们用户自己手中的技术来帮助用户成长 本次活动特邀百位阿里技术专家对Java常见问题进行了集中解答,在短短3天时间专家回答了1460道Java问题 如何学习Java 作为一个java学习者,重复写轮子是否必要 https://yq.aliyun.com/ask/48209自学三个月java能到什么程度 https://yq.aliyun…

1 分离YUV420中YUV分量 本程序中的函数主要是将YUV420P视频数据流的第一帧图像中的Y.U.V三个分量分离开并保存成三个文件.函数的代码如下所示: /** * @file 1 yuv_split.cpp * @author luohen * @brief split of yuv * @date 2018-12-07 * */ #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #in…

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如…

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=…

[来自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5685909.html] 整个工作目录建在:/home/ubunt16041/caffe/examples/abc_mnist/ 再建一个mnist目录,所有的都放在mnist目录下. (/home/ubuntu16041/caffe/examples/abc_mnist/mnist/) 图片下载好,test.txt,train.txt都有了. mnist.py用来生成训练需要的文件: # -*- coding: ut…