前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

最近在将Karlsruhe Institute of Technology的Andreas Geiger发表在ACCV2010上的Efficent Large-Scale Stereo Matching代码仿真.Andreas提供的源码中没有使用opencv,导致我一时无法适应如何显示处理的中间结果.将对应的库加载后,仿照采集相机图像数据的方式,从内存中读取对应图像到IplImage类型指针指定的内存空间,方便代码的调试和效果观测.其中用到的部分资料如下. *******************

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

图像处理工具包ImagXpress的开发厂商Accusoft Pegasus旗下有多种图像处理相关的控件,但是这些图像处理控件之间的如何加传递图像数据呢?在ImagXpress 11版本之前,是需要将图像的数据用DIB格式表示,不过后来逐渐的就开始寻找一种更加简单的方法来实现组件间的图像数据的传递,最终达到想一个方法调用般简单. 在Accusoft Pegasus下的任何产品或是组合,只要支持可以用简单的方法发送图像的数据到另一个Accusoft对象的Accusoft图像,就将会有两种方法实现数

jackyhwei 发布于 2010-01-01 12:02 点击:3218次  来自:CSDN.NET 一些非常有用的图像格式转换及使用的源代码,包括RGB图像数据字符叠加,图像压缩(ijl库),YUV转RGB等等. TAG: YUV  YUV转RGB  RGB  BMP转JPG  文字叠加   /**************************************File: yuvrgb24.hDescription: header file for yuvrgb24.cDate:

vc/mfc获取rgb图像数据后动态显示及保存图片的方法 该情况可用于视频通信中获取的位图数据回放显示或显示摄像头捕获的本地图像 第一种方法 #include<vfw.h> 加载 vfw32.lib  链接库 //------------------------------设置位图头结构信息---------------------------------------------------------------------- // Setup bmpinfo structure yours

Image Acquisition Toolbox™ Adaptor Kit 图像採集工具箱 当要使用MATLAB获取"非免驱的相机或者摄像头"的图像数据时,须要开发一个插件,MATLAB提供了插件接口,MATLAB中有范例和说明书,以方便二次开发. 通过imaqtool命令注冊调用插件,能够预览相机或摄像头,也能够查看和设置參数. 有意思的事情是: 刚開始在计算机win7 32位系统安装了MATLAB R2009a.安装文件夹中有32位和64位的lib.用vs2008都开发了插件.

系统框图 前面我们设计了基于FPGA的静态图片显示,接下来我们来做做基于FPGA的动态图片显示,本实验内容为:由PC端上位机软件通过串口发送一幅图像数据至FPGA,FPGA内部将图像数据存储,最后扫描到VGA屏幕上显示. 从系统框图上我们可以看到,可以划分为三个部分进行设计,一个是串口接收部分,然后是RAM数据存储部分,最后是VGA驱动显示部分.这里串口接收部分只需要用到串口接收代码,代码很多书上都有,我这里就不贴出来了, 数据存储部分需要使用的是双口RAM IP Core,一端将数据写入RAM

最近在做一个Android图象识别的app, 通过相机预览或者是拍照功能获取图像数据,然后将图像数据传递到本地C++的图像识别so库.在这个过程中花的时间最多的就是数据传输问题.谨以此坑,警示未来!         首先,需要注意的几点:        1. android相机预览模式的回调函数的byte [] data参数,数据是YUV数据         2. android相机拍照模式的回调函数的byte [] data参数,数据是ARGB8888        3. java保存图像数据

在很多时候,我们的图像数据往往都不是文件方式存储在磁盘上,而是可能从网络或者数据库中获取的是二进制的图像数据流.最简单的方式和最容易想到的方式就是将这个文件流保存到磁盘上形成一个文件,然后再使用GDAL来打开进行处理.但是这样有一个不太好的地方就是需要生成一个磁盘的临时文件,而且在磁盘上折腾了一圈后会增加不必要的系统开销. 针对这个文件,GDAL库里面已经有现成的API来进行处理,下面就使用一个简单的例子来进行说明,代码如下: GByte *GetStream(const char* pszFi

模式 模式其实就是重复的图像,用来填充或描边图形 要创建一个新模式,可以调用 createPattern()并传入两个参数 一个HTML img元素 用于表示如何重复的字符串 "repeat" 重复 "repeat-x" 水平方向重复 "repeat-y" 垂直方向重复 "no-repeat" 不重复 如: let image = document.images[0]; let pattern = document.creat

scipy.misc.imresize 不同于普通的reshape, imresize不是单纯的改变图像矩阵的维度,而是能将图片重采样为指定像素,这样给深度学习中训练图像数据带来方便. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage %matplotlib inline num_px = 64 my

对于网络数据源,调度中可以把数据写入本地,然后读取本地数据格式进行影像的解析(地形有时候也用tif等格式). 此种方式会每次调度进行不必要的IO开销和时间花费. GDAL提供了相应的接口,直接从内存中解析数据,避免了磁盘写入和读取操作.具体步骤是: (1)利用内存中的二进制数据流创建对应的内存文件  即 从 Buffer 创建  memory "file",这里的内存文件路径是位于GDAL自定义的虚拟文件目录 /vsimem/下. (2)和解析本地文件一样,利用GDALOpen 读取内

Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储.传递数据.对于批量2D图像数据,Blob的维度为 图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W 显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1).那么我们如何根据这个坐标找到对应的数据呢?要想得到这个问题的答案,就得弄清楚Blob在内存中的数据组织形式,也就是这批量的2D图像在内存中是如何存储的.

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

程序思路是由外部的输入输出控制卡发出采集图像信号,之后相机采集图像得到图像数据指针,接收图像数据指针创建成图像最后显示到MFC对话框应用程序的Picture Control控件上,同时,为了标定相机位置,在主对话框类CMyDlg的OnPaint函数中有对Picture Control的绘图操作(不改变图像数据,进行画线,画矩形等操作). 设计时考虑到I/O卡何时发出采集信号或者相机何时得到图像数据指针是不确定的(不使用OnTime),同时考虑到I/O卡和相机的回调函数与主程序之间的数据交换会更加

在最近的一个项目中,需要实现 Mac OS X 环境下的摄像头图像实时捕获并转换为 Java 中的 BufferedImage 对象.首先通过开发一个本地库实现 Mac OS X 的摄像头图像捕获,采用的是 Apple 推荐的新的 AVFoundation 框架,摄像头图像格式设置为 kCVPixelFormatType_32ARGB(设置成其他的测试了无法得到图像,系统不支持),通过 delegate 方式得到 CMSampleBufferRef 类型的 sample buffer 后,需要通

这篇文章里介绍得最清楚了.http://blog.chinaunix.net/uid-22682903-id-1771421.html 关于颜色空间  RGB颜色空间已经非常熟悉了.HSV颜色空间需要再了解下. 如何从一个JPEG图像数据指针转换得到IplImage. 网址一:http://bbs.csdn.net/topics/360108867 网址二:http://docs.opencv.org/2.4/modules/highgui/doc/reading_and_writing_ima

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

1.数据处理代码utils.py: 1) # coding:utf- import os import torch.nn as nn import numpy as np import scipy.misc import imageio import matplotlib.pyplot as plt import torch def tensor2im(input_image, imtype=np.uint8): """"将tensor的数据类型转成numpy类型,

Inter IPP没有读取图片和保存图片的函数,需要结合opencv完成这个功能. opencv读到图片以后逐个像素点赋值给IPP显然是不可取的,方法如下: int main(int argc, char *argv[]) { cv::Mat dst = cv::imread("1.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //设置roi IppiSize roi_size = IppiSize(); roi_size.height = dst.rows; roi