日常开发和交流时,我们习惯将图片的颜色通道按照RGB(red, green, blue)进行排列.闲来无聊,在把玩卷积神经网络模型时发现OpenCV并没有按照这个顺序读入图片.好奇地搜索一下OpenCV为什么使用BGR而非RGB.看到这篇博文:Why does OpenCV use BGR color format. 仔细阅读这篇博文,作者在使用matplotlib显式OpenCV读入的图片,发现图片显示很怪异. 原图如下: 使用OpenCV读取在matplotlib上显示的结果 文中作者在一个

视频处理中,往往需要在上面增加文字包括汉字英文字母数字标点等,Emgu.CV/opencv 绘图 线面文字包括中文 这篇里也有相关介绍,但是这篇里根据逐像素修改rgb值的方法效率太低 查了很多资料,基本上opencv叠加汉字的方法都起源于这里 http://wenku.baidu.com/link?url=g1dCXwRbSpy7XUhsStRLANQRmvAXKSAa1ohrphx1R3XSZozi68WrTOrKjbxRnh9jWvF9Ass2SZKnvFrGE2ctCpZadNndhFrQ

YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV

YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV

海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结(二) https://blog.csdn.net/o_ha_yo_yepeng/article/details/79825648 目录 一.海康威视SDK下载以及VS工程配置:1. 下载海康威视SDK:2. 新建控制台工程:3. 配置属性表:二.OpenCV下载以及属性表的添加:1. 源文件下载.安装以及库文件和头文件的提取:2.补充属性表内容:三.海康摄像头码流转码并同通过OpenCV显示:1.代码:2.Bug调试3.程序运行效果:四.

第一个公式是RGB转YUV(范围0-255)时用的,第二个公式是用在YUV转换RGB(范围0-255)时用的.1. Y = ; U = -; V = ; 黑色:Y=16 ,U= V =128 红色:Y=82 ,U=90,V=240 绿色:Y=145,U=54,V=34 蓝色:Y=41 ,U=240,V=110 黄色:Y=210,U=16, V=146 暗红:Y=58,  U=104,V=192

[视频处理]YUV与RGB格式转换 YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128

[视频处理]YUV与RGB格式转换 YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第三章 色彩空间. 3  色彩空间 之前的介绍,大多是基于BGR色彩空间进行的,但针对不同的实际情况,研究人员提出了许多色彩空间,它们都有各自擅长处理的领域.所以,我们需要学习如何对不同色彩空间的图像进行转换映射. 3.1  色彩空间及类型转换函数 (一)色彩空间 常见的色彩空间有GRAY色彩空间.HSV色彩空间.YCrCb色彩空间.CMYK色彩空间.XYZ色彩空间.YUV色彩空间等(颜色模型). 我们只展示出GRAY灰度模型转换为RGB颜色模型的方式:

Color image loaded by OpenCV is in BGR mode.But Matplotlib displays in RGB mode.So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with OpenCV.Please see the exercises for more details.(引自文档) import numpy as np import cv2

当用OpenCV读取彩色图像时,OpenCV是以(BGR)的顺序存储图像数据的,而Matplotlib是以(RGB)的顺序显示图像的. 可以用下面的程序来证明这一点 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena_std.tif') b,g,r = cv2.split(img) img2 = cv2.merge([r,g,b]) plt.subplot(121);plt.im

本文为系列文章的第2篇,主要讲解对图像的像素的操作方法. 2.1存取像素值 为了存取矩阵元素,需要指定元素所在的行和列,程序会返回相应的元素.单通道图像返回单个数值,多通道图像,返回的则是一组向量(Vector). 我们通过分析一段代码来学习这一节的知识点: void salt(cv::Mat &image,int n){ ;k<n;k++){ int i = rand()%image.cols; int j = rand()%image.rows; if(image.channel() =

opencv官方文档上写的,https://docs.opencv.org/master/dc/d2e/tutorial_py_image_display.html Color image loaded by OpenCV is in BGR mode. But Matplotlib displays in RGB mode. So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with O

需求:把两路视频合成一路,即一个画面同时显示两路视频,其中一路缩小成小视频叠在大视频上面,和电视机的画中画效果类似. 思路:用h264编码的视频举例,文件中存储的es流是h264,经过解码成yuv,yuv可以转换成rgb格式.把小视频的rgb复制到大视频需要被覆盖的位置上.将重新合成的rgb转换成yuv,利用ffmpeg 或 x264重新编码出新的视频即可. 方法:编解码还是利用ffmpeg . ffmpeg 解码两路视频,解码后都是yuv.利用ffmpeg· 的sws_getContext 函

目录 opencv学习笔记D01 一.图片读取 二.图片保存 三.图片展示 四.图片缩放 五.四种常用插值方式的比较 1.最近邻插值 2.双线性插值 3.区域插值 4.三次样条插值 我是尾巴: opencv学习笔记D01 @ opencv,Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.MacOS操作系统上.它轻量级而且高效--

1.下载安装 (1)Pycharm:下载链接 (2)推荐使用Qt Designer来设计界面,如果你装的是Anaconda的话,就已经自带了designer.exe,我这里使用的是Pycharm的虚拟环境,通过以下的方式安装: (venv) G:\GitWorkspace\PycharmProjects\PythonStudy>pip install pyqt5 Collecting pyqt5 Downloading https://files.pythonhosted.org/package

概述 PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时,先使用dataset类和dataloader类读入图片,在读入的时候需要做transform变换,其中transform一般都需要ToTensor()操作,将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为torch.FloatTensor.详细过程如下: PIL与CV数据格式 PIL(RGB) PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库,一般操作如下: fro

创建一个Android Studio普通项目 导入module 选择 File → New → Import Module 选择解压好的opencv-android-sdk下的sdk下的java,点OK 然后选择 Next , Finish 依赖Module 依照下面步骤添加module依赖 添加JNI依赖库 在app的main下面创建一个jniLibs文件夹,将sdk的native下的libs下的东西全部拷贝进去 或者放到app下的libs里 修改gradle配置文件 添加以下内容: task

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如