一:HSV追踪有颜色对象 def inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) #lowerb是上面每个颜色分段的最小值,upperb是上面每个颜色分段的最大值,都是列表类型 (一)捕获视频中的红色 import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object(): capture = cv.VideoCapture("./1.mp4") while True: ret,frame = capture.re

opencv提供了多种基本数据类型,我们这里分析集中常见的类型.opencv的数据类型定义可以在D:\Program Files\opencv340\opencv\build\include\opencv2\core\types_c.h查看. 目录 1.通常作为函数参数使用 [CvArr]指代不确定类型的数组 [CVStatus]错误代码 2.公共宏与内联函数 CV_SWAP(a,b,t)交换a,b的值,t为中间变量. CV_IMIN(a,b)无跳转求小值 CV_IMAX(a,b)无跳转求大值

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

整个工程进展到这一步也算是不容易吧,但技术含量也不怎么高,中间乱起八糟的错误太烦人了,不管怎么样,现在面临了最大的困难吧,图像处理算法.算法确实不好弄啊,虽然以前整过,但都不是针对图像的. 现在的图像算法太多了,好像谁都在研究,没有一个统一的路线,看论文也是越看越糊涂,无奈之下还是自己好好学学吧,幸好队友以前也搞过,大家也都愿意参与进来了,很开心! 首先改变下策略吧,之前一直在linux中直接在QT中利用OpenCV库进行图像处理的尝试,但是效率太差了,每次想要结果,都要用板子,所以,现在改用O

要点: 1.识别一种颜色 minH = ; //色相 maxH = ; minS = ; //饱和度 maxS = ; minV = ; // inRange(原图像, 最小值的范围, 最大值的范围, 输出图像); //将图像二值化,即输出图像是黑白二值图像,其中 最小值<=像素点<=最大值 的像素点是白色 inRange(hsvImg, Scalar(minH, minS, minV), Scalar(maxH, maxS, maxV), yellowImg); 2.识别图片中的黄蓝红三色

随着互联网的发展,动画效果也在一直更新,从刚开始的flsh动画,cocos骨骼动画,到YY开源的svga动画.最近1年来,带有透明通道的mp4动画被使用的极为广泛,对于app端.github上有开源的AlphaPlayer可以使用,但是对于web端,相关的资料很少.为了解决这个问题想了很多办法,提出了使用webm格式.但是最终还是要实现播放mp4格式. 播放mp4格式的透明动画,需要什么呢.首先,对于web前端来说,webgl应该大家都很少介绍到,更不要说着色器了(shader)和OpenGL

第二章 词法结构 一.HTML并不区分大小写(尽管XHTML区分大小写),而javascript区分大小写:在HTML中,这些标签和属性名可以使用大写也可以使用小写,而在javascript中必须小写. 二.javascript使用分号(;)作为语句结束符,如果单行也可以解析成正确语句,可以省略分号.有些程序员习惯在语句前加上一个分号,这是为了避免前面语句因丢失分号造成错误. 第三章 类型.值和变量 一.javascript数据类型分为原始类型和对象类型.原始类型包括数字.字符串和布尔值,其中n

本文转载http://www.cnblogs.com/lxblog/archive/2012/09/29/2708724.html 在SQL中分拆列值和合并列值老生常谈了,从网上搜刮了一下并记录下来,以便不时之需 :) 什么叫分拆列值和合并列值呢?就只是这样的,比如有如下表A结构及数据: Id Data 1 aa,bb 2 aaa,bbb,ccc 将该表A的Data字段数据根据 “,” 进行分拆得到如下表B Id Data 1 aa 1 bb 2 aaa 2 bbb 2 ccc 这就是表A-->

欢迎关注泛泰非盈利专业第三方开发团队 VegaDevTeam  (本team 由 syhost suky zhaochengw(z大) xuefy(大星星) tenfar(R大师) loogeo crazyi(天下无雪) windxixi(雪狐) wangsai008 组成) 感谢: tenfar(R大师),zhaochengw(z大),xuefy(大星星),suky 特别声明: 搬运或者取用本ROM不论什么资源请附上感谢列表和网址来源: http://blog.csdn.net/syhost/

GRUB三步通 ################### GRUB的优点 ################### GRUB 是引导装入器(boot loader) -- 它负责装入内核并引导 Linux 系统.GRUB还可以引导其它操作系统,如 FreeBSD.NetBSD.OpenBSD.GNU HURD 和 DOS,以及 Windows 95.98.NT和 2000.尽管引导操作系统看上去是件平凡且琐碎的任务,但它实际上很重要.如果引导装入器不能很好地完成工作或者不具有弹性,那么就可能锁住系统

第三章 类型.值和变量 内容要点 一.数据类型 1.在编程语言中,能够表示并操作的值的类型称做数据类型 2.JS的数据类型分为两类: 原始类型:数字.字符串和布尔值 对象类型 3.JS中有两个特殊的原始值:null(空)和undefined(未定义) 4.对象(object):是属性(property)的集合,每个属性都由"名/值对"构成. 5.函数:JS中定义的另一种特殊对象.函数是具有与它相关联的可执行代码的对象,通过调用函数来运行可执行的代码,并返回运算结果. 6.构造函数: 如

视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇<图片人脸检测——OpenCV版(二)> 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测. 效果预览: 实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头: cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示,获取第一个摄像头. 显示摄像头 逐帧显示,代码如下: while (1): ret, img = ca

原文链接: http://blog.sina.com.cn/s/blog_65c0cae801016e5u.html   批量制作32位带Alpha通道的bmp图片,可以制作一个动作,内容可以如下: 1)合并图层 2) ctrl+单击图层选中图形 3)copy 4)在channel中新建alpha通道 5)paste 6) save as            

一直以来都不太熟悉BMP格式,今天保存图片的时候发现bmp是可以保存透明通道的,突然想起来以前下载的一些游戏素材贴图里面就有一些bmp格式的贴图.记录一下.

Pandas学习笔记系列: Pandas学习笔记(一)基本介绍 Pandas学习笔记(二)选择数据 Pandas学习笔记(三)修改&添加值 Pandas学习笔记(四)处理丢失值 Pandas学习笔记(五)合并 concat Pandas学习笔记(六)合并 merge Pandas学习笔记(七)plot画图 原文:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-3-pd-assign/ 本文有删改 创建数据 我们可以

       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.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.          我们利用它来做一些图片的处理,能大大的优化内存的处理.下面我来说说接下OpenCV 的三种方式: 一.接入OpenCV 的Java SDK 包,这样你可以

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest

//函数功能:在HSV颜色空间对图像进行肤色模型分割 //输入:src-待处理的图像,imgout-输出图像 //返回值:返回一个iplimgae指针,指向处理后的结果 IplImage* SkinSegmentHSV(IplImage* src,IplImage* imgout) { //定义一些中间指针,指向处理过程中的中间变量 IplImage* HSV = NULL; IplImage* HImg= NULL; IplImage* SImg= NULL; IplImage* VImg=

滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波.OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法. 线性滤波:方框滤波.均值滤波.高斯滤波 方框滤波 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("lol4.jpg")

一.改变图片每个像素点每个通道的灰度值 (一) 代码如下: #遍历访问图片每个像素点,并修改相应的RGB import cv2 as cv def access_pixels(image): print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print("width: %s height: %s channels: %s"%(width, height,

转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 在<OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook>看到的例子,非常不错,算是对之前的文章<访问Mat图像中每个像素的值>的回顾和补充. Color Reduce 还是使用经典的Reduce Color的例子,即对图像中的像素表达进行量化.如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色,通