rtspURL格式 rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream 1) username 用户名,常用 admin 2) password 密码,常用 12345 3) ip 摄像头IP,如 192.0.0.64 4) port 端口号,默认为 554 5) codec 视频编码模式,有 h264.MPEG-4.mpeg4 等 6) channel 通道号,起始为1,例如通道1,则为

得到“算法高性能”项目的支持,目前成功地在Win10上运行WB2,感觉目前的代码速度慢.响应慢.CPU占用比例高.这种情况下3399上能够运行,说明这个平台已经是很强的了.下一步,首先在Windows上优化代码.在提高3399上运行效率. 一.各种情况下采集的比较 Dshow(175) GOMfcTemplate(158) qcamera采集速度非常快(26),目视比Dshow还快!但是存在的问题是无法融入OpenCV. 但是在linux上速度就很一般的,也可能是和虚拟机有关系   wb目前采用

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多,      另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先.      标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++>      太杂,虽然现在流行长标题,还是简化

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

近期,入手一台baslerUSB接口的CCD相机,但是貌似之前图像采集的编程无法调动其摄像头,在网上搜了一下,大家的说法就是安装它的SDK文件包,并且调用它内部函数编写代码.其实新版的Basle相机驱动可执行文件就已经包含SDK库.安装好它的驱动,你可以在你安装的位置看到下面这两个文件: application文件夹主要是写的是它的协议,这个不是重点,重点的是development这个文件夹,它含有include和lib,这就是opencv调用的库目录和附加依赖项,这里边的sample文件夹含有

javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 鉴于很多同学反馈目前javacv采集摄像头存在几点问题 1.javacv采集摄像头帧率很

程序流程: 1.图像采集 先从opencv(2.4.10版本)采集回来摄像头的图像,是一帧一帧的 每一帧图像是一个矩阵,opencv中的mat 数据结构. 2.人脸的美化 人脸美化,我们用的皮肤检测,皮肤在颜色空间是特定的一个区域 检测到这个区域(感兴趣区域),完后对这个区域进行美化,就是滤波,主要是双边滤波和高斯滤波. 3.视频格式转换以及编码 处理好的矩阵颜色空间是rgb的,需要转换成yuv,yuv的颜色空间就是可以播放的,类似我们电视上面看的画面,编码就是传输时候需要发送流,只个流相当于针

摘要:ros下,利用realsense D435采集深度图,并将其转换成opencv的数据类型. 一. RGBD图像采集 通过image_transport包,根据给定的采集速度从realsense D435发布的topic中订阅深度图的代码. void depth_Callback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& depth_msg) { cv_bridge::CvImagePtr depth_ptr; try { //cv::imshow("dep

OPENCV作为一种开源的计算机视觉库,我们有必要去了解这个库的一些编码格式及文件结构. 1.文档命名规则 必须将所有功能放入一个或多个.cpp和.hpp文件到OpenCV的相应模块中,或者如果贡献的功能是相当大的代码,或者如果它不适合任何现有代码,则应创建新模块模块. 所有文件名都以小写字母书写,以便更好地兼容POSIX和Windows. C ++接口头的扩展名为.hpp 实现文件的扩展名为.cpp 实现被放到opencv/modules/<module_name>/src,接口被添加到头文

在Linux操作系统上,编写带界面的图像处理程序,选择opencv+QT是一种很好的选择.GoQTtemplate3是我为编写Linux下图像处理程序实现的框架,希望能够为大家解决Linux环境下桌面图像处理程序,提供一些帮助. 文中相关代码请参考:https://github.com/jsxyhelu/GOQTtemplate3 一.基本环境构建 a.我们需要完整地安装QT.具体方法,是从网站上下载在线安装程序,并且直接安装 b.下载并且安装OpenCV 直接使用编译好的OpenCV类库 su

Atitit opencv模板匹配attilax总结 找一幅图像的匹配的模板,可以在一段视频里寻找出我们感兴趣的东西,比如条形码的识别就可能需要这样类似的一个工作提取出条形码区域(当然这样的方法并不鲁棒).而OpenCV已经为我们集成好了相关的功能.函数为matchTemplate. 所谓模板匹配就是在一幅图像中寻找和模板图像(patch)最相似的区域.该函数的功能为,在输入源图像Source image(I)中滑动框,寻找各个位置与模板图像Template image(T)的相似度,并将结果保

前提是在已经搭建为android编写程序的qt平台上面,我们只需要简单几部就可以搭建最简单的android机图像采集程序 1.生成新的ququick app 2.在配置中添加 multimedia,因为要用到摄像头,所以肯定要加这个       3.同时在main.qml中添加qtmultimedia 5.2这个头文件,其实这个定义就是用来调用c++类库的     4.编写代码     import QtQuick .import QtQuick.Controls .import QtMulti

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

OpenCV的VideoCapture是一个视频读取与解码的API接口,支持各种视频格式.网络视频流.摄像头读取. 针对一般摄像头的读取,opencv为了实现跨平台读取摄像头时是使用的摄像头索引, VideoCapture capture(int index); 一般而言电脑自带的摄像头id=0,但是也存在一些特殊情况,有些usb的摄像头接入笔记本后,usb摄像头的id会变位0,原有的笔记本id则变为1,所以为了程序的稳定性,最好还是使用图像采集设备的名称获取对应的id最后在使用opencv接口

这回进行了人脸识别的项目,对学习过程进行记录. 首先进行的就是一系列环境的配置,如 python3.7的安装, python的IDE  pycharm的安装,然后进行opencv库的安装,可以通过pycharm中的settings->project->Project Interpreter 页面进行添加, 也可以通过pip命令在命令行界面上安装. 环境的搭建过程略过. 然后就是对opencv库进行运用 先贴出opencv的概念: OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

本文主要介绍基于图像强度变换算法来实现图像对比度均衡.通过图像对比度均衡能够抑制图像中的无效信息,使图像转换为更符合计算机或人处理分析的形式,以提高图像的视觉价值和使用价值.本文主要通过OpenCV contrib中的intensity_transform模块实现图像对比度均衡.如果想了解具体相关方法原理见冈萨雷斯主编的图像处理经典书籍 数字图像处理Digital Image Processing 第四版第三章. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

级联分类器检测类CascadeClassifier,提供了两个重要的方法: CascadeClassifier cascade_classifier; cascade_classifier.load( cascade_dir + cascade_name );// 加载 vector<Rect> object_rect; cascade_classifier.detectMultiScale( img1, object_rect, |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(,) )