OpenCV在2.0加入版本号之后C++接口函数,学习前C语言的接口功能.现在OpenCV它已被发展到2.4.9版本号,所以,我决定学习C++接口函数,与步伐. 1.创建图像 cv::Mat image; 採用类cv::Mat来定义图像变量或矩阵变量. 当然你也能够指定图像的大小: cv::Mat img(240,320,CV_8U,cv::Scalar(100)); 參数CV_8U中的U代表unsigned,而S代表signed.对于三通道彩色图像能够用CV_8UC3.你也能够声明16或32位

TensorFlow与OpenCV,读取图片,进行简单操作并显示 1 OpenCV读入图片,使用tf.Variable初始化为tensor,加载到tensorflow对图片进行转置操作,然后opencv显示转置后的结果 import tensorflow as tf import cv2 file_path = "/home/lei/Desktop/" filename = "MarshOrchid.jpg" image = cv2.imread(filename,

转载请注明出处!!! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV视频读取播放,视频转换为图片 介绍几个有关视频读取的函数: VideoCapture::VideoCapture VideoCapture能够从文件里或者摄像头中读取视频,这是提供给C++的接口的.C的接口是CvCapture结构.        <span style="white-space:pre"> </span>C++: VideoCapture::

问题如上.环境:VS2013. 代码如下: #include "stdafx.h" #include "opencv2\opencv.hpp" using namespace cv; int _tmain(int argc,_TCHAR* argv[]) { Mat image=imread("read1.PNG"); namedWindow("My Image"); imshow("My Image",i

OpenCV 2.2 以及后面的版本号取消掉了 CvvImage.h 和CvvImage.cpp 两个文件,直接导致了苦逼的程序猿无法调用里面的显示函数来将图片显示到 MFC 的 Picture Control 控件中.为此,网上非常多人表示仅仅要将那两个文件人为的提取出来然后放到project里面就解决这个问题了,也提供了两个文件的下载,可是这麻烦不说.还会导致一些奇奇怪怪的报错(至少本人是这种,非常崩溃!).所以在了解了一些gdi画图之后结合网上的代码写了例如以下的函数,仅仅需调用就能够将O

长话短说 版本区间[OpenCV3.0.0, OpenCV3.4.1]内的OpenCV,(至少在windows下,使用官方提供的预编译版本),imread读取jpg图片后的像素值,和版本区间[OpenCV2.4.9, OpenCV2.4.13.6]结果不一样,虽然imshow看到的结果差不多. 从编码解码角度考虑并没有谁对谁错,但是要注意到,imread结果的不同对于CNN框架前向计算结果的影响.(妈的,因为这个difference,周末被迫加班,对OpenCV多了一份不信任) 关键是,这个不同

之前遇到一个很郁闷的问题,因为从用OpenCV2.3.1改成OpenCV2.4.4,开始改用Mat和imread来代替Iplimage和cvLoadImage,出了点小问题:imread读入数据总是为空. 程序为: Mat image = imread ("lena.jpg"); imshow("lena",image); cvWaitKey(); 刚开始以为是路径的问题,后来偶然采用Iplimage获取图像,可以很好的读取图片: IplImage *src; sr

#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){    int num=4;//读取图片数量:    char filename[100];    char windowname[100];    IplImage* pScr;    unsigned char *Readfigsmethod1(int num);// 读入num个图片 {        for (int i = 1;

前言 图像的读取和保存一定要注意imread函数的各个参数及其意义,尽量不要使用默认参数,否则就像数据格式出现错误(here)一样,很难查找错误原因的: re: 1.opencv图像的读取与保存; 完

opencv是个开源的图像处理的库,小到基本的图像处理函数,如图像移动放大缩小,大到人脸识别,部分机器学习的知识,所以是个学习的不错的库.之前有图像处理的知识,这次再学习下这个开源库. 先上基础的图像读取与显示: #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" int main(){ IplImage *img= cvLoadImage("C:/13.jpg")

1.读取视频man.avi, 报错. 我的视频和文件在同一目录下. #coding=utf-8 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('man.avi') while(cap.isOpened()): # 从摄像头读取一帧,ret是表明成功与否 ret, frame = cap.read() if ret: #处理得到的帧,这里将其翻转 frame = cv2.flip(frame,0) cv2.imshow('frame',f

GitHub:点击下载完整代码 本文主要是使用Qt与opencv将图像进行显示在QT界面上. 程序运行后的界面如下所示: (由于只有打开图像之后,才能对图像进行翻转,所以程序设置为读取图像成功之后才能点击翻转图像按钮)  点击打开图像: 打开图像,获取图像名称代码: QString filename = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("open image"), ".", tr("Image file(*.pn

在Mac下面使用默认的OpenCV读取摄像头程序会报错 int main(int, char**) { VideoCapture cap(0); // open the default camera if(!cap.isOpened()) // check if we succeeded return -1; Mat edges; namedWindow("edges",1); for(;;) { Mat frame; cap >> frame; // get a new

用OpenCV对视频进行处理时,不能打开.mp4格式的文件.后来解决办法是用ffmpeg.exe将mp4文件转码为avi文件,然后再进行处理.但是转码过程比较慢.后来查看opencv源代码,发现它也是用ffmpeg库进行视频解码的,那应该也可以直接读取MP4文件才对.在stackflow上找到了解决方法:将opencv安装包的opencv_ffmpeg.dll文件拷贝到相应的工程文件夹内就可以了.亲测可用.

#include <iostream> #include <fstream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image(, , CV_8UC3); vector<Point2f> points; Point2f point; ifstream input; input.open("Tester_1Trai

//编程环境:VS2008+OpenCV1.1, //本程序首先挨个读取F://my face database//OnlyFace文件夹下的所有图 像 文件,之后,在项目文件夹下 //建立一 个名为"result.xls"的Excel文件,对于每一 个图 像 文件,在RGB颜色空间进行归 一 化 处理,将每个 //像 素点的R,G,B分量的均值和方差输出到该excel文件中.该程序,可用于对大规模图 像 样本进行训练. #include "stdafx.h" #i

# 摄像头捕获图像或视频import numpy as np import cv2 # 创建相机的对象 cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 读取相机所拍到的图片 ret, frame = cap.read() # 给这个frame添加自适应的颜色 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将这个 # cv2.imshow('frame',gray) # 将这个frame显示出来 cv2.im

工程编译遇到的问题: Cannot step: Signal : Segmentation violation bytes (0x20 aligned) in partition 0x2023d930 如下图所示: 解决方法: step1: 主要是opencv的相关配置还是有问题的,首先按照软件说明文档中opencv部分的使用说明进行操作,还需要按照软件最新给出的opencv第三方库的readme文档配置opencv工程的属性,即可: step2: 代码中调用摄像头的语句: VideoCaptu

如标题所言,此处是对于灰度图像而言 ///method 1 read the image data one by one for (int row = 0, i = 0;row < imgDst.rows;row++) { for (int col = 0;col < imgDst.cols;col++) { cout << setw(3) << (int)imgDst.at<uchar>(row, col) << " ";

转自 @yhl_leo 1 图像读取 首先看一下,imread函数的声明: // C++: Mat based Mat imread( ); // C: IplImage based IplImage* cvLoadImage(const char* filename, int iscolor=CV_LOAD_IMAGE_COLOR ); // C: CvMat based CvMat* cvLoadImageM(const char* filename, int iscolor=CV_LOAD

一.读取并显示图片: import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lane_line.jpg') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理 lena.shape #(512, 512, 3)