简介: 将连续的图片转换成视频时,首先需要把图片全部读入,然后再做相应处理,该程序利用sprintf()函数,实现连续图片的读入 /*********新建QT控制台程序,实现多张连续图片的读取*********/ /******************2017年12月9日******************/ 源代码如下: #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv

前言 使用opencv自带的分类器效果并不是很好,由此想要训练自己的分类器,正好opencv有自带的工具进行训练.本文就对此进行展开. 步骤 1.查找工具文件: 2.准备样本数据: 3.训练分类器: 具体操作 注意,本文是在windows系统实现的,当然也可以在linux系统进行. 1.查找工具文件: opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的,具体目录如下. .\opencv2410\build\x64\vc12\bin 可以在该目录下查找到相关的工具文件,有open

  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

[blog 项目实战派]csharp通过dll调用opencv函数,图片作为参数          ​一直想做着方面的研究,但是因为这个方面的知识过于小众,也是由于自己找资料的能力比较弱,知道今天才找到了比较好的资料.一个是thinimage,一个是basework,里面都实现了这里的“csharp通过dll调用opencv函数,并且采用图片作为参数”.这里小结如下.        关于如何“csharp通过dll调用opencv函数”,请参考前面博文,这里主要说如何“采用图片为参数”.    

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,

本文转自:http://www.phpstudio.info/show-121-791-1.html 一般来说,Magento后台管理里的CSV批量导入,可以解决我们商品批量上传的大部分问题,我们只要根据导出的属性字段,设置好格式,可以实现大部分商品的导入,但是有时候使用Magento批量导入带图片的商品却是十分的麻烦,我们只需要注意以下几点,就可以基本实现Magento产品图片的批量导入和显示了. 一.导出Magento CSV商品属性 我们要上传前,先在Magento中创建几个商品,再在Sy

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示创建第一个工程项目. 在项目导航区,鼠标右键[Assets.xcassets]资源文件夹. 隔壁右侧区域左下角点击[+],打开资源文件管理菜单->[Import] ->选择导入的图片[Open] 在项目导航区,打开视图控制器的代码文件[ViewController.swift] 现在编写代码,将导入的图片显示到屏幕上. import UIKit class ViewController: UIViewController { override

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 代码 2.2. 解析 3. 结果 1. 概述 OpenCV自带了一部分常用的GUI功能,但是更多的图像处理功能需要其他GUI框架来辅助实现,这里通过QT来显示OpenCV读取的图片. 2. 实现 在QtCreator中新建一个基于QMainWindow的应用: 其中QImageShowWidget就是用于显示图像的控件,它是继承于QWidget实现的,可以将其嵌入QMainWindow的centralwidget中: QImageShowWidget是自定

NPOI 在指定单元格导入导出图片 Intro 我维护了一个 NPOI 的扩展,主要用来导入导出 Excel 数据,最近有网友提出了导入 Excel 的时候解析图片的需求,于是就有了本文的探索 导入Excel 时解析图片 xls 和 xlsx 的 API 稍有不同,详细可以直接参考以下代码,实现代码如下: public static Dictionary<CellPosition, IPictureData> GetPicturesAndPosition(this ISheet sheet)

这两天在初学目标检测的算法及步骤,其中人脸检测作为最经典的算法,于是进行了重点研究.该算法最重要的是建立人脸检测分类器,因此我用了一天的时间来学习分类器的训练.这方面的资料很多,但是能按照一个资料运行出结果的确实没有找到,因此我总结了自己的训练经验. 目标检测分为三个步骤: 1.样本的创建 2.训练分类器 3.利用训练的分类器进行目标检测 第一步:样本的创建 ◆     样本分两种: 正样本与负样本(也有人翻译成:正例样本和反例样本),其中正样本是指待检目标样本(例如人脸,汽车,鼻子等),负样本

OpenCV初体验,给图片打码 提到OpenCV,相信大多数人都听说过,应用领域非常广泛,使用C++开发,天生具有跨平台的优势,我们学习一次,就可以在各个平台使用,这个还是很具有诱惑力的.本文主要记录我第一次使用OpenCV,在iOS开发平台上面搭建开发环境,并且实现一个简单的马赛克功能开发环境:Swift4.XCode 9.0 1.什么是OpenCV?* 由英特尔公司于1999年发起并参与开发,至今已有18年历史
* OpenCV的全称是Open Source Computer Vision

opencv默认提供了haar特征和lbp特征训练的人脸分类器,但是效果不太好,所以我们可以用opencv提供的跑opencv_traincascade函数来训练一个LBP特征的分类器.(由于opencv3中hog与hog文章定义的不同,因此在opencv3 的opencv_traincascade函数中被删掉了详情) LBP特征 按照官方文档的训练流程: 1. 准备训练数据 首先把正例和负例样本按下面的结构存放: train -pos -- info.dat -- img ---- 1.jpg

#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;

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

众所周知,opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器,也就是说已经有现成的xml文件供你用.如果我们不做人脸识别或者行人检测,而是想做点其他的目标检测该怎么做呢?答案自然是自己训练一个特定的训练器.opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器,svm的训练以及分类很简单,这里不再赘述,这里谈谈级联分类器的训练.级联分类器可是好东西,opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法,这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性.以下

在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正, 效果图: 在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究! 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直线的算法.其最初用来检测图像中的直线,同时也可以将其扩展,以用来检测图像中简单的结构. OpenCV提供了两种用于直线检测的Hough变换形式.其中基本的版本是cv2.HoughLines.其输

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java

这篇文章中,我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字.首先,我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器.然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度. 一.运行代码 这篇文章的全部代码可以在仓库TensorFlow.js examples中的tfjs-examples/mnist 下找到,你可以通过下面的方式clone下来然后运行这个demo: $ git clone https://github.com/tensor

# 介绍 级联分类器包括两个工作阶段:训练(traning),检测(detection).检测阶段在文档<objdetect module of general OpenCV documentation>中描述,在那篇文档中,给出了一些关于级联分类器的基本信息.本文主要说明如何训练一个级联分类器:准备训练数据,执行训练程序 # 重要提示 有两个程序用来训练级联分类器:opencv_haartraining 和 opencv_traincascade.后者是一个较新的版本,使用c++编写,基于o

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap