OpenCV显示视频帧时出现一个问题,就是imshow之后若是不加waitkey则无法显示,找了很久也没找到原因. 只是发现也有人发现这个问题:   cvWaitKey(x) / cv::waitKey(x) does two things: It waits for x milliseconds for a key press. If a key was pressed during that time, it returns the key's ASCII code. Otherwise,

利用opencv中的VideoCapture类,来对视频进行读取显示,以及调用摄像头. VideoCapture是opencv 2.X中新增的一个类,对应于之前C语言版本的CvCapture结构体.它提供了从摄像机或视频文件捕获视频的C++接口,作用是从视频文件或从摄像头捕获视频并显示出来. 1.读取并播放视频 通过对VideoCapture类的分析,可以发现利用它读入视频的方法一般有如下两种: 1)先实例化再初始化 VideoCapture capture: capture.open("1.a

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::

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)

基于FPGA的LCD+CMOS视频采集显示 液晶显示器采用扫描模式,RGB888 电源采用:+5V供电 usb供电有时候会出现供电不足的问题 显示器接口有两种选择:16bit或24bit  分别对应 24p和40p座子,任选一种即可. 和开发板对应 底板与lcd管脚需要对应分配 接下来就可以测试lcd显示图案 lcd显示 7725图像 因为显示器分辨率和摄像头视频不对应,所以需要简单的缩放处理,即有效像素显示区域 lcd显示mt9v034视频

Open CV 是一个开源.跨平台的计算机视觉库,它可 以在商业和研究领域中免费使用,目前已广泛应用于人机 互动.人脸识别.动作识别.运动跟踪等领域. 要识别特定的图像,最重要的是要有识别对象的特征 文件, Open CV 已内直了人脸识别的特征文件,我们只需 通过 OpenCV 的 CascadeClassifier 类就可以进行人脸识别 的操作 . 图形验证码是很多网站用于阻挡用户的不当或恶意访 问操作而采取的一种技术手段.要破解验证码图片,需要 将验证码图片转换为文字,而 Python 可

包含视频格式知识(编解码和封装格式):如何获取视频信息及视频编解码格式:opencv读取及保存视频,及opencv fourcc编码格式 一.基础知识 视频的编解码格式和封装格式 参考如山似水 视频编码与封装⽅式详解 参考迷之程序员 opencv视频编码格式 参考Alex Chung 视频的编解码格式 - 知乎 常⻅的AVI.RMVB.MKV.ASF.WMV.MP4.3GP.FLV等⽂件(.后缀)其实只能算是⼀种封装标准. ⼀个完整的视频⽂件是由⾳频和视频两部分组成的,例如H264.Xvid等就

基于PCIe DMA的8通道视频采集&显示IP,兼容V4L2 Video Capture&Display IP for V4L2 在主机端视频设备内核驱动V4L2 的控制和调度下,Video Capture&Display IP Core可以同时完成对8个视频通道数据的采集以及8个视频通道数据的显示驱动工作,采用行缓存机制(无需帧缓存,无需DDR),使用PCIe接口和主机进行视频数据的传输,设备端内嵌8通道DMA引擎完成8个视频通道数据的H2C(Host to Card)和C2H(

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

https://blog.csdn.net/huanglu_thu13/article/details/52337013

OpenCV 本身集成了 FFmpeg,因此对于视频是有解码和编码功能的.尽管其效率在本人看来还不能跟未被封装的FFmpeg相提并论,然用其来对视频进行解码得到图像,然后对图像进行处理并将得到的图像又一次压缩成视频是很方便的,以下将介绍把视频解码成图像并进行帧差法等操作后往回压缩成视频的框架搭建.值得注意的是在OpenCV2.1版本号图像压缩成视频是有BUG的,不妨用新的版本号来进行学习.除此之外.要让opencv支持压缩,还须要装相相应的编码器.详情可见. #include <opencv2/

主要用到两个类:AVMediaSelectionGroup 和 AVMediaSelectionOption 调用 AVAsset对象的availableMediaCharacteristicsWithMediaSelectionOptions会返回一个数组,这个数组包含视频中备用的媒体资源,AVMediaCharacteristicLegible字幕资源,AVMediaCharacteristicAudible 音轨资源,AVMediaCharacteristicVisual 视频资源. 显示

1.声明一个表示图像的变量,在OpenCV2中,这个变量是cv::Mat类型,该类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构.默认情况下它们的尺寸为0. cv::Mat  image;       //这句话将创建一个宽高都为0的图像: 通过调用cv::Mat 的size()方法可以获取该图像的尺寸,该方法的返回值是一个结构体,包含着宽度和高度: std::cout<<"size:"<<image.size().height<<","

书签:另外跳过的内容有待跟进 学习资源: opencv视频教程目录(初级)   主讲:庞锋,毕业于电子科技大学 知识基础支持: 线性代数 应用数学 跳过的内容: 1.第1~6集跳过,简单.(2014-05-14之前已看完) 知识要点: 1.一维直方图(假设单通道)可以理解为:用来形象表示各bin值区间像素个数的多少.[第11集]讲的很好. 2.亮度公式:Y=0.299R+0.587G+0.114B;RGB颜色空间转化为灰度图的时候,用的就是这个公式,灰度图所表示的就是亮度这个概念. 3.通过第1

安装yasm(ffmpeg必备)wget http://www.tortall.net/projects/yasm/releases/yasm-1.3.0.tar.gztar xzvf yasm-1.3.0.tar.gzcd yasm-1.3.0./configuremakemake instal下载ffmpeg  http://ffmpeg.org/download.htmlcp /home/Jv/下载/ffmpeg-3.2.tar.bz2 /usr/localtar xjf ffmpeg-3

读入视频: VideoCapture 类 //方法一 VideoCapture capture; capture.open("test.avi"); //方法二 VideoCapture capture("test.avi"); #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> //#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //#include

我们在计算机视觉相关的实验中都需要视频与图片序列之间相互转换,在平时的实验中,经常需要将视频保存为一帧一帧的图片,以获取实验结果:另一方面,很多标准的算法测试数据库都是图片序列(文件名以帧号+图片扩展名),我们可能需要将其转换为视频,因此视频与图片之间的转换是很常见的操作.在网上找到比较好的测试程序,一方面将其封装为函数,方便调用:另一方面,视频转图片可以任意设定图片输出目录,函数会自动创建相关目录:图片序列转视频可以设定更多的参数,也就可以更好的控制,而且可以自行设定视频输出的目录,函数自动检

1.随机颜色 OpenCV中自带了取随机数的方法,使用步骤: RNG rng( 0xFFFFFFFF ); 随机数 = rng.uniform( 下限,上限 ); 2.显示文字 , , bool bottomLeftOrigin=false ) img – Image. text – Text string to be drawn. org – Bottom-left corner of the text string in the image. font – CvFont structure

如前面说到的,OpenCV VS提供了6组算法的接口,分别是:前景检测.新目标检测.目标跟踪.轨迹生成.跟踪后处理.轨迹分析,除了轨迹生成用于轨迹数据的保存以外,其他5个部分都是标准的视频监控算法体系中不可或缺的部分. OpenCV在Blob_Tracking_Modules.doc文档中,提供了算法的关系图,如下. 图中唯独缺少了轨迹分析部分,可能是因为在该文档形成的时候轨迹分析部分还没有完成.重新整理后如下. 下面针对VS算法体系中的各个算法接口进行介绍,并给出算法的参考文献. 1 算法流程

实验室的项目是处理视频,所以就从视频的读取和写入开始吧! 常用的接口有C++和Python,Python肯定要简洁许多,不过因为项目需要,还是用C++了(PS:其实是我被Python的速度惊到了...) cv::VideoCapture类   这个对象就是读入视频的了,完整的操作有很多,这里只提及最普遍的用法.具体可见:https://docs.opencv.org/3.1.0/d8/dfe/classcv_1_1VideoCapture.html 1.对象的构造函数,如下面的例子: cv::V

本来打算把进度条嵌入MFC的PIC空间里面,结果显示进度条消失,看来还是不要这个样子了. 全局变量区域: //2.初始化进度条的位置 int G_slider_position = 0; CvCapture* G_capture = NULL; //cv::VideoCapture G_capture = NULL; bool G_StatePlay = false; 全局回调函数: //2.进度条的回调函数,播放进度控制 void onTrackbarSlide(int Pos) { cvSe