前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 普通操作 1. 读取像素 读取像素可以通过行坐标和列坐标来进行访问,灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B.G.R三个分量. 需要注意的是, OpenCV 读取图像是 BGR 存储显示. 灰度图片读取操作: import cv2 as cv # 灰度图像读取 gray_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img[20, 30])

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()

OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍图像的读取.显示以及保存,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 1.1 读取图像: cv2.imread(文件名, 标记),其中cv2.IMREAD_COLOR/1读取彩

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在Python-OpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口,有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上,这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合.但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同,这就需要进行转换. 二.背景知识 Python-OpenCV的图像是BGR格式的,而PyQt图像格式是RGB格式的,二者需要转换: 为了快速转换,图像必须基于内存进行操作: PyQt的QImage类可以从内存数组构建: Ope

1.依照文章<OpenCV+MFC显示图像>,完毕配置. 2.创建对应的图像控件,button控件. 3.进行类型转换. 在当前OpenCV2版本号内,图像格式为cv::Mat ,而该格式无法直接在MFC内显示.因此,须要将其转换为能够在MFC内显示的CvvImage类格式,该类内有函数 DrawToHDC()支持MFC.试了一下无法直接实现,须要曲线救国.首先,将 格式cv::Mat变换为格式IplImage,再转换格式为 CvvImage. 还有问题,眼下openCV2版本号不再支持Cvv

具体过程参考的是这篇BLOG: http://wiki.woodpecker.org.cn/moin/lilin/swig-glBmpContext 这一片BLOG的代码有个 BOOL SaveBmp(HBITMAP hBitmap, string FileName) 的函数,功能为保存成BMP格式的图片,我的代码中也就省去了这部分,用opencv来处理,这样使得熟悉opencv的人也能比较好了解吧,毕竟Windows的API一些结构体确实看起来比较生涩难懂. #include <windows

cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作 创建头并分配数据 IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels ); size 图像宽.高. depth 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一: 位整型 位整型 位整型 位整型 位整型 IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数 IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数 channels 每个元素(像素)的颜色通道数量.可以是 1, 2, 3 或 4.通

http://www.pyimagesearch.com/2015/06/15/install-OpenCV-3-0-and-Python-2-7-on-osx/ As I mentioned last week, OpenCV 3.0 is finally here! And if you’ve been paying attention to my Twitter stream, you may have noticed a bunch of tweets regarding install

为了防止原文消失或者被墙,转载留个底,最好还是去看原贴,因为随着版本变化,原贴是有人维护升级的 http://www.pyimagesearch.com/2015/06/22/install-OpenCV-3-0-and-Python-2-7-on-ubuntu/ Last week we kicked-off the opencv 3.0 install fest by detailing how to install OpenCV 3.0 and Python 2.7+ on the OSX

华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图. 具体參数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/ 实验设定的深度图和彩色图大小都是640*480,规格上说彩色图支持更大分辨率.实測假设将彩色图设定为更大分辨率则会自己主动改为320*240 彩色图 未配准时的深度图 配准到彩色图后的深度图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQ

本文章是一个小例子,主要是在ubuntu 系统中利用Opencv 显示摄像头的数据 ,显示到对话框中. 1.建立一个  main.cpp #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char **argv) { VideoCapture c

原文作者 : Satya Mallick 译者 : aleen42 原文  https://aleen42.gitbooks.io/personalwiki/content/translation/opencv_vs_matlab/opencv_vs_matlab.html  https://blog.csdn.net/lhbbzh/article/details/52049478   我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑.虽然,工具能够帮助你锻炼技能,但它们并不能使你成为一位能者(Cr

Kinect SDK 读取彩色.深度.骨骼信息并用OpenCV显示 一.原理说明 对于原理相信大家都明白大致的情况,因此,在此只说比较特别的部分. 1.1 深度流数据: 深度数据流所提供的图像帧中,每一个像素点代表的是在深度感应器的视野中,该特定的(x, y)坐标处物体到离摄像头平面最近的物体到该平面的距离, 注意是平面到平面距离,并不是到摄像机的斜线距离(以毫米为单位). Kinect中深度值最大为4096mm,0值通常表示深度值不能确定,一般应该将0值过滤掉.微软建议在开发中使用1220mm

本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/50936076 微博:http://weibo.com/xingchenbing  因为下一步要開始研究下深度学习.而深度学习领域非常多的算法和应用都是用Python来实现的,把Python转成C++代码耗时太多,不如直接学习下Python直接医用Python的代码. 搭建Python环境的过程是非常耗时的,可是如今回头来看又认

OpenCV是个开源的图像处理库,里面的内容多多. 想了解很多其它,请自行百度咯~ 篇blog是记录在mac下.安装openCV.然后使用python来引用openCV库. 环境是: Python 2.7.5 贪图方便,使用的是brew来安装openCV,brew是一个包管理器,非常好用,类似于ubantu的apt-get. 假设没有安装的话,能够看这里http://brew.sh/index_zh-cn.html 然后使用以下的命令: brew tap homebrew/science bre

使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题,彩色图分辨率不管怎样设置始终是320*240,深度图倒是能够设成640*480,而OpenNI1.x是能够获取640*480的彩色图的. 彩色图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbWFzaWJ1YWE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""&

intro 先前基于GDI已经能够显示BITMAP图像:windows下控制台程序实现窗口显示 ,其中BMP图像是使用LoadImage()这一Win32 API函数来做的.考虑到LoadImage()函数并不能读取png图像,因此需要libpng或stb等png编解码库的帮助. 网上找到相关代码不多,稍加修改可以运行,具备特点: 纯C,单个文件(依赖的libpng和zlib可以忽略) 直接读取png图像而不是通过读取.rc文件(资源文件)再读取png图像 png图像的读取:基于libpng(以

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

下面对使用opencv显示视频做一个简单的记录.当然,网上这方面的资料已经数不胜数了,我只是将其简单记录,总结一下. 在opencv中显示视频主要有: (1)从本地读取视频和调用摄像头读取视频 (2)使用C接口和使用C++接口 一.使用opencv显示本地视频 1.使用opencv的C++接口显示本地视频 /* *使用opencv的C++接口显示本地视频 */ #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc

//从视频文件中读入数据-->将数据转换为灰度图-->对图像做canny边缘检测-->将这三个结构显示在一个图像中 //作者:sandy //时间:2015-10-10 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include<stdarg.h> #include <iostream> void showThreeImage(char *title,int num,...){ //声明变量 IplImage