http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

利用opencv2.3来获取图片的sift特征,并输出到标准输出,可用重定向到文件. #include<cstdio> #include"opencv2/opencv.hpp" #include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp" using namespace cv ; int main(){ Mat m = imread("test.jpg"); SIFT sift; vector<KeyPoint&g

之前这篇文章讲了如何通过网络摄像头(web camera)获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,所以后来找了下用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署. 1.设备 这里用的是海康的鱼眼摄像头,型号是DS-2CD3955FWD-IWS,其实基本上能支持sdk二次开发的IP摄像头都可以(参考这里).鱼眼摄像头相比普通的摄像头经过扭曲,因此在应用的时候一般需要进行反

Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

海康相机 优点:不用sdk直接网络获取 缺点:速度有1-2秒的延迟 使用型号 1280*680分辨路 #include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //1.从摄像头读入视频 //VideoCapture cap(0); VideoCapture cap("rtsp://admin:fhy145145@192.168

环境:Windows 8 64bit + VS2012 X64 + OpenCV 2.4.7 摄像头的捕捉使用VideoCapture类 Class VideoCapture    [OpenCV文档的链接点这里] 这个类专门用来从视频文件或者摄像头中获取视频流 具体的构造和相关方法,参考上面的官方文档 示例代码如下: 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 3 using namespace cv; 4 5 int main(int, char**) 6

#include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char **argv){ IplImage *pFrame = NULL, *srcImage = NULL; CvCapture *pCapture = NULL; //pCapture = cvCaptureFromFile("rtsp://admin:12345@192.168.7.45:554/h264/ch1/main/av_stream");    pCaptur

opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0); CvScalar pixel; for (int i = 0; i < img->height; ++i) {     for (int j = 0; j < img->width; ++j)      {         //获得像素的RGB值并显示 pixel = cvGet2D(img, i, j);           pr

demo效果图: PC端 android端 大体流程 android端是服务器端,绑定IP和端口,监听来自PC端的连接, pc端通过socket与服务器andorid端传输图片. 主要代码 android端 private Runnable mythread = new Runnable(){ @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub try { ServerSocket serverSocket =); L

import cv2 img = cv2.imread( 'E:\A.jpeg' ) cv2.imshow( 'img', img ) gray = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2GRAY ) ret, binary = cv2.threshold( gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY ) contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHA

http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html #include "stdafx.h" #include <atltime.h> #include <highgui.h> int main() { int c; CTime time; IplImage *img; CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(1); cvNamedWindow("

分为两步:OpenCV获取摄像头数据+图像在Picture上显示 第一步:OpenCV获取摄像头数据 参考:http://www.cnblogs.com/epirus/archive/2012/06/04/2535190.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6dbe9bdb0100nii7.html http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8762961 #include "stdafx.h" #in

由于opencv自带的VideoCapture函数直接从usb摄像头获取视频数据,所以用这个来作为实时的图像来源用于实体检测识别是很方便的. 1. 安装opencv 安装的步骤可以按照之前这个文章操作.如果在测试的时候: cam = cv2.VideoCapture(0) print cam.isOpend() 返回了False,很有可能是在安装的时候cmake的配置没有设置后,可以make uninstall之后重新cmake. 2. 安装usb摄像头驱动(这个一般都不需要) 如果系统没有预装

最近楼主正在写一个关于图像存储的程序,LZ有一颗求知心,想要了解保存的图像的格式以及获取摄像头帧率.晚些时候会写一篇关于opencv获取摄像头并且保存每帧图像信息方法. 1.修改图像的像素显示: 首先用cvLoadImage读取用摄像头获取的图像(LZ用opencv编程过了),点击图像属性,其中图像的属性如下图所示: 它的像素是640*480,这是由于opencv内部自定义的,与摄像头的像素无关.为了得到高清的图像,可以修改opencv的自定义. 首先找到自己的opencv文件夹中路径是/mod

  /*----------------------------------------------------------------------------- * * 版权声明: * 可以任意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 * http://www.cnblogs.com/yuliyang/ * 联系方式: * Mail:yuliyang@qq.com * *--------------------------------------------------

最近在做一个类似于智能广告投放的项目,简单思路是利用opencv获取摄像头图像,然后调用接口或利用其他一些离线模型进行人脸属性识别,进而投放广告.本篇先简单介绍利用opecv进行人脸识别. # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 #下面这个是分类器位置,这里改为你自己的位置.(文件来源于opencv官方文件下载安装之后\opencv\sources\data\haarcascades\文件夹下,可以看到许多分类器xml文件) cascPath = ""&q

OpenCV调用摄像头 环境 python:python3.6 摄像头:网络摄像头 Python库:openCV # -*- coding: utf-8 -*- # @author leone # @desc 使用 python 的 openCV 获取网络摄像头的数据 # @version 2018-12-23 import cv2 import sys # 根据摄像头设置IP及rtsp端口 url = 'rtsp://account:password@192.168.0.35:554/11'

opencv通过webcam可以获取本地实时视频流,但是如果需要将视频流共享给其他机器调用,就可以将利用flask框架构建一个实时视频流服务器,然后其他机器可以通过向这个服务器发送请求来获取这台机器上的实时视频流.[这篇文章](https://blog.miguelgrinberg.com/post/video-streaming-with-flask)包含非常详细的理论介绍和具体实现,力荐! 首先需要说明的是这里flask提供视频流是通过generator函数进行的,不了解的可以去查下文档这里

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h