图片元数据 图片元数据(metadata)是嵌入到图片文件中的一些标签.比较像文件属性,但是种类繁多.常见的几种标准有: EXIF:通常被数码相机在拍摄照片时自动添加,比如相机型号.镜头.曝光.图片尺寸等信息.IPTC:比如图片标题.关键字.说明.作者.版权等信息.XMP:由Adobe公司制定标准,以XML格式保存.用PhotoShop等Adobe公司的软件制作的图片通常会携带这种信息. 修改.读取图片元数据 Exiv2 Exiv2的网站:https://www.exiv2.org/index.

//opencv读取图片 cv::Mat image; //const char *fileName = "HeadImage-UI/Photo-001.bmp"; const char *fileName = "HeadImage-UI/53d253192be47412.jpg!200x200.jpg"; image = cv::imread(fileName); //bitmap冲回image Graphics::TBitmap *bitmap = new Gr

opencv读取摄像头实时流代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture inputCamera; string videoStreamAddress = "此处填写摄像机的URL"; inputCamera.open(videoStreamAddress); if (

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)

思路: (1)使用opencv读取本地图像 (2)调用cv_bridge::CvImage().toImageMsg()将本地图像发送给rviz显示 一.使用opencv读取本地图像并发布图像消息 (1)利用catkin新建一个工程叫rosopencv,并进行初始化 mkdir -p rosopencv/src cd rosopencv/src catkin_create_pkg rosopencv sensor_msgs cv_bridge roscpp std_msgs image_tran

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/83280067 - 问题与解决 最近正在学OpenCV,发现导入图像时竟然报错. import cv2 path="D:\img\信息\2.jpg" image=cv2.imread(path) cv2.imshow('ok',image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 错误如下: 后上网百度了一下,发

系统---添加一个相机的IP实现opencv读取视频流 这里: 第一步,添加一个6段的相机IP地址:先ping 一个IP地址,ping通的是再用的IP,不可添加:ping不通的,添加IP到网络. 第二步,使用,如 #cap = cv2.VideoCapture("/home/u/wp_video/person004.mp4") #@wp20190923 cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:admin12345@192.168.6.191:

[计算机视觉]opencv读取多个摄像头 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:今天蹭了机器视觉课程,讲到了stereopsis,立体视觉,讲到了关于通过多个摄像头获取object的depth信息的事情,因为想到从来没有试过打开多个摄像头进行过处理,这次进行了测试,这里小小记录一下. opencv提供的VideoCapture可以很方便的打开视频.摄像头设备,而且直接输入对应的摄像头标号即可,或者视频的名字即可,一个open全部搞定,我通常喜欢用这个来类来获取图像数据. 下面是对应的详细代码:

现在主要把自己平时用到的opencv功能记录到博客,一方面方便自己有时间来回顾,另一方便提供给大家一个参考. opencv 读取视频内容,把视频帧每一帧写成图片,存入电脑中.这个步骤是许多数据处理的基础.在写入图片的时候,按照图片数量进行编号和命名,统一名称长度,为了在进行批处理时,不改变图片的顺序. /*输入视频的路径*/ /*输出路径暂时写入外面的临时文件夹,自己可以灵活修改*/ void ParseVideo2Images(std::string &strVideo) { cv::Vide

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

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

CvCapture 是一个结构体,用来保存图像捕获所需要的信息. opencv提供两种方式从外部捕获图像 一种是从摄像头中, 一种是通过解码视频得到图像. 两种方式都必须从第一帧开始一帧一帧的按顺序获取,因此每获取一帧后都要保存相应的状态和参数. 比如从视频文件中获取,需要保存视频文件的文件名,相应的解码器类型,下一次如果要获取将需要解码哪一帧等. 这些信息都保存在CvCapture结构中,每获取一帧后,这些信息都将被更新,获取下一帧需要将新信息传给获取的api接口 #include "stda

OpenCV 只提供了读取和存储.xml和.yml 文件格式的函数. 读取.xml文件的C++例程如下: cv::FileStorage fs; //OpenCV 读XML文件流 cv::Mat DepthData; //深度数据矩阵 std::]]; // 待读取.XML文件名 //读取深度数据并显示深度图 fs.open(filename,cv::FileStorage::READ); //打开指定.xml文件 if(!fs.isOpened()) { std::cerr << "

OpenCV中常见的视频方式是while循环读取,可是,当遇到嵌套循环呢 1.常见的while循环 ,没有嵌套循环 cv::VideoCapture capture("d:/test/demo.avi"); if (!capture.isOpened()) return -1; bool status = true; // 判断循环是否中止的布尔量 cv::Mat frame; while (status) { capture >> frame; if (frame.emp

opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头.常用的操作如下: 1.常用构造函数 1.VideoCapture类的构造函数:C++: VideoCapture::VideoCapture()C++: VideoCapture::VideoCapture(const string& filename)C++: VideoCapture::VideoCapture(int device) 2.判断是否打开 cap.isOpened() 3.获取视频相关属性 cout

问题描述 每次调用capture读取video的时候,还回的像素都是640x480,不管是笔记本的摄像头还是USB摄像头,明明我的摄像头是支持130万读取的功能的呀. 问题分析 一番查找,关于用opencv 设置摄像头读分辨率问题的若干说明,果然是capture的默认设置问题,默认将图像尺寸设置为640x480大小,或者说,USB摄像头就不支持capture类的get方法,搞一个默认值糊弄你. 解决办法:人为set指定capture图像的大小 利用相机说明书,得到真实的分辨率 首先set很大的像

视屏的本质是一些静态的图像的集合,opencv可以不断读取视屏中的图片,显示,就产生了类似电影的效果. 这样也就可以通过opencv对实时的视屏流进行处理了. #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" int main(){ cvNamedWindow("Example2",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//申请可以自动调节大小的窗口Exampl

前段时间使用OpenCV的库函数实现了人脸检测和人脸识别,笔者的实验环境为VS2010+OpenCV2.4.4,opencv的环境配置网上有很多,不再赘述.检测的代码网上很多,记不清楚从哪儿copy的了,识别的代码是从OpenCV官网上找到的:http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html 需要注意的是,opencv的FaceRecogizer目前有三个类实现了它,特征脸和fisherface方法

#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat M(7,7,CV_32FC2,Scalar(1,3)); IplImage* img=cvLoadImage("opencv.jpg"); cvNamedWindow("Window1&quo

原文:http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/54173104 OpenCV通过VideoCapture类,来对视频进行读取,调用摄像头 读取视频: 1.先实例化再初始化 VideoCapture capture; Capture.open("1.avi"); 2.实例化的同时进行初始化 VideoCapture capture("1.avi"); 播放视频: 视频读如到VideoCapture类对象之后,用一

https://blog.csdn.net/A_L_A_N/article/details/83272772 FileStorage类 FileStorage类将各种OpenCV数据结构的数据存储为XML或YML格式. 构造函数:cv::FileStorage(const string& source, int flags, const string& encoding=string()); 参数说明: source:存储或读取数据的文件名(字符串),其扩展名(.xml 或 .yml或者.