OpenCV-MAT对象中使用plt.imshow(img[:,:,::-1])如何实现将第二轴反向? 系统平台:win10 x64 一.明确几个概念: 1.OpenCV内部每个通道并没有固定对应某种颜色,只是在用imshow().imread().imwrite()等函数时,才将通道按照蓝.绿.红的顺序进行输入和输出: 2.我们也可以使用matplotlib的imshow()绘制图像,但是它要求图像的三个通道的存储顺序为RGB: 即OpenCV读进来的图像,通道顺序为BGR, 而matplot

转自---------------------  作者:Peanut_范  来源:CSDN  原文:https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/72799680  版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 使用python对Caffe框架训练好的模型进行识别时发现通道转换的若干问题:要注意一点的就是:Caffe中彩色图像的通道是BGR格式,图像存储是[0,255] 1.caffe.io.load_image方式 image = ca

STM32的ADC转换还是很强大的,它具有多个通道选择,这里我就不细说,不了解的可以自行百度,这里只是选取单通道,实现ADC转换.在文章开始之前,我说一下数据左对齐跟右对齐的差别,以前一直糊里糊涂的,记录下来以免以后自己忘记.12位二进制最大值为 0x0FFF 左对齐操作后的结果是 0xFFF0,右对齐后还是0x0FFF.反过来看 ,若寄存器里左对齐的数据值X (相当于实际数据*16,所以左对齐转换的值要/16才是实际的值),则X>>4才是实际的数据.而右对齐,则是数据保持不变,采集到多少就多

本笔记重点记录OpenCV中的颜色转换和利用色彩空间的特性进行皮肤检测 颜色转换 实现原理 之所以要引入色调/饱和度/亮度的色彩空间概念,是因为人们喜欢凭直觉分辨各种颜色,而它与这种方式吻合.实际上,人类更喜欢用色彩.彩度.亮度等直观的属性来描述颜色,而大多 数直觉色彩空间正是基于这三个属性. 色调(hue)表示主色,我们使用的颜色名称(例如绿色. 黄色和红色)就对应了不同的色调值: 饱和度(saturation)表示颜色的鲜艳程度,柔和的颜色饱 和度较低,而彩虹的颜色饱和度就很高 亮度(bri

OpenCV的颜色空间转换函数:   C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )   参数dstCn原来一直沿用CV_BGR2GRAY, CV_RGB2GRAY, CV_GRAY2BGR, CV_GRAY2RGB等格式,但最新几个版本的OpenCV已改为COLOR_BGR2GRAY类似形式,今天才看源代码imgproc.hpp才发现,但官方文档还没修改,如下图,如果程序中使用较新的版本Op

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51029382 应一个朋友的要求,整理总结一下,Qt中的图像类QImage与OpenCV库中Mat的转换方法,测试工程已发布在GitHub:yhlleo/QImage2Mat 编译环境: VS2010 CMake (version >= 2.8.3) Qt (version 4.8.6) 运行结果如图: 一共有四个测试函数及其对应的转换结

#include <cv.h> #include <highgui.h> int main() { CvPoint2D32f srcTri[], dstTri[]; CvMat* rot_mat = cvCreateMat(, , CV_32FC1); CvMat* warp_mat = cvCreateMat(, , CV_32FC1); IplImage *src, *dst; src = cvLoadImage(); dst = cvCloneImage(src); dst-

1.Mat存储到本地: public void saveMatData(Mat mat) { File fileDir = new File(Environment.getExternalStoragePublicDirectory( Environment.DIRECTORY_PICTURES), "mybook"); if (!fileDir.exists()) { fileDir.mkdirs(); } String name = String.valueOf(System.cu

re: 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/36489663 2. https://stackoverflow.com/questions/38180410/convert-rgb-image-to-grayscale-image-in-dlib End

static std::string base64Decode(const char* Data, int DataByte) { //解码表 const char DecodeTable[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 62, // '+' 0, 0, 0,

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查

判断是否正确读入的方法: if( argc != 2 || !(src=imread(argv[1], 1)).data ) return -1; --- if( src.empty() ) { return -1; } 颜色通道转换: cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV); Mat属性: mat.channels();//通道个数 mat.depth();//每个像素用多少位表示 Mat的构

http://guoming.me/opencv-config  这篇文章有讲解opencv的安装与配置 一些常用库 opencv_core249d.lib opencv_imgproc249d.lib opencv_highgui249d.lib opencv_ml249d.lib opencv_video249d.lib opencv_features2d249d.lib opencv_calib3d249d.lib opencv_contrib249d.lib opencv_legacy2

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OpenCV入门学习笔记 参照OpenCV中文论坛相关文档(http://www.opencv.org.cn/) 一.简介 OpenCV(Open Source Computer Vision),开源计算机视觉库 提供了很多函数,实现了很多计算机视觉算法,算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖 学习OpenCV所需要的基本知识 C/C++编程基础(编程能力) 了解算法原理(理论基础知识) 提升理论基础知识,所要了解的课程 数字图像处理 计算机视觉 模式识别 OpenCV知识一个算法库,我们并

OpenCV里面用到了很多图像相关的数据结构,熟练掌握它们是学习图像的基础. 1.IplImage IplImage IplImage IPL 图像头 typedef struct _IplImage{int nSize; /* IplImage大小 */int ID; /* 版本 (=0)*/int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int depth; /* 像素的位深度:

CvPoint基于二维整形坐标轴的点typedef struct CvPoint{int x; /* X 坐标, 通常以 0 为基点 */int y; /* y 坐标,通常以 0 为基点 */}CvPoint;/* 构造函数 */inline CvPoint cvPoint( int x, int y );/* 从 CvPoint2D32f 类型转换得来 */inline CvPoint cvPointFrom32f( CvPoint2D32f point ); CvPoint基于二维整形坐标轴

openCV 基础学习 with:于士琪openCV基础 env:opencv3.4.0+vc2017集成开发环境 图像的表示:矩阵 1. 灰度矩阵 <br> 2. 彩色(多通道)如RGB图像,RGB图像的通道顺序是BGR Mat class CV_EXPORTS Mat { public: //一系列函数 ... /* flag 参数中包含许多关于矩阵的信息,如: -Mat 的标识 -数据是否连续 -深度 -通道数目 */ int flags; //矩阵的维数,取值应该大于或等于 2 int

1.图像的表示 在计算机看来,图像只是一些亮度各异的点,一副M*N的图片可以用M*N的矩阵来表示,矩阵的值表示这个位置上像素的亮度. 一般灰度图用二维矩阵来表示,彩色(多通道)图用三维矩阵表示,大部分设备都是用无符号8位整数(CV_8U)表示像素的亮度. 2.Mat类 OpenCV中使用Mat类(Matrix的简称)来表示图片,能够自动管理内存. class CV_EXPORTS Mat { public: //一系列函数 ... /* flag 参数中包含许多关于矩阵的信息,如: -Mat 的

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一