这篇文章里介绍得最清楚了.http://blog.chinaunix.net/uid-22682903-id-1771421.html 关于颜色空间  RGB颜色空间已经非常熟悉了.HSV颜色空间需要再了解下. 如何从一个JPEG图像数据指针转换得到IplImage. 网址一:http://bbs.csdn.net/topics/360108867 网址二:http://docs.opencv.org/2.4/modules/highgui/doc/reading_and_writing_ima

OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage. 一.Mat类型:矩阵类型,Matrix. 在openCV中,Mat是一个多维的密集数据数组.可以用来处理向量和矩阵.图像.直方图等等常见的多维数据. Mat有3个重要的方法: 1.Mat mat = imread(const String* filename);            读取图像 2.imshow(const string frameName, InputArray mat);      显示图像

Mat,cvMat和IplImage这三种类型都可以代表和显示图像,三者区别如下 Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化. 而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系.实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的.

昨天根据uc伯克利的人工图像分割文件.seg,显示图像的时候调用了OpenCV的库函数,图片都能用imwrite写好,但是imshow死活显示不出来. 今天早上发现原来是imshow()后面应该加上:cvWaitKey(0); 下面两个帖子也是同样的问题: http://www.cnblogs.com/krisdy/archive/2009/05/26/1429448.html http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/216050083201391

原文链接:http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html 如对内容和版权有何疑问,请拜访原作者或者通知本人. opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于"图像",opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行

昨天根据uc伯克利的人工图像分割文件.seg,显示图像的时候调用了OpenCV的库函数,图片都能用imwrite写好,但是imshow死活显示不出来. 今天早上发现原来是imshow()后面应该加上:cvWaitKey(0); 下面两个帖子也是同样的问题: http://www.cnblogs.com/krisdy/archive/2009/05/26/1429448.html http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/216050083201391

最近在将Karlsruhe Institute of Technology的Andreas Geiger发表在ACCV2010上的Efficent Large-Scale Stereo Matching代码仿真.Andreas提供的源码中没有使用opencv,导致我一时无法适应如何显示处理的中间结果.将对应的库加载后,仿照采集相机图像数据的方式,从内存中读取对应图像到IplImage类型指针指定的内存空间,方便代码的调试和效果观测.其中用到的部分资料如下. *******************

用 opencv和numpy进行图片和字符串互转,并保存至 json 转至 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27349847 受 用 base64 进行图片和字符串互转,并保存至 json 作者启发,试了试使用opencv来读取图片,然后用numpy转为list,再转为json格式. 发现完全可行. 图片转成列表,并保存至 json 我们将一张图片通过opencv来读取,转换为numpy的矩阵.再转为list,存入字典,转为json文件即可. # coding: utf

基于OpenCv和swing实现图片/视频的展示 图片的展示 swing展示图片,多为操作BufferedImage,这里要关注的核心是将Mat转为BufferedImage. 代码如下: public Image toBufferedImage(Mat matrix) { int type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY; if (matrix.channels() > 1) { type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR; } int

// 处理simpleAdapter中包括bitmap类型 adapter.setViewBinder(new ViewBinder() { public boolean setViewValue(View view, Object data, String textRepresentation) { if (view instanceof ImageView && data instanceof Bitmap) { ImageView image = (ImageView) view;

C#.NET WebApi返回各种类型(图片/json数据/字符串),.net图片转二进制流或byte 转载:http://www.itdos.com/Mvc/20150302/0741255.html using System.IO; /// <summary> /// WebApi返回图片 /// </summary> public HttpResponseMessage GetQrCode() { var imgPath = @"D:\ITdosCom\Images

二进制打开图片文件,base64编解码,转成Opencv格式: # coding: utf-8 import base64 import numpy as np import cv2 img_file = open(r'00.JPG','rb') # 二进制打开图片文件 img_b64encode = base64.b64encode(img_file.read()) # base64编码 img_file.close() # 文件关闭 img_b64decode = base64.b64dec

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)

本片参考博客:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 基于OpenCV3.0,与原博客有出入. 在OpenCV1.0时代,基于C语言借口而建立的图像存储格式IpIImage*,如果在退出时忘记release掉的话会造成内存泄漏.自OpenCV2.0开始,用Mat类型数据作为主打之后,OpenCV变得像Matlab那样需要很少的编程涵养. 图像的载入.显示和输出分别对应三个函数:imread(),namedWindow()

前言 本文将介绍 OpenCV 中的图像结构 IplImage 并提供一些很实用的技巧. 更多的矩阵处理函数还请参阅相关资料. IplImage 的类型定义 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; /*

问题:在项目中用opencv的imwrite保存图片出现花屏的问题,如下图: 思路:1.  因为项目中的图像数据(float类型,0-255)是在GPU中,保存的话:可以用CPU保存图片,也可以用GPU保存图片.GPU保存图片没有花屏的现象,因此,初步怀疑,是因为数据从GPU拷贝到CPU的时候丢了.    后来测试,发现拷贝到CPU的数据,再拷回GPU保存依然没有问题.2. 后来发现,将需要保存的图片格式改为CV_32F3C后,保存不存在问题.而之前CV_8U3C的就会出现花屏,赋值的话就是简单

#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "cxcore.h"#include "highgui.h" int main(int argc, char* argv[]){ IplImage *src=cvLoadImage("E:\\大四上\\openCV\\图片\\8.jpg",1); cvNamedWindow("显示图像",1); cvS

http://blog.csdn.net/welcome_xu/article/details/7650680 IplImage结构详细分析   IplImage 结构解读: 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

OpenCV中做图像处理经常用到IplImage和Mat间的相互转换. 首先,cv::Mat是opencv2.0中的数据类型:IplImage是opencv1.0中的类型,两种类型并不相同. 1. IplImage -> cv::MatIplImage* pImg = cvLoadImage("lena.jpg");cv::Mat img(pImg,0); //第二个参数控制是否复制图像,0是不复制图像,也就是pImg和img的data共用内存,header各自有 2. cv::

在使用opencv的过程中,无论使用原始的IplImage和CvMat类型,还是用最新C++版本的Mat类型,在创建和使用过程中,经常会遇到CV_8UC1.CV_8UC3.CV_32FC3等声明,我以前也经常遇到,曾经看懂了,现在又忘记了,现在把它写下来,方便以后查看,遇到同样问题的菜鸟也能尽快理解这些声明是怎么回事. 先把opencv源代码贴出来 #define CV_CN_MAX 512 #define CV_CN_SHIFT 3 #define CV_DEPTH_MAX (1 << CV

最近在做遥感图像的图像处理工作,使用了 OpenCV2.4.8来处理.遥感图像不同于一般图像的一个大的特点是图片容量超大,轻轻松松就能超过10000x10000个像素点,在OpenCV中使用cvCreateImage函数时会报错,网上有帖子说是内部对于Size有大小限制,我也没有深究,但是找到了一个对于某些情况下绕开这个问题的办法,就是使用Mat.通过IplImage加载图像后将其转化为Mat格式进行处理. IplImage *iplImage = cvLoadImage(fileName);