转自:http://www.latelee.org/my-study/yuv-learning-yuv420p-to-rgb24.html 对于YUV420的格式,网上有一大堆资料,这里就不说了.直奔主题,给出如何转换的函数,一如既往,只用代码说事. YUV420有打包格式(Packed),一如前文所述.同时还有平面格式(Planar),即Y.U.V是分开存储的,每个分量占一块地方,其中Y为 width*height,而U.V合占Y的一半,该种格式每个像素占12比特.根据U.V的顺序,分出2种格

1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含

需要注意的是下面r,b,g的类型和顺序 须用IPL_DEPTH_8U类型创建图像且[0][1][2]分量分别是b,g,r. 另外多谢郑乾师兄帮我发现了IPL_DEPTH_8U问题 uchar r,b,g;//notice 'uchar' type must be used instead of double int h=workImg->height; int w=workImg->width; IplImage *D=cvCreateImage(cvGetSize(workImg),IPL_

void yuv420Torgb() { FILE *fp = fopen("D:\\1.yuv","rb"); ; ; uchar *yuvdata = / * width * sizeof(uchar)]; fread(yuvdata, height * / , width, fp); Mat yuvimg(height * / , width, CV_8UC1, yuvdata); Mat rgbimg(height, width, CV_8UC3); cvt

FFmpeg中AVFrame到OpenCV中Mat的两种转换方法 方法一:查表法 void AVFrame2Img(AVFrame *pFrame, cv::Mat& img) { int frameHeight = pFrame->height; int frameWidth = pFrame->width; int channels = 3; //输出图像分配内存 img = cv::Mat::zeros(frameHeight, frameWidth, CV_8UC3); //反

1  数字图像 数字图像可看作一个数值矩阵, 其中的每个元素代表一个像素点,如下图所示: 2  存储 M行N列图像的存储位数: b = M * N * k   ( L=2k, l ∈ [0, L-1], l 为灰度值 ) 2.1  灰度图 OpenCV 中,灰度图的存储形式如下: 2.2  RGB图像 OpenCV中,RGB图像是以 BGR 的顺序存储的,如下: 2.3  Mat 类 Mat class = matrix header + pointer to the matrix contai

这个 CvScalar就是一个可以用来存放4个double数值的数组(O'Reilly的书上写的是4个整型成员):一般用来存放像素值(不一定是灰度值哦)的,最多可以存放4个通道的. typedef struct CvScalar { ]; }CvScalar; . inline CvScalar cvScalar( ,, ); //最通用的,可初始化0-4个通道 举例: a) 存放单通道图像中像素:cvScalar(); b) 存放三通道图像中像素:cvScalar(,,); . inline

转自http://blog.csdn.net/gdut2015go/article/details/46301821 opencv的基本数据类型CvPoint,CvSize,CvRect,CvScalar 1)CvPoint:表示一个坐标为整数的二维点,是一个包含integer类型成员x和y的简单结构体. typedef  struct  CvPoint {     int x;//图像中点的x坐标     int y;//图像中点的y坐标 }CvPoint; 给结构体CvPoint取别名,以后

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){    Mat img = imread("D:\\FOR_SLAM\\lena.jpg");      if (img.empty())      {          cout << "error";          return

                   -------------------开通头条号-------------------- 实验名称 图像去噪 实验目的 1.掌握算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法 2.掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3.掌握自适应中值滤波算法 4.掌握自适应局部降低噪声滤波器去噪算法 5.掌握彩色图像去噪步骤 实验内容 1.均值滤波 具体内容:利用 OpenCV 对灰度图像像素进行操作,分别利用算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波

OpenCV图像处理学习笔记-Day1 目录 OpenCV图像处理学习笔记-Day1 第1课:图像读入.显示和保存 1. 读入图像 2. 显示图像 3. 保存图像 第2课:图像处理入门基础 1. 基本概念 2. RGB转灰度 第3课:像素处理 1. 读取像素 2. 修改像素 第4课:使用numpy进行像素操作 1. 读取像素 2. 修改像素 第5课:获取图像属性 1. 形状:行.列.通道数 2. 像素数目 3. 获取图像类型 第6课:图像ROI 1. ROI(region of interest

 浅谈iOS视频开发 这段时间对视频开发进行了一些了解,在这里和大家分享一下我自己觉得学习步骤和资料,希望对那些对视频感兴趣的朋友有些帮助. 一.iOS系统自带播放器 要了解iOS视频开发,首先我们从系统自带的播放器说起,一.我们可以直接播放视频,看到效果,不然搞了半天还播放不了视频,会让大家失去兴趣.二.其实对于很多需求来说,系统的播放器就能够胜任.简单介绍下 1.MPMoviePlayerController 在iOS中播放视频可以使用MPMoviePlayerController类来完成,

openCV 的cv2.imread()导入图片时是BGR通道顺序,这与Matplotlib的显示,或者读取图片的通道不同,如果需要可以转换为RGB模式,以下代码显示不同之处,但BGR在许多地方使用,caffe倒入数据是以BGR方式 plt.figure(figsize=(18, 10)) plt.subplot(1,3,1) plt.title('cv2-BGR') im = cv2.imread(im_file) plt.imshow(im) #plt.tight_layout() plt.

原文:浅谈iOS视频开发 这段时间对视频开发进行了一些了解,在这里和大家分享一下我自己觉得学习步骤和资料,希望对那些对视频感兴趣的朋友有些帮助. 一.iOS系统自带播放器 要了解iOS视频开发,首先我们从系统自带的播放器说起,一.我们可以直接播放视频,看到效果,不然搞了半天还播放不了视频,会让大家失去兴趣.二.其实对于很多需求来说,系统的播放器就能够胜任.简单介绍下 1.MPMoviePlayerController 在iOS中播放视频可以使用MPMoviePlayerController类来完

不久乘高铁出行,看见高铁火车站已经实现了"刷脸进站",而且效率很高,很感兴趣,今天抽时间研究一下,其实没那么复杂. 我基本上是基于https://github.com/ageitgey/face_recognition上的资料和源码做一些尝试和试验. 首先,需要配置我们的python环境,我悬着的python27(比较稳定),具体过程不多说了. 然后,需要安装这次的主角face_recognition库,这个的安装花了我不少时间,需要注意一下几点(按照本人的环境): 1,首先,安装vi

python版本 3.7.0  1. 安装 cmake pip install cmake  2.安装 boost pip install boost  3.安装 dlib pip install dlib  4.安装 face_recognition pip install face_recognition  5.验证 face_recognition 本地模型路径 要识别图片路径 输出:文件名 识别的人名  注意:文件名以人名命名  6.寻找人脸位置 face_detection “路径” 

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima

本文为作者原创:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10047035.html,转载请注明出处 基于FFmpeg和SDL实现的简易视频播放器,主要分为读取视频文件解码和调用SDL播放两大部分. 本实验仅研究视频播放的实现方式. FFmpeg简易播放器系列文章如下: [1]. FFmpeg简易播放器的实现-最简版 [2]. FFmpeg简易播放器的实现-视频播放 [3]. FFmpeg简易播放器的实现-音频播放 [4]. FFmpeg简易播放器的实现-音视频

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10301215.html ffplay是一个很简单的播放器,但是初次接触仍会感到概念和细节相当繁多,分析并不容易.深入理解一项技术需要足够的时间和大量的实践,由浅入深逐步迭代,没有时间就成了最大难题.本次分析过程断断续续持续了挺久,先是边读代码边加注释,后面才整理了笔记,再加上理解浅薄很难精简语言,因此行文比较啰嗦.笔记记录仓促,错误难免,欢迎指正交流.后续若有时间继续研究,将持续修正错

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10284653.html 基于FFmpeg和SDL实现的简易视频播放器,主要分为读取视频文件解码和调用SDL显示两大部分. FFmpeg简易播放器系列文章如下: [1]. FFmpeg简易播放器的实现-最简版 [2]. FFmpeg简易播放器的实现-视频播放 [3]. FFmpeg简易播放器的实现-音频播放 [4]. FFmpeg简易播放器的实现-音视频播放 [5]. FFmpeg简易播

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10235926.html 基于FFmpeg和SDL实现的简易视频播放器,主要分为读取视频文件解码和调用SDL播放两大部分. 前面三个实验分别实现了最简播放.视频播放和音频播放,本次实验将视频播放和音频播放结合在一起. FFmpeg简易播放器系列文章如下: [1]. FFmpeg简易播放器的实现-最简版 [2]. FFmpeg简易播放器的实现-视频播放 [3]. FFmpeg简易播放器的实