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

日常开发和交流时,我们习惯将图片的颜色通道按照RGB(red, green, blue)进行排列.闲来无聊,在把玩卷积神经网络模型时发现OpenCV并没有按照这个顺序读入图片.好奇地搜索一下OpenCV为什么使用BGR而非RGB.看到这篇博文:Why does OpenCV use BGR color format. 仔细阅读这篇博文,作者在使用matplotlib显式OpenCV读入的图片,发现图片显示很怪异. 原图如下: 使用OpenCV读取在matplotlib上显示的结果 文中作者在一个

YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

Color image loaded by OpenCV is in BGR mode.But Matplotlib displays in RGB mode.So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with OpenCV.Please see the exercises for more details.(引自文档) import numpy as np import cv2

当用OpenCV读取彩色图像时,OpenCV是以(BGR)的顺序存储图像数据的,而Matplotlib是以(RGB)的顺序显示图像的. 可以用下面的程序来证明这一点 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena_std.tif') b,g,r = cv2.split(img) img2 = cv2.merge([r,g,b]) plt.subplot(121);plt.im

本文为系列文章的第2篇,主要讲解对图像的像素的操作方法. 2.1存取像素值 为了存取矩阵元素,需要指定元素所在的行和列,程序会返回相应的元素.单通道图像返回单个数值,多通道图像,返回的则是一组向量(Vector). 我们通过分析一段代码来学习这一节的知识点: void salt(cv::Mat &image,int n){ ;k<n;k++){ int i = rand()%image.cols; int j = rand()%image.rows; if(image.channel() =

海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结(二) https://blog.csdn.net/o_ha_yo_yepeng/article/details/79825648 目录 一.海康威视SDK下载以及VS工程配置:1. 下载海康威视SDK:2. 新建控制台工程:3. 配置属性表:二.OpenCV下载以及属性表的添加:1. 源文件下载.安装以及库文件和头文件的提取:2.补充属性表内容:三.海康摄像头码流转码并同通过OpenCV显示:1.代码:2.Bug调试3.程序运行效果:四.

opencv官方文档上写的,https://docs.opencv.org/master/dc/d2e/tutorial_py_image_display.html Color image loaded by OpenCV is in BGR mode. But Matplotlib displays in RGB mode. So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with O

目录 opencv学习笔记D01 一.图片读取 二.图片保存 三.图片展示 四.图片缩放 五.四种常用插值方式的比较 1.最近邻插值 2.双线性插值 3.区域插值 4.三次样条插值 我是尾巴: opencv学习笔记D01 @ opencv,Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.MacOS操作系统上.它轻量级而且高效--

1.下载安装 (1)Pycharm:下载链接 (2)推荐使用Qt Designer来设计界面,如果你装的是Anaconda的话,就已经自带了designer.exe,我这里使用的是Pycharm的虚拟环境,通过以下的方式安装: (venv) G:\GitWorkspace\PycharmProjects\PythonStudy>pip install pyqt5 Collecting pyqt5 Downloading https://files.pythonhosted.org/package

概述 PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时,先使用dataset类和dataloader类读入图片,在读入的时候需要做transform变换,其中transform一般都需要ToTensor()操作,将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为torch.FloatTensor.详细过程如下: PIL与CV数据格式 PIL(RGB) PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库,一般操作如下: fro

创建一个Android Studio普通项目 导入module 选择 File → New → Import Module 选择解压好的opencv-android-sdk下的sdk下的java,点OK 然后选择 Next , Finish 依赖Module 依照下面步骤添加module依赖 添加JNI依赖库 在app的main下面创建一个jniLibs文件夹,将sdk的native下的libs下的东西全部拷贝进去 或者放到app下的libs里 修改gradle配置文件 添加以下内容: task

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第三章 色彩空间. 3  色彩空间 之前的介绍,大多是基于BGR色彩空间进行的,但针对不同的实际情况,研究人员提出了许多色彩空间,它们都有各自擅长处理的领域.所以,我们需要学习如何对不同色彩空间的图像进行转换映射. 3.1  色彩空间及类型转换函数 (一)色彩空间 常见的色彩空间有GRAY色彩空间.HSV色彩空间.YCrCb色彩空间.CMYK色彩空间.XYZ色彩空间.YUV色彩空间等(颜色模型). 我们只展示出GRAY灰度模型转换为RGB颜色模型的方式:

/*=========================================================================*/ // 跨平台和本机Windows /*=========================================================================*/ HighGUI原生图形界面 HighGUI用户输入工具仅仅支持三种基本交互-特别是按键,图形区域上的鼠标点击以及简单轨道栏的使用. 这些基本功能通常足以进

1. 引言 从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵.这也是opencv中使用 代表黑色,代表白色.对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数. opencv允许我们创建不同像素类型的矩阵或图像,例如整型(CV_8U)或者浮点型(CV_32F),它们在一些图像处理过程中,用来保存诸如中间值这样的内容非常有用.大多数矩阵运算可以被应用于任意类型的矩阵,但是有些运算对数据类型或者矩阵的通道数有所要求. 典型的opencv C++

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

前面一直都是使用命令行运行代码,不够人性化.这篇用Python编写一个GUI界面,使用PyQt5编写图像处理程序.包括:打开.关闭摄像头,捕获图片,读取本地图片,灰度化和Otsu自动阈值分割的功能. 使用Qt Designer来设计界面.而anaconda里自带了designer.exe,我使用的就是这个.designer.exe的路径:D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\,如果是普通的Python环境,则需要自行安装 pip install pyqt5-t

查看网络结构: (1)利用caffe自带的Python,可以将*.prototxt保存为一张图片, sudo  python python/draw_net.py  *.prototxt  *.png  --rankdir=BT(或者,TB,LR,RL) (2)利用Netscope,可以生成网络结构,并带有详细信息, http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html http://ethereon.github.io/netscope/#/ed

颜色空间:用三种或者更多特征来指定颜色的方法,被称为颜色空间或者颜色模型 1.RGB(OpenCV中为BGR): 一幅图像由三个独立的图像平面或者通道构成:红.蓝.绿(以及可选项:透明度alpha通道) 每个值代表每个像素的每个分量的度量值,值越高对应于更亮的像素 对应于人眼的三种光锥细胞,所以被广泛使用 RGB色彩空间源于使用阴极射线管的彩色电视,RGB分别代表三个基色(R-红色.G-绿色.B-蓝色),具体的色彩值由三个基色叠加而成.在图像处理中,我们往往使用向量表示色彩的值,如(,,)表示黑