本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt/ 重要术语保持英文不变,如Widget等.原文中rendering意为渲染或绘制. 此教程是关于在Qt图形界面中显示OpenCV图像的问题,我们创建了一个基于QGLWidget的Qt Widget. 这个Widget提供了更好的图像

最近看了一些用matlab对图形图片进行保存的帖子和资源,关于图像保存的方法给大家分享一下这些方法是大家所使用方法的一个总结. 如今常用的方法有三种printf,imwrite,saveas下面分别介绍一下:imwriteimwrite将图像数据写成图像文件,一般用于图像处理,当我们使用imshow将一副图像使显示在坐标系上时,我们可以使用如下方式保存图像    I=getimage(gcf); % 获取坐标系中的图像文件数据   imwrite(I,'myphoto.jpg')%保存图像为文件

在PyTorch中测试DataLoader读取后的图像,对图像画框cv2.rectangle时报错: TypeError: Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] != elemsize or step[1] != elemsize*nchannels) 网上搜索良久无果,维度和数值也都检查无误,后在Stack Overflow上发现解决方案: img = (img.numpy().tr

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像. 一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保存,保留原始图像大小. 代码如下: set(gca,'units','pixels','Visible','off'); axes( 1.0 1.0]); [rows cols]=size(img); imshow(img); hold on s = regionprops(logicmap); :

initstate = [x y w h];%-----------------------------------------Show the tracking resultimshow(uint8(img1));rectangle('Position',initstate,'LineWidth',4,'EdgeColor','r');text(5, 18, strcat('#',num2str(i)), 'Color','y', 'FontWeight','bold', 'FontSize'

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像. 一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保存,保留原始图像大小. 代码如下: set(gca,'units','pixels','Visible','off'); axes( 1.0 1.0]); [rows cols]=size(img); imshow(img); hold on s = regionprops(logicmap); :

C# 中在图像上画框,通过鼠标来实现主要有四个消息响应函数MouseDown, MouseMove, MouseUp, Paint重绘函数实现.当鼠标键按下时开始画框,鼠标键抬起时画框结束. Point start; //画框的起始点 Point end,//画框的结束点bool blnDraw;//判断是否绘制Rectangel rect; 鼠标按下响应 private void PictureBox1_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) {

最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视频播放的过程中,当想选中哪幅图来标记目标时,按下暂停键. 2.框出你想要检测的目标. 那要怎么实现呢? 首先是暂停怎么实现呢?介于是摄像头直播,我们先将那副图像复制并在另一个窗口显示.然后关掉摄像头,就完成了暂停.后面标记完目标再打开摄像头就行了.那具体怎么实现呢... import cv2 dra

1.存取图像 import cv2 img=cv2.imread('test.jpg') cv2.imwrite('test1.jpg',img) 2.图像的仿射变换 图像的仿射变换涉及图像的形状位置角度的变化,是深度学习预处理中常用的功能,仿射变换具体到图像中的应用,主要是对图像的缩放.旋转.剪切.翻转和平移的组合. 3.视频功能 两个模块:一个是VideoCapture,用于获取相机设备并捕获图像和视频,或是从文件中捕获   一个是VideoWriter,用于生成视频. import cv2

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行 都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt

原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自 祥的博客 原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 在毕业设计的时候写论文画图,要在一个图像上精确的标记出要处理的区域,用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确,而且也不符合懒人思维(以后怎么办,要一劳永逸,嘿嘿),所以就自己写软件吧. 编程思想和注意事项 其实程序的思路很简单,就是在局域外面像素的值(颜色)覆盖掉就行了,但是要注意几点内容. 原图像通道问题(边框颜色问

在使用虹软人脸识别Android SDK的过程中 ,预览时一般都需要绘制人脸框,但是和PC平台相机应用不同,在Android平台相机进行应用开发还需要考虑前后置相机切换.设备横竖屏切换等情况,因此在人脸识别项目开发过程中,人脸框绘制适配的实现比较困难.针对该问题,本文将通过以下内容介绍解决方法: 相机原始帧数据和预览成像画面的关系 人脸框绘制到View上的流程 具体场景适配方案介绍 处理多种场景的情况,实现适配函数 将适配好的人脸框绘制到View上 以下用到的Rect说明: 变量名 含义 ori

1.弱监督 由于公司最近准备开个新项目,用深度学习训练个能够自动标注的模型,但模型要求的训练集比较麻烦,,要先用ffmpeg从视频中截取一段视频,在用opencv抽帧得到图片,所以本人只能先用语义分割出的json文件和原图,合成图像的mask. 2.环境安装 操作系统:windows 7 python环境:3.6.4 所需要的库:numpy,matplotlib,PIL,opencv-python 软件:ffmpeg 3.截取视频 截取一段视频中一直有同一个人出现的视频段. # -*- codi

文章分成两个部分,第一部分,labelimg工具的安装:第二部分,labelimg工具的使用方法. 第一部分:工具安装 方法一:直接使用网上编译好的Labelimg可执行文件(12.6M),双击执行即可打开. 参考链接:https://blog.csdn.net/python_pycharm/article/details/85338801 如果遇到链接失效,或者下载的EXE文件无法执行,可以使用方法二,自行编译安装, 方法二,具体步骤如下: 第一步,github找到labelimg,参考链接:

在本篇文章中,我将介绍如何在C#中来调整你想要的图像大小.要实现这一目标,我们可以采取以下几个步骤: 1.首先要获取你想要调整大小的图像: string path = Server.MapPath("~/Images"); System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(string.Concat(path,"/3904.jpg")); 2.将图像转换为Bitmap: Bitmap b = new B

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操

本篇主题内容是.NET GDI+图形图像编程系列的教程,不要被这个滚动条吓到,为了查找方便,我没有分开写,上面加了目录了,而且很多都是源码和图片~ (*^_^*) 本人也为了学习深刻,另一方面也是为了分享给大家,纯手工码了好几天的字,喜欢的表忘了点赞哦~给点小小的动力~ 超全面的.NET GDI+图形图像编程教程 目录: <GDI+绘图基础> 1 GDI+概述 2 Graphics类 2.1 Graphics类的方法成员 2.2 引用命名空间 3 常用画图对象 3.1 Pen类 3.2 Col

GIT学习笔记 一.        基础内容 1.git是一个版本控制软件,与svn类似,特点是分布式管理,不需要中间总的服务器,可以增加很多分支. 2.windows下的git叫msysgit,下载地址https://git-for-windows.github.io/或者https://git-scm.com/download/win 3.git只是终端操作,可以使用一个图形化管理界面,有了图像化界面TortoiseGit,可以像SVN一样标识出哪个文件夹是用来同步的,哪些是需要上传的.下载

CSharpGL(24)用ComputeShader实现一个简单的图像边缘检测功能 效果图 这是红宝书里的例子,在这个例子中,下述功能全部登场,因此这个例子可作为使用Compute Shader的典型示例. ★用imageLoad从纹理中读取数据.★ ★用imageStore将数据写入纹理.★ ★用vertex/fragment shader显示出compute shader的计算结果.★ 下面是3个测试用例. 下载 CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(ht

如何在WPF中加载大批量数据,并且不会阻塞UI线程,尤其是加载大量图片时,这活儿一直是很多朋友都相当关注的.世上没有最完美的解决之道,咱们但求相对较优的方案. 经过一些试验和对比,老周找到了一种算是不错的方案,重点是这个方案比较简单,无须闯五关斩六将,只要你对数据绑定有些基础就好了. 好,F话少扯,咱们开始吧. 老周手里没有那么多照片,那就用同一张图片做测试吧.假设我要在应用程序运行时加载 2 万张图片,我想2W张应该可以了,没见过谁会傻到要加载100W张那么变态. 大致情况是:数据源集合是一个

img <img>表示image图像,从技术上讲,<img>标签并不会在网页中插入图像,而是从网页上链接图像.<img> 标签创建的是被引用图像的占位空间. [必须属性] 1.src:地址 2.alt:图像替代文本,供探索引擎抓取使用 [可选属性] 1.height:图像高度 2.width:图像宽度 3.ismap:为图像定义为服务器端图像映射 4.longdesc:与alt属性类似,提供多于1024字符的长文本描述 5.usemap:为图像定义客户端图像映射 use