在前面一篇,已经能够基于gtk读取图像并显示.更前面的一篇:基于GDI的imshow:使用stb_image读取图像并修正绘制,通过stb_image读取图像并通过GDI显示图像,实现了一个imshow.本篇则在这两基础上,利用stb_image读取图像,并利用gtk显示,初步实现一个基于gtk的imshow. 首先是找到一份代码,从指定的buffer创建gtk的image并显示(参考1).然后用stb image读取,先前我进行了封装,得到fc image是和opencv兼容的bgr格式.然而

OpenCV 如何打开摄像头获取图像数据? 代码运行环境:Qt 5.9.1 msvc2015 32bit OpenCV 3.3.0 #include "include/opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { #define 第一个摄像头 0 #define 第二个摄像头 1 #defi

可能有很多人想在ROS下学习视觉,先用摄像头获取图像,再用opencv做相应算法处理,可是ROS下图像的采集可不像平常的read一下那么简单,需要借助外部package的使用.而摄像头即可以用笔记本自带的摄像头,也可以用外部的kinect,当然还可以是外部接入的usb接口的摄像头.前两者照着<ROS by Example 1>的 第10章来学习,安装一下相应的package很容易上手.但是Lz在用ROS操作外部接入的摄像头时遇到了一些问题,用书中的uvc_cam package读入不了图像,L

相机获取图像的格式问题 android中承认的格式的参考网址为 :http://developer.android.com/reference/android/graphics/ImageFormat.html): 并不是所有的android摄像机都支持这种格式,其中最为常用(android系统默认)的格式为:NV21格式:(所有相机都支持).但是往往我们需要将这种格式转化为其它的类型,以便于进行相关处理,最常见的就是rgb和jpeg类型,还有android中的BitMap 格式的图像类型.NV

笔记本自带的摄像头的设备号一般为/dev/video0 第一步:安装Webcam 驱动 $ sudo apt-get install git-core $ cd ~/catkin_ws/src $ git clone https://github.com/ericperko/uvc_cam.git $ rosmake uvc_cam sudo apt-get install ros-indigo-uvc-camera 也可以使用安装usb_cam package的流程和上面的uvc_cam几乎一

前言: 最近项目有个需求是对试图对手机密码进行强破解的人进行拍照(通过摄像头截图),因为之前没做过,所以一堆坑.现在就把我的经验都分享出来,希望后来人不用再踏上坑途中. 直接上代码: // 创建会话 self.session = [[AVCaptureSession alloc] init]; // 获取摄像头的权限信息,判断是否有开启权限 AVAuthorizationStatus status    = [AVCaptureDevice authorizationStatusForMedia

1.close_all_framegrabbers ( : : : ) 关闭所有图像采集设备. 2.close_framegrabber ( : : AcqHandle : ) 关闭Handle为AcqHandle的图像采集设备. 3.open_framegrabber ( : : Name, HorizontalResolution, VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn, Field, BitsP

使用android内的Camera对象 (1)Camera是控制着摄像头的api,拥有一系列控制摄像头的上层方法:camera类能够调用底层的摄像头接口,完成启动摄像头.预 览摄像头图像.拍照等功能: (2)功能 首先,可以在主activity中通过sufaceView接收camera的图像,并开启camera的startpreview方法,达到图像显示的目的: 如果不想在主activity中预览,只想得到图像或使用其他方式在activity中显示,可以通过重写callback函数,通过其中传入

http://www.cnblogs.com/mengyan/archive/2012/09/01/2666636.html 安卓读取视频的几种方式: 详细讲述请参考网址:http://www.cnblogs.com/over140/archive/2011/11/16/2251344.html 一.准备工作 1.用户权限 首先要确保在manifest中声明了对摄像头的使用及其他相关的feature: manifest中定义: (1)Camera权限--应用程序必须对请求摄像头的使用权限,代码:

1.这里有个简单的例子,可以看看GStreamer如何编程的. 2.GStreamer  GstAppSink的官方Document,翻译了一下它的描述部分,点击这里. 3.GStreamer  GstAppSrc的官方Document,翻译了以下它的描述部分,点击这里. 4.GStreamer中的Padscapabilities Pads 允许信息进入或者离开一个element,这个Capabilities(简称Caps)就是指定哪些信息可以通过Pad来传输.例如:“RGB视频,尺寸为320*

这里请注意,在编译ffmpeg时,不要使用--disable-devices选项. 使用 --enable-encoder=rawvideo --enable-decoder=rawvideo 启用rawvideo codec. 代码如下: [cpp] view plaincopyprint? #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <libavformat/avfor

前言 随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共安全服务,特别是在技术融合大趋势下,

前言 随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共安全服务,特别是在技术融合大趋势下,

这里请注意,在编译ffmpeg时,不要使用--disable-devices选项. 使用 --enable-encoder=rawvideo --enable-decoder=rawvideo 启用rawvideo codec. 代码如下: #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <libavformat/avformat.h> #include <liba

前言 随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共安全服务,特别是在技术融合大趋势下,

在DeepLearning的文章中有看到end2end一次,作者们似乎都比较喜欢这个end2end learning的方式.那么到底啥是end2end? 找了一下相关论文,没找到专门讲这个概念的,看来应该不是很严格定义的一个说法. 那就搬运一下Quora上的提问和回答吧. 问题:https://www.quora.com/What-is-end-to-end-learning-in-machine-learning 回答1: 论文<End to End Learning for Self-Dri

1. ActionBarSherlock ActionBarSherlock是一个独立的Android设计库,可以让Android 2.x的系统也能使用ActionBar.此外,ActionBarSherlock还能够允许开发者只通过一个API,就可以方便地使用和设计ActionBar.ActionBarSherlock还可以自主判断选择并调用原生Action Bar还是扩展ActionBar.如果在Android 3.x以上使用ActionBarSherlock,它还会调用系统原生的Actio

Halcon学习之一:查询图像参数 1.get_grayval ( Image : : Row, Column : Grayval ) 计算Image图像中坐标为(Row,Column)的点的灰度值Grayval. 2.get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height ) 计算Image图像的数据指针Pointer,图像类型Type,图像宽度Width和高度Height.Pointer指向了Image data的起点位置.

. ActionBarSherlock ActionBarSherlock是一个独立的Android设计库,可以让Android 2.x的系统也能使用ActionBar.此 外,ActionBarSherlock还能够允许开发者只通过一个API,就可以方便地使用和设计ActionBar. ActionBarSherlock还可以自主判断选择并调用原生Action Bar还是扩展ActionBar.如果在Android 3.x以上使 用ActionBarSherlock,它还会调用系统原生的Act

1.     WebRTC学习 1.1   WebRTC现状 本人最早接触WebRTC是在2011年底,那时Google已经在Android源代码中增加了webrtc源代码,放在/external/webrtc/,可是Android并没实用到它,更没有被浏览器使用.当时试图在Android 2.3(Gingerbread)高通平台的手机上用H.264 硬件codec替换掉WebRTC缺省使用的VP8软codec,费了不少劲勉强换掉后效果非常差仅仅得放弃. 近期得知Google最新版的Chrome

前言 在 3D 机房数据中心可视化应用中,随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用. 在监控摄像机数量的不断庞大的同时,在监控系统中面临着严峻的现状问题:海量视频分散.孤立.视角不完整.位置不明确等问题,始终围绕着使用者.因此,如何更直观.更明确的管理摄像机和掌控视频动态,已成为提升视频应用价值的重要话题.所以当前项目正是从解决此现状问题的角度,应运而生.围绕如何提高.管理和有效利用前端设备采集的海量信息为公共