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文章/答案/技术大牛

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Pulsar-V

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websocket传输canvas图像数据给C++服务端opencv图像实现web在线实时图像处理

打包 opencv 图像处理

前后端的耦合想了很久，上下课都在思考怎么做，然后终于憋出来了。这是之前搞的一个视觉计算的项目，boss叫对接到前端，于是就产生了这样一个诡异的需求，就是前端打开摄像头，同时需要把摄像头的数据回传到后端进行图像处理（比如美颜啊脑袋上加个装饰品之类），这就需要涉及到前端和服务端的数据编码耦合，想了想既然任何图像在内存里面都是一个uchar矩阵，于是琢磨了这个东西出来。

2019-04-01

4.1K8

图像处理基础（六）-libjpeg常用算法

bmp文件转化为bgr数据 void bmpfile_to_bgr(char *bmp_file,BYTE **rgb,int *size,int *w,int *h,int *bit) { FILE *fp = fopen(bmp_file,"rb"); if(fp == NULL) return; BITMAPFILEHEADER bmpheader; BITMAPINFOHEADER bmpinfo; fread(&bmpheader,sizeof(BITMAP

2019-03-12

7580

图像处理基础（五）-ffmpeg YUV转化为JPEG并保存

int yuv420_to_jpg(void *data,int w,int h,char *file) { av_register_all(); AVFormatContext *pFormatCtx = avformat_alloc_context(); AVOutputFormat *fmt = av_guess_format("mjpeg", NULL, NULL); pFormatCtx->oformat = fmt; if (avio_open(&pFor

2019-03-12

2.2K0

图像处理基础（七）图像的PCA（主成分分析）降维

图像处理基础

先贴代码，有空再补 clear; clc; img = imread('test.jpg'); img_gray = rgb2gray(img); img_gray = imresize(img_gray,0.5); [m,n] = size(img_gray); [u,s,v] = svd(double(img_gray)); r = 2; % 压缩率 K =round(2 * m * n / ( r * (m + n + 1))); if K > min(m,n) K = min(m

2019-03-12

2K0

原-图像处理基础（二）图像的放大与缩小

图像处理 matlab

最近邻插值法其中 size(g(x))代表图像像素矩阵列宽 size(g(y))代表图像像素矩阵行高 scale 代表缩放倍数 \begin{matrix} f(x)=g(round(x),r

2018-04-28

2.9K0

原-图像处理基础（四）DCT变换

Imread()用于读取图片文件中的数据 figure() 控制画图的窗口 imshow() 显示图像 rgb2gray() 把真彩图像转变为灰度图像 dct2() DCT变换 Colormap() 可以拖动上面的颜色块控制调改变位图颜色（双击）。一般是函数 Image()画出的连续的灰度图使用。 Colorbar:colormap实际上是一个mx3的矩阵，每一行的3个值都为0-1之间数，分别代表颜色组成的rgb值 idct2() DCT逆变换 Subplot() 将当前窗口分割成多个子窗口，第一

2018-04-28

9330

原-图像处理基础（三）DFT与IDFT变换

图像处理编程算法

首先来看看傅里叶(DCT)变换的公式 (1) FP=\frac {1}{N}\sum_{x=0}^{N-1}\sum_{y=0}^{N-1}P_{x,y}\exp(-j(\frac{2 \pi}

2018-04-25

1.7K0

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