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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
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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。
Pulsar-V
2019-04-01
4.3K
8
图像处理基础(六)-libjpeg常用算法
图像处理
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
Pulsar-V
2019-03-12
799
0
图像处理基础(五)-ffmpeg YUV转化为JPEG并保存
图像处理
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
Pulsar-V
2019-03-12
2.4K
0
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
Pulsar-V
2019-03-12
2.1K
0
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
Pulsar-V
2018-04-28
2.9K
0
原-图像处理基础(四)DCT变换
图像处理
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
Pulsar-V
2018-04-28
965
0
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}
Pulsar-V
2018-04-25
1.7K
0
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