国内网络原因可能会安装失败,多试几次可能就好了,比较玄学。实在仍然不行,可能需要配置下代理。
Emgu CV 是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装。也就是OpenCV的.NET版。它运行在.NET兼容的编程语言下调用OpenCV的函数,如C#、VB、VC++等。同时这个封装库可以在Mono下编译和在Linux / Mac OS X上运行。Emgu Cv的优势在于.net非常完美的界面,给用户操作带来非常直观的感觉。Emgu Cv每个版本都有修改一部分函数,在兼容旧版本下做的不是很好。本书主要采用VS2013+EmguCv3.0版本,希望读者也采用相同的版本进行学习,从而避免一些版本兼容上的问题。在国内并不流行Emgu Cv,因此关于Emgu Cv的资料比较少,从而导致了新手学习起来比较费劲,同时使更多想去学习Emgu Cv的人放弃学习,这样的一个恶性循环。
实现功能: 播放视频 提取每一帧图片并保存 显示视频播放的时间 videowrite 视频保存的方法还未调试成功,等待后续再继续研究! //---------------------------------------------------------------------------- // Copyright (C) 2004-2019 by EMGU Corporation. All rights reserved. //----------------------------
链接:https://zhidao.baidu.com/question/559571801.html
公司是视觉方面的业务,我又不会c++(好想会啊,正在学习中)。由于各种需求,自己觉得对c++不是特别感冒,所以选用了net下的opencv的封装EmguCV。python也有对应的opencv的库。无奈我python还处于入门阶段。
我们知道图片除了最普通的彩色图,还有很多类型,比如素描、卡通、黑白等等,今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。
算法:色阶滤波是用局部直方图来对图片进行滤波分级,局部地拉伸灰度像素值的直方图,以覆盖整个像素值范围。从左到右是从暗到亮的像素分布,黑色代表最暗位置,白色代表最亮位置,灰色代表中间调。色阶修改扩大照片的动态范围,查看和调色,修正曝光,提高对比度等作用。通常情况下,图像是8位通道,而16位通道色域更广。如果图像先转换成16位通道再进行色阶调整将断层,那么再转换回8位通道则断层被填补来挽救废片。
1. 本例中,我们需要导入:Emgu.CV.UI.dll、Emgu.CV.World.dll
我们知道图片除了最普通的彩色图,还有很多类型,比如素描,卡通,黑白等等,今天就介绍如何使用python和opencv来实现图片变素描图。
公司项目需要检测运动物体,我对opencv也没啥研究,google了好久看了好多方法,最简单的就是差分与高斯背景建模了。
Emgu CV是OpenCV图像处理库在跨平台.Net下的封装。允许用.Net兼容语言来调用 OpenCV函数,如C#、VB、VC++、IronPython等。同时该封装可以在Mono平台编译并且允许在Windows,Linux,Mac OS X,iPhone,iPad和Android设备上运行。
首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2。
【导读】你的五福集齐了吗?作为一名技术人,我们是不是可以用技术方法快速实现呢?今天,我们就为大家推荐四种新鲜的方法,生成风格不同又数量庞大的「福」字,让大家不用满世界找福字,动动手指即可。
首先按Emgu CV3+C#图像处理(一):Emgu CV安装配置与使用中的操作配置EmguCV,并添加系统动态链接库中的 “System.Windows.Forms.dll”。
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间,所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
使用python PIL库读取图像,该方法返回一个 Image 对象,Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等),大小和颜色模式(RGB),它含有一个show()方法用来显示图像:
索引图像在目前看来,需要应用的场合比真彩图像少的多,但是,在某些特殊的领域(比如游戏)和应用(比如屏幕传输)索引图像依旧发挥这重要的作用。本文将简单的描述下索引图像的有关事啊。
最近大量使用到 K-means 算法,一直使用的是 Sklearn 库来实现,没想到 OpenCV 库里面也有这个算法,故找了个例子实现一下。
首先创建一个Wpf项目——OpenCV_Face_Wpf,这里版本使用Framework4.7.2。
运行效果: 重要知识点: 控件循环遍历操控; 队列数组的应用: private Queue<double>[] dataQueue = new Queue<double>[8]; //把
好久没写东西了,由于楼主换了个城市工作,发现工作量蹭蹭的上来了,周末又喜欢出去觅食,导致没学习很久,今天准备水一篇来翻译一下如何理解HOG(Histogram Of Gradient, 方向梯度直方图)。本文主要翻译了这篇文章,也是我非常喜欢的博主之一(奈何他开的课程错过了T-T~~)。 特征描述子 特征描述子就是图像的表示,抽取了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3,3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像,经过转换后输
本文主要翻译了Histogram of Oriented Gradients一文。 特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示,抽取了有用的信息,丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3,3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像,经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。 什么样子的特征是有用的呢?假设我们想要预测一张图片里面衣服上面的扣子,扣子通常是圆的,而且上面有几个洞,那你就可以用边缘检测(ed
色深用 2 的幂指数来表示,bit 数愈高,色深值便愈高,影像所能表现的色彩也愈多。
其实视频转图片在上篇文章中已经有些眉目了,其实就是按帧读取视频,然后把帧保存就ok。然后自己再加个进度条美化一下。。。这代码简单易懂,还是直接上代码吧。
在我所做的一些项目中,目前使用颜色空间变换的比较少,目前就是看pix2pix-tensorflow中使用过,直接上图:
本文是模式识别课程关于支持向量机(SVM)算法的课程设计,根据人脸的面部特征,通过SVM算法将表情分为7类。 本文的jupyter文件和数据集下载地址: https://download.csdn.net/download/qq1198768105/66912662
opencv 提供了cvtColor()函数,用于在图像中不同的色彩空间进行转换,用于后续处理。在使用cvtColor之前首先需要了解下基本的图像色彩模式,色彩模式决定了打印或显示的图片颜色。
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型,例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型,并介绍这几种模型之间的数学转换关系,以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。
字符画是一系列字符的组合,我们可以把字符看作是比较大块的像素,一个字符能表现一种颜色(暂且这么理解吧),字符的种类越多,可以表现的颜色也越多,图片也会更有层次感。
将转换成png后的图加载到软件中(专业软件ENVI5.3)查看结果详细信息如下图所示,成功的转换成png格式了。
例程中用到一个库叫做emgucv,是opencv\的net封装 编译打包好的稳定版,在这:https://sourceforge.net/projects/emgucv/files/emgucv/ 如果要最新代码,在这里获取:https://github.com/emgucv/emgucv
在之前也写过生成字符视频的文章,但是使用的是命令行窗口输出,效果不是很好,而且存在卡顿的情况。于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。大致思路和之前一样:Python20行代码实现视频字符化。
https://github.com/bubbliiiing/object-detection-augmentation
数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理(Computer Image Processing),旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示,涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
AI科技评论按:本文刊载于 Oreilly,AI科技评论编译。 玩过图像分类的开发者不少,许多人或许对图像分割(image segmentation)也不陌生,但图像注解(image caption)的难度,无疑比前两者更进一步。 原因无他:利用神经网络来生成贴合实际的图像注释,需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术,缺一不可。对于为输入图像生成文字注解,训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化,并能生成新奇的图像描述。举个例子,下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器,所输出的潜在注解
再来仔细看一下那张价值1400万的比特币谜图,里面有5条线段,另外还散乱地分布着几个字母和数字。
图像边缘指的是图形周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合,是图像最基本的特征。所谓图像边缘检测就是利用灰度值不连续的性质,以灰度突变为基础分割出目标区域,检测出符合边缘特性的边缘像素,完成图像处理。
玩过图像分类的开发者不少,许多人或许对图像分割(image segmentation)也不陌生,但图像注解(image caption)的难度,无疑比前两者更进一步。 原因无他:利用神经网络来生成贴合
Transformer[1]是Google在2017年提出的一种Seq2Seq结构的语言模型,在Transformer中首次使用Self-Atttention机制完全代替了基于RNN的模型结构,使得模型可以并行化训练,同时解决了在基于RNN模型中出现了长距离依赖问题,因为在Self-Attention中能够对全局的信息建模。
在第2篇中提到过,如果是二值图片(黑白图)或者灰度图片,一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像,一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层,而普通的彩色图像则有三个图层。
3、计算差异值:dHash算法在相邻像素之间工作,因此每行9个像素之间产生8个不同的差异,总共8行,产生64个差异值。
今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示:
作者网名:laviewpbt 是图像处理,算法实现与加速优化方面的大神!其开发的imageshop软件大小只有1MB,却实现了非常丰富与复杂的各种图像处理功能, 邮箱地址为:Email: laviewpbt@sina.com 博客地址:https://www.cnblogs.com/Imageshop/
其实将彩色图像转换成黑白图像原理非常的简单,实现起来也很容易。简单的说就是黑白图像的每个像素在RBG颜色中都具有相对应的值。用代码循环把图像中每一位RGB颜色转换成对应的黑白颜色就可以。 一、彩色转换黑白 C# Code var originalbmp = new Bitmap(Bitmap.FromFile(OFD.FileName)); // Load the image var newbmp = new Bitmap(Bitmap.FromFile(OFD.FileName)); // New ima
当像素值 255时,结果为对256取模的结果,例如:(240+66) % 256=50
来源:机器学习那些事本文约2700字,建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。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、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
注:这学期开了一门Photoshop的课程,第一节课讲了图像处理的相关知识,特将内容整理如下,方便日后学习和查阅。 软件环境:PhotoshopCS6 一、位图与矢量图 1、位图 位图也称点阵图,它是由许多点组成的,这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后,便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息,从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是,由于位图图像与分辨率有关,它所包含的图像像素数目是一定的,若将图像放大到一定程度后,图像就会失真,边缘出现锯齿。 2、矢量图 矢量图也称向量式图
前面一篇文章我讲解了基于K-Means聚类的图像分割或量化处理,但突然发现市场上讲解图像量化和采样代码的文章很缺乏,因此结合2015年自己的一篇 文章 及相关知识,分享一篇Python图像量化及处理的博文供同学们学习。基础性文章,希望对你有所帮助。
图像二值化是指将图像上像素点的灰度值设定为0或255,即整个图像呈现明显的黑白效果的过程。
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