OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite,imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载,默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。 但是实际上OpenCV支持加载任意通道的图像,首先来仔细再看一下imread函数
这个是最近有人问我的一个问题,想把一个拍好的皮肤图像,转换为3D粗糙度表面显示,既然是粗糙度表面显示,我想到的就是把图像转换为灰度图像,对每个像素点来说,有三个不同维度的信息可以表示它们,分别是坐标x、y与像素灰度值c ,对每个像素点Pixel(x,y ,c)就是一个三维向量,使用matplotlib的的3D表面图即可实现显示,这里还另外一个问题需要解决,就是像素的取值范围在0~255之后,但是为了更好的显示,需要首先对灰度图像归一化像素值范围到0~1之间。所以完整的步骤跟思路如下:
在上一篇博客进行了证件照更换背景颜色,纯蓝色,红色,白色之间的替换,有人私信我,可以不可以把背景换成其他图片,而不是单纯的颜色填充。这在photoshop里面就是选中一个图层然后复制到另外一张图片上去,用代码实现的话和上篇博文换纯色背景思路完全一样,只是在替换颜色时候有了新变化。
要完成该操作,必须保证已加载数据和电极位置数据,同时还要对数据进行提取epoch,并对数据进行ICA处理,操作如下:
在现代计算机系统中,程序的并发性已经变得越来越重要。多线程编程是一种利用计算机的多核处理器来提高程序性能的方法。C++是一种功能强大的编程语言,提供了丰富的多线程编程支持。本文将介绍如何利用C++多线程编程来提高程序的并发性。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer),QQ交流群:903290195
二维码(QR Code)是一种常见的矩阵型条码,被广泛用于扫码支付、产品标识、活动推广等领域。Python提供了许多第三方库用于生成和解析二维码,其中最常用的是qrcode库。本文将介绍如何使用qrcode库来生成二维码,并提供相应的代码示例和详细说明。
前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章,结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈,让我继续写,于是就有这篇文章。这里有两张照片(我手机拍的),背景是我老家的平房,周围是一片开阔地带,都是麦子。有图为证:
这几个月一直在做Android的东西,OpenCV的Demo基本没做,正好前两天也刚下载了VS2022,正好借助新的VS2022做个简单的OpenCV图像切割成九宫格的Demo。
本文继续介绍方法2:输入一系列不同曝光时间的图像及曝光时间,最后HDR调整为一幅清晰图像。由于输入图像太多,本文仅仅列出几个输入图像作为参考。
DNN模块介绍 在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中,当前DNN模块最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练好的Caffe模型数据,OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载,常见的有如下: Caffe TensorFlow Torch/PyTorch OpenCV中DNN模块已经支持与测试过这些常见的网络模块 AlexNet GoogLeNet v1 (also referred to as Inception-5
1、返回顶部按钮 通过使用jQuery中的animate 和scrollTop 方法,不用插件就可以创建一个滚动到顶部的简单动画: // Back to top $('.top').click(function (e) { e.preventDefault(); $('html, body').animate({scrollTop: 0}, 800); }); Back to top 改
昨天在GitHub上看到了一个开源的项目,是利用深度学习来检测是否有佩戴口罩的,感觉还挺好玩的,于是就去下载了训练好的模型,打算用OpenCV的dnn模块来跑一跑。然而,在经过前向传播后,得到的推理矩阵prob是一个1x5972x2 的Mat矩阵,和之前遇到过的推理结果都不太一样,在经过多种解码方式的尝试后,还是没能够对这个推理结果正确得解码。并且在网上搜索也没有找到相关的内容,几乎没有网友使用OpenCV来运行这个模型,基本都是使用深度学习的框架来运行。这就很无奈了,现在只能暂时把这个模型放一边,等其他时候再来研究一下该怎么对它的推理结果进行解码。
收集的35个 jQuery 小技巧/代码片段,可以帮你快速开发. 禁止右键点击 $(document).ready(function(){ $(document).bind("contextmenu",function(e){ return false; }); }); 隐藏搜索文本框文字 Hide when clicked in the search field, the value.(example can be found below in the comment fi
PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块,可以对图片做类似于 PS(Photoshop) 的编辑。
Satelite是一款创新且优雅的创意WordPress主题,在很多主题中你都找不到这类型创意的主题。包括它优秀的界面设计,所以又很适合摄影站点使用,主题全屏展示界面十分的亮眼, 精选的各种图片排版展示,巧妙的菜单选项,视频音乐背景支持等等。所以是一款非常有创意又好用的主题。
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OpenCV DNN模块官方教程地址如下,可以查看各个对应的使用方法https://docs.opencv.org/4.4.0/d2/d58/tutorial_table_of_content_dnn.html
布局优化中常常用到include/merge标签,include的含义类似C代码中的include,意思是直接把指定布局片段包含进当前的布局文件。include适用于多个布局文件中存在相同的xml片段,比如说相同的标题栏、相同的广告栏、相同的进度栏等等。 include的用法很简单,只有下面一句话:
这一节我们给摩托车的场景添加天空盒,使其在蓝天白云下展示,在添加天空盒之前,我们需要先来认识下CubeTexture和CubeTextureLoader
目前大多数数字图像和成像设备每通道使用 8 位,因此将设备的动态范围限制在两个数量级(实际上是 256 个级别),而人眼可以适应变化十个数量级的光照条件。当我们拍摄真实世界场景的照片时,明亮的区域可能会曝光过度,而暗的可能会曝光不足,因此我们无法使用一次曝光来捕捉所有细节。HDR 成像适用于每通道使用超过 8 位(通常为 32 位浮点值)的图像,允许更宽的动态范围。
YOLOv5在OpenVINO上的部署,网上有很多python版本的代码,但是基本都有个很内伤的问题,就是还在用pytorch的一些库做解析,C++的代码有个更大的内伤就是自定义解析解释的不是很清楚,所以本人阅读YOLOv5的pytorch代码推理部分,从原始的三个输出层解析实现了boxes, classes, nms等关键C++代码输出,实现了纯OpenVINO+OpenCV版本的YOLOv5s模型推理的代码演示。下面就是详细的系统环境与各个部分解释,以及代码实现与演示图像。
ArUco标记可以用于增强现实、相机姿势估计和相机校准等应用场景,具体如无人机的自主降落地标、机器人定位。标记中白色部分为唯一标识的二进制编码。
图像处理不仅可以在空间域进行还可以在频率域进行,把空间域的图像开窗卷积形式,变换得到频率域的矩阵点乘形式得到比较好的效果。转换到频率域最常见的是通过傅里叶变换得到图像的频率域表示,处理之后再反变换回去。支持各种卷积处理的效果,比如模糊,梯度提取等,OpenCV中支持傅里叶变换与逆变换的函数分别为
近期在学习SLAM中的回环检测模块,着重于对于字典的训练方式进行了研究,简单整理了下学习笔记如下。
本文将介绍如何使用Python中的qrcode库来生成二维码。通过简单的代码示例和详细解释,读者将学习如何在Python中轻松生成自定义的二维码。
OpenVINO在高版本中支持动态修改模型的输入尺度大小(一般是图像宽与高),这个功能是非常有用的,可以帮助我们在程序执行阶段动态修改CNNNetWork的大小,而无需再次转换IR模型文件。它的基本原理支持来自推理引擎的底层ngraph功能支持。最新的IR文件版本v10,它的加载流程与依赖结构如下:
收藏一下资源: 一、创建图片资源 imagecreatetruecolor(width,height); imagecreatefromgif(图片名称); imagecreatefrompng(图片名称); imagecreatefromjpeg(图片名称); 画出各种图像 imagegif(图片资源,保存路径); imagepng() imagejpeg(); 二、获取图片属性 imagesx(res)//宽度 imagesy(res)//高度 getimagesize(文件路径) 返回
网站中存在一些不会经常变更的内容如静态文件、图片等,我们称之为静态资源。针对这些静态资源使用cache缓存到客户端中,以减少用户再次浏览该网页时的请求量,从而加速了网页的加载、呈现速度。同样,要设置静态资源缓存到客户端,我们需要加一个中间层来处理静态资源的请求。下面以图片为例进行说明。(若图片十分巨大情况下才使用该方法,若图片k级数的话,初次加载速度会更慢,因为IIS对于静态文件和动态文件的处理是不同的,如果图片容量小,动态文件处理的时间占大部分总体加载时间) 未优化: Default.aspx
RGB分为RGB888,RGB565和RGB332三种不同长度的颜色信号,RGB888表示红绿蓝三个信号各占8个比特,RGB则红绿蓝分别占5,6,5个比特。
测试场景: 1.APP启动慢; 2.页面加载慢; 关键词:体验差,打开慢,用户吐槽 测试方法: 1.Android Device Monitor 过滤关键字Display 2.adb shellam start -W -n +包名/Activity 3.程序代码插桩; 4.高速摄像机+QuickTime Player 5.自动化工具+图像识别 测试方法介绍及实际案例操作讲解:
学习SVM(一) SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM(二) 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM(三)理解SVM中的对偶问题 学习SVM(四) 理解SVM中的支持向量(Support Vector) 学习SVM(五)理解线性SVM的松弛因子
VO(Video Output,视频输出)模块主动从内存相应位置读取视频和图形数据,并通过相应的显示设备输出视频和图形。
给你一个大小为 m x n 的整数矩阵 grid ,其中 m 和 n 都是 偶数 ;另给你一个整数 k 。返回执行 k 次循环轮转操作后的矩阵。
https://img-blog.csdnimg.cn/a8356dd1e7bf4807a35bdee76be4f810.gif
OpenCV4.0深度神经网络模块,支持openface模型的导入,提取人脸的128特征向量,进行相似度比对,实现人脸识别。Openface模型的详细信息看这里
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接,图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐,从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础,看一下上一篇我的图像拼接效果如下:
由于篇幅原因,后面一篇写各个算法背后的原理,原理背后的相关知识的了解,人脸识别项目总遇到的问题
2014年VGG发表了一篇基于凸优化的局部特征描述子学习(DLCO)的论文,OpenCV3.2以后在扩展模块中对该论文的完成了代码实现并发布了API支持,提供了基于DLCO的描述子生成支持、基于生成的描述子,可以实现图像特征匹配的对象识别。关于特征描述子学习相关的细节可以看这里:
作为数字雕刻的行业标准,ZBrush的工具集非常灵活,以至于能够让用户选择最适合他们自己的工作流,人们会因为它的众多可用选项而选择经常使用它,程序里的旧功能也许很适合某些特定情景。 给大家介绍有关ZBrush的10个操作技巧,你可能了解也可能不了解,主要针对初学者和中级用户—也可能会有一些奇特的事项对经验丰富的用户有用,这取决于你们选择的工作流。 1、在PaintStop中素描想法
OpenCV图像直接拼接方法下面链接已做介绍,OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接 ,只是这次我们将使用现成的函数实现,它们是vconcat()和hconcat(),当然也有一些细微差异。
在上一篇博客 【Android 逆向】ART 脱壳 ( dex2oat 脱壳 | aosp 中搜索 dex2oat 源码 | dex2oat.cc#main 主函数源码 ) 中 , 分析到 dex2oat 工具源码中的主函数为 /art/dex2oat/dex2oat.cc#main , 在该函数中调用了 /art/dex2oat/dex2oat.cc#Dex2oat 函数 ;
《OpenCV源码Android端编译,用时三天,我编了个寂寞。。。》文中介绍了编译OpenCV+Contrib模块的编译,虽然Andorid下编译始终没有获得libopencv_java4.so的库,不过在Windows下编译还是正常的,今天主要介绍人脸特征点的检测功能,就用到Contrib模块中的FaceMarkLBF。
该文是图像/视频超分“反思”之旅的第二站:BackProjection,本文对图像/视频超分中的BackProjection进行了汇总,从源头到其在AI中的应用进行了介绍。
1 修改背景图片直接替换掉EasyBoot\disk1\ezboot目录下面的BACK.BMP文件即可。但是限于DOS功能限制,只能使用640×480像素,256位色的BMP图片。
在 GitHub 热点趋势 Vol.046 中,HG 介绍过一个微软开源的 AI 工具——Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 作者:Tony沈哲 链接:https://juejin.cn/post/7079313321446506532 来源:稀土掘金 背景 今年自疫情以来,我都没有写过文章。一方面是疫情导致居家办公比较烦躁,另一方面最近有点懒了。但是工作还是要继续,趁这几天优化了一下最近的项目,我整理了一下如何使用 OpenCV 和微信二维码引擎来实现二维码的识别。 微信开源了其二维码的解码功能,并贡献给 OpenCV 社区。其开源的
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