OPENCV调用cvCreateFileCapture返回NULL 最近在c++使用视频处理项目,当capture = CvInvoke.cvCreateFileCapture(file)获取视频信息的时候,总返回空值NULL 相信大家也遇到过同样的问题,几番周折,我查找了一些资料,造成这种错误的原因有以下几点:1.你看看自己工程里面是否添加了opencv_ffmpeg*.dll文件( *代表
Opencv3从头开始(一)图像读取、保存、显示 趁有时间把浅墨大佬的opencv入门重新理解一下,从头开始,有一起的小伙伴欢迎加入哦。主要内容为实战代码,带有部分理解。当然这次特地带上了仓老师一起学习。标配框架 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<open
[本地环境] 操作系统:windows 7 64bits VS版本:VS2015 openCV版本:openCV3.4.0 1. openCV下载 下载地址:http://opencv.org/releases.html 选择Win pack如下图所示: 2. openCV配置 2.1 环境变量配置 提取之后,博主将其存放在D:\opencv目录下,path中添加为:D:\open
1.项目简介 动物分类教程+分类释义+界面展示 动物分类是生物学中的一个基础知识,它是对动物进行分类、命名和描述的科学方法。本教程将向您介绍动物分类的基本原则和方法,并提供一些常见的动物分类释义。 1.动物分类的基本原则动物分类根据动物的形态、结构、生活习性、遗传等特征进行分类。动物分类的基本原则包括以下几点: (1)分类的基础:分类应该以形态学为基础,主要从外部形态、内部结构、发育过程和
1.将detect.py运用到界面 要将 YOLOv5 的检测结果与 PyQt 界面结合,你需要进行一些额外的步骤。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用 YOLOv5 进行目标检测并在 PyQt 界面中显示结果。首先,确保你已经安装了必要的库: pip install opencv-python PyQt5 torch 然后,使用以下代码作为 yolov5_detect_pyqt.py
正确的身体姿势是一个人整体健康的关键。然而,保持正确的身体姿势可能很困难,因为我们经常忘记这一点。这篇博文将引导您完成为此构建解决方案所需的步骤。最近,我们在使用 POSE 进行身体姿势检测方面玩得很开心。它就像一个魅力!Pose 是一种高保真身体姿势跟踪解决方案,可从 RGB 帧(注意RGB图像帧)渲染全身上的33 个 3D 地标和背景分割掩模。它利用 BlazePose[1] 拓扑,这是 CO
写在前面 HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。HSV即色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value),又称HSB(B即Brightness)。色相是色彩的基本属性,就是平常说的颜色的名称,如红色、黄色等。饱和度(S)是指色彩的纯度,越高色彩越纯,低则逐渐变灰,取0-100%的数值。明度(V),取0-max(计算机中HSV取值范围和存储的长度有关)。HSV
EasyPR是一个很好的车牌识别开源系统,可做学习之用,也可在其基础之上做开发。我为了学习OpenCV,提升c++代码实现能力和锻炼项目能力,着手开始学习EasyPR,并通过博客发表源码解析,会持续更新,提升自己的总结能力,也方便日后查看。 关于颜色定位的简介,可以参考这两篇博客:http://www.cnblogs.com/freedomker/p/7229806.html,https://b
写在前面 HSI色彩空间是从人的视觉系统出发,直接用颜色三要素:色调(Hue)、饱和度(Saturation或Chroma)和亮度 (Intensity或Brightness)来描述色彩。 H——表示颜色的相位角,是彩色最重要的属性,决定颜色的本质。红、绿、蓝分别相隔120度;互补色分别相差180度,即颜色的类别。 S——表示颜色的深浅程度,饱和度越高,颜色越深。与白色的比例有关,白色比
1.github官网下载源码2.配置深度学习环境3.下载模型4.照片上色代码 from deoldify import device from deoldify.device_id import DeviceId #choices: CPU, GPU0...GPU7 device.set(device=DeviceId.GPU1) from deoldify.visualize imp
Python做图像图形研究的时候,通常需要画很多辅助几何形状(比如bounding box等)。基于opencv的几何图形绘制具有易用性,而且天然能和numpy数组交互。 本文总结了几种常用的cv2画几何图形的方法,当一个简易的手册使用: 1.直线绘制:cv2.line输入规范如下: cv2.line(image, start_point, end_point, color, thickne
目录 [TOC] 平台:Windows 10 20H2Visual Studio 2015opencv_contrib-3.4.12 参考文章: 添加OpenCV_contrib库至OpenCV3.1.0中(Windows 64位 环境下编译OpenCV3.1.0和OpenCV_contrib)—— MICHAEL_LIUopencv_contrib安装笔记 —— weijifen00
参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/87185139 一、3D空间中点到图像的投影 设3D空间中的点(x,y,z)投影到图像上的像素坐标(连续值,以左上角像素的左上角为原点的坐标系,注意与整数值的图像像素索引相区别,详见此文第2部分)为(u,v),深度为d,图像内参矩二、图像缩放及同一3D点在缩放前后图像中的投影坐标对于3D空间中的同一个点,其投影到缩放前后图像
旋转图像: import numpy as np import argparse import cv2 #旋转后图像完整,图像会增大 def rotate_bound(image, angle): (h, w) = image.shape[:2] (cX, cY) = (w // 2, h // 2) # angle to rotate cloc
还有一篇文章在这: http://www. opencv. org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096 找圆算法((HoughCircles)总结与优化 图像处理之霍夫变换圆检测算法 转载 2017年07月14日 16:36:27 506 - created by gloomyfish 图像处理之霍夫变换圆检测算法
对于形变,以下两种 相关系数的效果比较好: cv2.TM_CCOEFFcv2.TM_CCOEFF_NORMED 其余四种会误检。 平方差匹配CV_TM_SQDIFF:用两者的平方差来匹配,最好的匹配值为0 归一化平方差匹配CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配CV_TM_CCORR:用两者的乘积匹配,数值越大表明匹配程度越好 归一化相关匹配CV_TM_CCORR_NORM
1.测试时数据增广 测试时数据增广(TTA)在测试时使用数据增广技术获取同一数据的多个“变体”,使用同一网络在这些“变体”以及原始数据上进行推断,最后整合所有结果作为该原始数据最终的预测结果。 TTA类似于集成学习,都是整合多个结果作为最终预测,但区别在于:TTA只使用一个模型,多个结果的来源是多个数据“变体”。 2.mmdetection3d中,点云数据的测试时数据增广 2.1
源代码:https://github.com/nekoze1004/HeadPoseTrackingTest/blob/cf3ee683bb2399fe018e54077200a8a5009f6de2/HeadPoseTest02.py import dlib import cv2 import numpy as np from imutils import face_utils
1.复制粘贴数据增广 复制粘贴(copy-paste)数据增广又叫GT增广,是将其余帧的边界框及其内部点云复制到当前帧,以增加当前帧数据丰富性的一种数据增广方法。复制前后的边界框在帧内的坐标不变,需要满足“不与已有边界框重合”的条件,且添加时会删除当前帧在复制边界框内的点。 2.mmdetection3d中物体点云数据库的建立 本节以nuScenes数据集为例,介绍mmdete
MMDetection3D的点云数据一般会经历如下步骤/模块:下面分别介绍每个部分的一些典型模型。 0.体素化函数 在介绍体素编码器前,需要先介绍体素化函数,以理解体素编码器的输入参数含义。 0.1 mmcv.ops.voxelize中的Voxelization类初始化参数:注:将体素大小z_zise设置为与点云高度范围相同时,就可以实现柱体化操作。 forward函数:0.2 MVXTwoS
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