關於opencv中VideoCapture和VideoWrite的使用
opencv來讀取視訊和寫入視訊時，要先設定capture屬性格式。而且要嚴格按照屬性的順序設定，否則會設定失敗，這樣就會按照opencv預設的格式來讀取和儲存視訊了（尤其是想要讀取高解析度影象）。
Mat frame;
capture.set(CAP_PROP_FOURCC, FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'));
capture.set(CAP_PROP_FPS, 30);
capture.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920);
capture.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080);
注意：讀取高解析度時，只能使用MJPG格式。但是還有一個問題沒有解決，當用opencv錄製了MJPG格式視訊後，無法用opencv來讀取，目前不知道什麼原因。相關推薦
關於opencv中VideoCapture和VideoWrite的使用
opencv來讀取視訊和寫入視訊時，要先設定capture屬性格式。而且要嚴格按照屬性的順序設定，否則會設定失敗，這樣就會按照opencv預設的格式來讀取和儲存視訊了（尤其是想要讀取高解析度影象）。Mat frame;capture.set(CAP_PROP_FOUR
opencv中videocapture用法 開啟視訊和開啟攝像頭
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) {
OpenCV中Mat和IplImage之間的相互裝換（OpenCV2.0和OpenCV3.0）
Mat是OpenCV和C++介面的矩陣類，IplImage是OpenCV和C語言介面的結構體。 Mat讀取顯示用的是imread、imshow等，IplImage讀取顯示用的是cvLoadImage()、cvShowImage()。 有時候會涉及到兩者之間的轉換，下面詳細見介紹一下兩者之
opencv中solvePnPRansac()和solvePnP()
關於Ransac()的介紹參看博文基礎演算法 solvePnPRansac() bool cv::solvePnPRansac ( objectPoints, bool useExtrinsicGuess = false,
opencv 中 IplImage和Mat相互轉換
Mat 轉 IplImage * IplImage imgTmp= (IplImage)(frame); IplImage *img= &imgTmp;//&：原來直接使用 &(IplImage）frame操作取了臨時變數的地址。返回後臨時變數已經
OpenCV中shape和resize函式的區別
有趣的OpenCV，img.shape()和cv2.resize() 在OpenCV中，img.shape[0]得到的是圖片的高，img.shape[1]得到是圖片的寬， 可是在cv2.resize(img, (dimension[0], dimension[1]))
opencv中線性和非線性濾波（程式）分析
線性濾波的方框濾波，均值濾波與高斯濾波，屬於非線性濾波的中值濾波，雙邊濾波，對應的程式中都給出了，這是一個綜合的測試程式。 #include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #in
opencv中VideoCapture的使用
引數：第一個是屬性ID，第二個是該屬性要設定的值。屬性ID如下：CV_CAP_PROP_POS_MSEC Current position of the video file in milliseconds.CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 0-based index of the frame t
opencv中獲取和設定視訊的解析度，fps等
#include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { char c = 0; VideoCapture capture(0); /*設定攝像頭引數 不要隨意修改
SIFT在OpenCV中的調用和具體實現(HELU版)
高斯 pan vector 圖片轉換 esc 循環 step () 簡單的 前面我們對sift算法的流程進行簡要研究，那麽在OpenCV中，sift是如何被調用的？又是如何被實現出來的了？ 特別是到了3.0以後，OpenCV對特征點提取這個方面進行了系統重構，那麽整個代碼結
OpenCV中的霍夫線變換和霍夫圓變換
word 得到 統計 不同 效率 兩種 做的 ndis pan 一、霍夫線變換 霍夫線變換是OpenCv中一種尋找直線的方法，輸入圖像為邊緣二值圖。 原理： 一條直線在圖像二維空間可由兩個變量表示， 例如: 1、在 笛卡爾坐標系: 可由參數: (m,b) 斜率和截距表示。
dlib中的image和opencv中的image格式互轉
//dlib::array2d is an image already, you can use it for any dlib's image functions //load image: dlib::array2d<dlib::rgb_pixe
OpenCV-Python] OpenCV 中攝像機標定和 3D 重構 部分 VII
https://www.cnblogs.com/Undo-self-blog/p/8448500.html 42 攝像機標定 目標 • 學習攝像機畸變以及攝像機的內部引數和外部引數 • 學習找到這些引數，對畸變影象進行修復 42.1 基礎 今天的低價單孔攝像機（照相機）會給影
最近鄰插值和雙線性插值的基本原理 以及OpenCV中resize函式的用法改變影象的大小
最近鄰插值和雙線性插值的基本原理 影象的縮放很好理解,就是影象的放大和縮小。傳統的繪畫工具中,有一種叫做“放大尺”的繪畫工具，畫家常用它來放大圖畫。當然，在計算機上，我們不再需要用放大尺去放大或縮小影象了，把這個工作交給程式來完成就可以了。下面就來講講計算機怎麼來放大縮小圖象；在本文中，
opencv中的開運算，閉運算，形態學梯度，頂帽和黑帽簡介
1.開運算 開運算 = 先腐蝕運算，再膨脹運算（看上去把細微連在一起的兩塊目標分開了） 開運算的效果圖如下圖所示： 開運算總結： （１）開運算能夠除去孤立的小點，毛刺和小橋，而總的位置和形狀不便。 （２）開運算是一個基於幾何運算的濾波器。 （３）結構元素大小的不同將導致濾波
Opencv中並行影象處理環境的搭建和配置（opencv1.0 CUDA3.0，vs2010）
這一章我們將介紹如何從頭搭建並配置一個用於影象處理的VC++平行計算環境。所用作業系統為Windows 7的32位系統，程式設計環境為VS2005，CUDA版本為3.0，OpenCV版本為1.0。內容包括建立一個基於VS2005的簡單的對話方塊工程，安裝和使用OpenCV，以及安裝配置CUDA環境。
0003-OpenCV中重對映函式remap的使用,以影象在x和y方向的翻轉為例!
首先介紹一下remap函式！ remap就是用來做重對映的，重對映的含義這裡先不講，大家看完這篇文章就知道了！ 函式原型如下: C++: void remap(InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1, InputArray map2, i
在OpenCV中實現決策樹和隨機森林
目錄 1.決策樹 2.隨機森林 1.決策樹 需要注意的點： Ptr<TrainData> data_set = TrainData::loadFromCSV("mushroom.data",//檔名
檢視opencv 中Mat中的資料和影象
1、列印Mat中的資料 Mat element； ..... cout << "3*3矩形核：" << endl << element << endl; 列印顯示如下： 2、檢視程式中的Mat影象
opencv中 cv2.KeyPoint和cv2.DMatch的理解
cv2.KeyPoint是opencv中關鍵點檢測函式detectAndCompute()返回的關鍵點的類，他包含關鍵點的位置，方向等屬性具體如下： #point2f pt;//位置座標 # float size; // 特徵點鄰域直徑 #float angle; // 特徵點的方向，值為[零,