以前写Java人脸识别爬虫的时候遇到的问题,最早的时候是用tempfile的形式去解决每一个爬虫线程爬取图片到本地,保存为tempfile,然后opencv再读取出来做处理和识别,但是这样涉及磁盘io,爬虫性能异常缓慢,所以后面思考了一段时间琢磨出来再内存里面对图像进行转化,本质上,图像数据对Java来说都是bytes[]串,所以我的转化过程的思路,就是把byte串取出来,重新组装。 opencv Mat转BufferImage
【Java】人流量统计-动态版之视频转图识别请访问 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/940413
https://github.com/opencv/opencv/releases
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我们团队前段时间做了一款小型的智能硬件,它能够自动拍摄一些商品的图片,这些图片将会出现在电商 App 的详情页并进行展示。
在日常生活开发中,我们时常遇到需要自动化完成的重复性任务,比如自动化测试,还记得在某银行开发某某通软件时,开发要辅助测试,每次项目上线后都要群里发100条消息,真的苦不堪言,每次发版后都要测试(因为之前出现过消息丢失),在比如游戏辅助,比如读取桌面,在桌面内进行人脸识别找到头部,然后鼠标移动到头部,按下鼠标左键进行射击(不要骂我哦,我没有开挂),再比如完成一些日常任务啥的
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十四篇,如标题所说,今天的功能是检测摄像头内的人是否带了口罩,把检测结果实时标注在预览窗口,如下图所示: 📷 整个处理流程如下,实现口罩检测的关键是将图片提交到百度AI开放平台,然后根据平台返回的结果在本地预览窗口标识出人脸位置,以及此人是否带了口罩: 📷 问题提前告知 依赖云平台处理业务的一个典型问题,就
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坦白从宽吧,我就是那个花了两天两夜把 1M 图片优化到 100kb 的家伙——王小二!
本章旨在与 OpenCV,其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题:
在使用OpenCV进行颜色识别和追踪时,我们通常会将图片格式转为HSV格式。在转换为HSV格式过程中,吃到过一些教训。
在使用OpenCV进行图像处理或计算机视觉任务时,你可能会遇到类似以下错误的错误信息:
最近在做一个工业巡检的项目,主要涉及的内容是指针型表计的读取。本系列文章主要介绍实现表计读取的全流程开发(立个FLAG,想想真是肝...留下了不争气的眼泪),其中主要使用的工具为百度开发的PaddleX和Visual studio 2019。
本文介绍在C++语言中,矩阵库Armadillo的mat、vec格式数据与计算机视觉库OpenCV的Mat格式数据相互转换的方法。
Java是一门面向对象的编程语言,可以通过调用OpenCV库来实现人脸检测功能。OpenCV是一个开源计算机视觉库,其中包含许多用于图像处理和分析的函数和模块。下面我们将学习如何使用Java和OpenCV来实现人脸检测和标记出来。
OpenCV中有很多函数在图像处理时候都有一些参数可以有多个选择,这个时候开发者如果像快速试错,找到最佳的参数组合或者参数类型的时候。OpenCV中通过HighGUI的滚动条提供这样一种方便的调试方法,只是OpenCV官方教程里面滚动条的代码实现比较简单,甚至有些粗糙。本文讲会在官方教程的基础上进一步改进,获取的一个更加通用的版本代码。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了,为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉,小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善,主要是借鉴了更多大神的文章,希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助,请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数,是刚开始学习opencv,还是使用opencv进行开发调试,都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略,在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
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 函数说明 OpenCV C++的图像对象Mat有一个函数convertTo可以把图像数据在不同的精度类型之间来回切换比如从字节到浮点数之间来回切换。非常方便,该函数的官方说明如下: 其中参数alpha可以让数据放缩到指定的范围内,比如从字节到浮点数类型 CV_8U 转换为CV_32Falpha=1.0/255.0时表示从0~255切换到0~1之间 浮点数类型到字节类型 CV_32F 转换为CV_8Ualph
如果您使用OpenCV已有一段时间,那么您应该已经注意到,在大多数情况下,OpenCV都使用CPU,这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题,OpenCV在2010年增加了一个新模块,该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试:
OpenCV 中最常用的一个API函数 imshow 各种编程与应用技巧,是否有你以前一直想的,但是从来没有成功过的操作!
cv_bridge是一个用于在ROS(Robot Operating System)和OpenCV之间进行图像转换的库。它提供了方便的接口和功能,用于在ROS中将ROS图像消息(sensor_msgs/Image)与OpenCV图像格式之间进行相互转换。
平常用的比较多的是 imread函数,直接将一个.jpg或者.bmp或者其他格式图片文件,读入到mat矩阵中。
下图形象地展示了一张图像中的各个像素点数据是如何存储的, 因为图像本身的像素点比较多,下图显示的图像像素数据只是图片左上角20×20大小的部分数据:
图像的直方图是像素强度分布的图形表示。它提供了像素值集中位置以及是否存在异常偏差的估计值。
在Android NDK开发中,有时候会遇到一个常见的错误:sh ndk-build.cmd command not found。这个错误通常出现在使用Windows操作系统进行NDK编译时。
在图像处理领域,OpenCV是一款强大而广泛应用的开源库,能够提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。本篇博客将介绍如何利用Qt 编辑器调用OpenCV库对照片进行换底色处理,实现更加独特和吸引人的效果
在使用OpenCV进行图像处理时,有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
UMat对象起源 OpenCV3中引入了一个新的图像容器对象UMat,它跟Mat有着多数相似的功能和相同的API函数,但是代表的意义却太不一样。要说到UMat对象的来龙去脉,必须首先从OpenCL来开始说,OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准,这个标准最早是苹果公司提出,后来变成了一个国际标准,目的是通过它开发通用的GPU计算软件,中国的华为是该标准的成员之一。说的直白点就是如果CPU或者GPU支持OpenCL标准,就可以通过OpenCL相关编程实现使用GPU计算。OpenCV2.x开始支持它,
微信上有个OpenCV研习社的会员告诉运行模板匹配的代码会程序崩溃,无法执行,还给我发了截屏,我建议他先debug,过了一会儿他告诉我说:“发现imshow这句代码有问题”,我感觉很奇怪,就让他把整个工程文件都发我啦,我今天下午的时候打开看了一下他的代码,发现没有什么问题,我一运行的时候就得到下面的错误:
最近在使用OpenCV的一些功能和方法,所以汇总一些关于OpenCV的方法在Android端上的调用吧。
盲水印,顾名思义就是看不见的水印。今天我们来说下频域加盲水印。相信大家做过图像处理的对频域、时域、空间域概念都有了一定的了解。
学习OpenCV大家都会遇到一个对象叫做Mat,此对象非常神奇,支持各种操作。很多初学者因此被搞得头晕脑胀,它各种用法太多台杂,搞得初学者应接不暇,感觉有心无力、无处下手之感这里我们首先要正本清源,从Mat对象的产生原因说起,然后再把Mat各种神奇用法一一梳理总结。 Mat对象起源: 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象,是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对象,但是OpenCV开发者在做复杂图像处理算法分析与计算时候,创建了很多IplImage这样的数据结构,偶尔最后可能忘记释
碰见一种特殊情况,Android 设备没有默认集成Camera摄像头。只好选择了 usb 摄像头。
软件环境配置: 系统环境:WIN10 开发环境:VS2017 opencv:opencv3.4.0 本实例的作用: 读取摄像头或者本地视频数据进行播放 写入视频数据 读取图片在子窗口显示、resize等 void playVideoFromCam(){ //从摄像头读入视频 VideoCapture capture(0); //0笔记本内置摄像头,1调用usb摄像头 while (1) { Mat frame; //定义一个Mat变量,用于存储每一帧的
本章将向您展示如何为 Android 智能手机和平板电脑编写一些图像处理过滤器,该过滤器首先针对台式机(使用 C/C++)编写,然后移植到 Android(使用相同的 C/C++ 代码,但使用 Java GUI), 这是为移动设备开发时的推荐方案。 本章将涵盖:
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改,但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术:高动态范围成像,无缝克隆,脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意,在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术(修复和去噪)。
在本章中,我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
计算机视觉应用是有趣和有用的,但是底层算法是计算密集型的。 随着云计算的到来,我们可以使用更多的处理能力。
本节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用。 本节包括下面几个方面的内容: 1.如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行
主要知识点 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 AS2.2与OpenCV3.2集成 程序演示与代码 AS集成OpenCV3.2配置常见错误 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 OpenCV是图像处理与机器学习的计算机视觉开源框架,其SDK支持Java、C++、Python、支持在Win系统、Android系统、苹果系统上开发编程。OpenCV3.2是OpenCV的最新Release,包含了大量的缺陷修正与新API使用,一个例子就是在二值化的时候OpenCV2.x对于自动阈
寄语:本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习,以最常用的平移和旋转为例,帮助大家梳理几何变换的概念和应用,并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
当我们在使用OpenCV进行图像处理时,有时候会遇到如下错误信息:OpenCV Error: Assertion failed (ssize.width > 0 && ssize.height > 0) in cv::resize, file C:\proj。这个错误通常是由于图像的宽度或高度为0导致的。在本篇文章中,我将介绍一些可能导致这个错误的原因,并提供一些解决方法。
基于上一篇中的界面程序,将图像的显示通过opencv实现,将opencv的环境加入至qt程序中,注意qt默认为release环境。
openCV 是使用 Mat 进行存储图片,记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢?
之前我写过一篇介绍学习OpenCV C++一些前置基础C++11的基础知识,主要是介绍了输出打印、各种常见数据容器,这里又整理了一篇,主要涉及时间计算与格式化输出、各种数据类型之间的相互转换、简单的定义方法与泛型方法定义使用。
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