我目前有一段显示视频的代码,我正在尝试对其进行扩展,以便显示当前帧与上一帧之间的差异,以便检测运动.我知道我将不得不使用absdiff()函数来显示两个图像之间的对比度,但是我不确定如何将前一帧存储为Mat.有人可以看看下面的代码,告诉我应该在哪里添加“上一帧”代码以及应该写什
我编写了一种通过双线性缩放方法缩放图像的算法,但效果不理想.我确实在我的代码中找不到任何错误,但是它产生了错误的输出： Process(context: ImageData): ImageData { var imageData = context; var w = imageData.width; var h = imageData.height
我正在使用ImageChops库,以便使用差值功能比较两个图像： im1 = Image.open("image1.jpg") im2 = Image.open("image2.jpg") diff= ImageChops.difference(im1, im2) 差异函数如何工作？里面到底在做什么？解决方法:ImageChops.difference计算“两个图像之间逐像素差异的绝对值”,这将
我正在尝试为上传的图像加水印. 我有一个可以正常工作的多重上传脚本,请参见下文： $gallery=$_GET["gallery"]; $album=$_GET["album"]; if(isset($_FILES['files'])){ $errors= array(); foreach($_FILES['files']['tmp_na
这是我的示例图片 我想根据红色标记点对图像进行如下转换. 我实现了这里描述的公式：http://www.corrmap.com/features/homography_transformation.php 但是我的输出是： 输出图像中有太多黑色噪声. 这是我的java代码 import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOExcep
我必须将从相机/画廊捕获的图像上传到服务器.在许多应用程序中,我看到分辨率为1000X560的图像大小为35 KB.以我为例,图像大小最大为380 KB.我的手机的相机拍摄的分辨率为2368X4224的图像尺寸小于< 2 MB.如何在保持较小尺寸的情况下获得高分辨率图像？到目前为止,这是我尝试过的： Bit
我必须将从相机/画廊捕获的图像上传到服务器.在许多应用程序中,我看到分辨率为1000X560的图像大小为35 KB.以我为例,图像大小最大为380 KB.我的手机的相机拍摄的分辨率为2368X4224的图像尺寸小于< 2 MB.如何在保持较小尺寸的情况下获得高分辨率图像？到目前为止,这是我尝试过的： Bit
我正在尝试构建一个应用程序,无论光照条件如何,该应用程序都可以检测皮肤不同部位(手,额头,脸颊)的肤色.我可以使用此project来做到这一点,但它不考虑光照条件.这是Iphone app之一解决方法:如果您想自己进行一些图像处理,我建议为图像的每个面部区域创建一个直方图.只要opencv能够
我正在尝试制作一种白色到黄色刻度的色度计. 我将尽力更好地解释,但由于我是Python和Image Processing的新手,因此如果我说错了请纠正我. 我正在使用HSV色彩空间,因为我读到它可以更好地代表三个分量(色相,饱和度和值)的色彩特征.假设我的图像带有一些白色阴影,程序应该能够基于像
我如何解决从图像中识别和提取矩形的问题,如下图所示. 请注意,我的矩形可能不完整,并且缺少一些边,而某些边可能是部分线. 谢谢 ！ 解决方法:可以使用morphological操作(例如eroding and dilating)来解决.这两个操作将有助于创建闭合的矩形. 之后,您可以使用page中的教程来检测简单的
在很大程度上要感谢stackoverflow(here、here和here)上的一些出色答案,在对齐图像方面我取得了相当不错的成功.但是,有一个问题,如下所示.当我将许多图像缝合在一起时,它们变得越来越小. 我对这种情况为什么会发生的理论是,摄像头不完全垂直于地面,因此当我添加越来越多的图像时,由
对于我的项目,我正在尝试使用python中的openCV对图像进行二值化.我使用来自openCV的自适应高斯阈值转换图像,结果如下： 我想将二进制图像用于OCR,但是它太吵了.有什么办法可以消除python二进制图像中的噪音吗？我已经从openCV尝试过fastNlMeansDenoising,但是没有什么区别. 也欢迎P.S
我想在python中使用matlab函数strel(“ line”) 我发现像scikit-learn / opencv / mahotas这样的python库 但我找不到 最后,我在pymorph’seline’中发现了类似的功能,但与matlab strel函数不同. 具体来说,我想使用(或实现)strel(“ line”)并旋转它. 像strel(“ line”,length,deg
我想检查cv2.imwrite是否正确执行并保存了我的文件.我尝试将异常处理与try-except结合使用,但是例如,如果没有名为foo /的文件夹,则无论如何它将被打印：“图像已写入” try: cv2.imwrite("foo/img.jpg", myImage) print("Image written") except: print("Problem") 附
有人知道一些针对以下问题的开源框架,代码示例等吗？我有几个相同对象的图像.需要找到一种方法将它们拼接成一个全景图像.解决方法:参见Panorama Tools. 该项目也处于活动状态(不是僵尸开源项目). 另一种方法是获取基于命令行的工具并使用直接在程序中调用程序. 如果您有兴趣自行创建
我正在编写python代码,以从网络上获取图像并计算标准偏差,…并对其进行其他图像处理.我有以下代码： from scipy import ndimage from urllib2 import urlopen from urllib import urlretrieve import urllib2 import Image import ImageFilter def imagesd(imagelist)
我想使用ImageJ来处理几千张图像. 有没有办法采用任何通用的imageJ插件并将其自动应用于数百个图像？ 举例来说,假设我要拍摄我的一千张图片,并对每个图片应用极坐标转换- 可以在这里找到ImageJ的Polar转换插件： http://rsbweb.nih.gov/ij/plugins/polar-transformer.html 大！让我们使
是否有人对调整一个图像有任何信息或建议,以使其中的肤色与另一幅图像相匹配？ 这个问题有点晦涩难懂,但我希望以前会有人遇到过这个问题！我这样做的目的是使我可以使用Python(或任何语言,只要通过编程即可)将一张图像中的一张脸替换为另一张图像中的一张脸. 我发现了与该主题相关的几
我在WinForms应用程序C#中有一个用于图像分割的程序,并且在pictureBox中加载了图像.我需要在该图像上绘制一个小圆圈(或椭圆,没关系)(在感兴趣的区域内,并使其向外生长,直到到达所需的边界). 问题是我如何在该图像的任何位置绘制该圆圈？ (如果可以用其他颜色绘制该圆圈,例如红色) 谢
我试图在WPF中显示照相机捕获的帧.我已经可以显示图像了.但是无法找出事件处理方法吗？在WinForm中是Application.Idle,但是在WPF中应该使用什么？我已经看过这个thread了..我做不到.解决方法:为什么不能使用Timer.Elapsed事件？ 只需记住,在Worker Thread中会发生Elapsed回调,这将导致无
我想编写一种图像编辑器,您可以在其中放置人的照片并对其进行变形,例如使用“捏”和“打孔”效果,并添加诸如头发之类的东西或更改其皮肤的颜色.我不知道从哪里开始…是否有一个图像处理框架专注于我要寻找的这些任务？还是我应该拿起一些使用图像处理算法的书并编写一些.Net例程？感谢
我正在尝试通过HttpURLConnection写入图像. 我知道如何写文字,但尝试时遇到了实际问题 写图像 我已经使用ImageIO成功写入本地HD： 但是我试图通过ImageIO在URL上写Image并失败 URL url = new URL(uploadURL); connection = (HttpURLConnection) url.openConnection(); connection.s
我有一张要根据其颜色查找特定位置(坐标)的图像.例如 我想找到这个黑匣子边缘的坐标. 如何使用Java在此图像中检测黑色？ 注意：我的目标是开发一个程序来检测面部的眼睛解决方法:据我所知Fourier transform用于图像处理.这样,您就可以在频域中获得代表信号的图片(如果图像信号是二维的
我一直在审查关于仿射和投影(或透视图)转换的一些资料.我已经审查了PIL和Wikipedia的内容. (http://zh.wikipedia.org/wiki/Transformation_matrix) 不幸的是,我似乎无法找到指定如何形成图像仿射或投影变换矩阵的细节.维基百科的文章似乎与我发现的其他资源有所不同. 网络上是否有
是否可以通过编程方式从JPEG图像中删除重新启动标记？解决方法:jpegtran可以使用-restart N添加标记,因此也可以将其删除.即使不能,如果您想自己编写该功能,它也是进行修改的正确工具.
