Karen110 Karen110
2年前
OpenCV-Python图像转换为PyQt图像的变形及花屏无法正常显示问题研究
☞░ 前往老猿Python博文目录 ░一、引言在《PyQt转换显示PythonOpenCV图像实现图形化界面的视频播放》介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能。其中的关键函数如下:defcvImgtoQtImg(cvImg):定义opencv图像转PyQt图像的函数QtImgBufcv2.
Karen110 Karen110
2年前
PyQt转换显示Python-OpenCV图像实现图形化界面的视频播放
一、引言在PythonOpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口,有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上,这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合。但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同,这就需要进行转换。二、背景知识1.PythonOpenCV的图像是BGR格式的,而PyQt图像格式是RGB格式的,二者需要转换;
Karen110 Karen110
2年前
图像中查找小图像的方法
如果有一副大图像和该大图像中截取的部分小图像,用人眼很容易找到小图像在大图像中的位置,但如果想通过电脑自动查找怎么解决呢?有2种方法,一种是直接通过图像矩阵的数据内容匹配进行查找,在一个大矩阵中查找对应小矩阵,这是精确匹配,要求小矩阵的所有元素与大矩阵中某部分的所有元素完全一致;另外一种就是OpenCVPython的HMT(hitandmisstransf
Wesley13 Wesley13
2年前
SIFT+BOW 实现图像检索
原文地址:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910本文概述图像检索是图像研究领域中一个重要的话题,广泛应用于医学,电子商务,搜索,皮革等。本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计。图像检索概述图像检索按照描述图像不同方式可以分为两
Wesley13 Wesley13
2年前
java 字符编码
1.字符集编码<br/    JDK1.6APi中提供的字符串构造方法有指定编码字符集和系统默认编码字符集两类。对于指定编码字符集来说,很好理解。默认编码字符集中描述如下:    ConstructsanewStringbydecodingthespecifiedarrayofbytesusingtheplatform's
Stella981 Stella981
2年前
Android OpenCV(二十二):边缘检测
边缘检测什么是图像的边缘?图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘(或边沿)是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方,它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间,因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、纹理结构
Wesley13 Wesley13
2年前
go 其它编码转UTF8编码
需要安装两个包:gopmgetgvgolang.org/x/textgopmgetgvgolang.org/x/net/htmlpackagefetcherimport("bufio""golang.org/x/net/html/charset""golang.org/x/text/enco
可莉 可莉
2年前
14、OpenCV实现图像的空间滤波——图像锐化及边缘检测
1、图像锐化理论基础1、锐化的概念   图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶
Stella981 Stella981
2年前
Serverless 实战:用 20 行 Python 代码轻松搞定图像分类和预测
图像分类是人工智能领域的一个热门话题,通俗来讲,就是根据各自在图像信息中反映的不同特征,把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,代替人的视觉判读。在实际生活中,我们也会遇到图像分类的应用场景,例如我们常用的通过拍照花朵来识别花朵信息,通过人脸匹对人物信息等。通常,图像识别或分
子桓 子桓
12个月前
如何在不失真的情况下放大图像?
如何在不失真的情况下放大图像?选择ON1ResizeAi2023.5激活版太有必要了,专业智能图像处理工具,特别适合需要对图像进行放大处理的用户。它具有出色的算法和易于使用的界面,可以帮助用户轻松地调整和增强图像细节,从而获得更好的图像质量。无损放大:ON