在OPENCV中,我看到Imread()和VideoCapture()都将字符串带到多个扩展的文件路径.有没有一种方法可以获取由它们支持的扩展名列表?例如,获取" JPG"," PNG"," MOV"," MPG"等列表?我认为这是系统依赖的,其他人需要在运行时查询此问题. 此外,如何确定支持?如果具有以下代码和垫子之类的东西,我回来总是会部分损坏(我可以看到一些图像).无论我要求什么帧号,它似乎都不会改变.我可以在我的视频播放器"图腾"中播放此视频,但是我什至不确定图腾和OpenCV是否还在为此文件使用相同的编解码器. Mat fromVideo(std::string _videoPath, int frame) { VideoCapture capture(_videoPath); Mat f; for (int i = 0; i > f; } return f;
以下是关于 mat 的编程技术问答
我有这个功能: void foo(cv::Mat &mat){ float *p = mat.ptr(0); //modify mat values through p } 我有此代码称为函数: void bar(std::vector &vec){ //... cv::Mat res(m, n, CV_32FC1, (void *)&workspace.front()); } 但是,上面的代码存在性能问题:vec可能不会对齐.实际上,英特尔编译器说reference *out has unaligned access.我希望这是原因. btw,正如我在 >问题,cv::Mat将保持对齐.因此,一个简单的解决方法是: 创建cv::Mat res(m,n) 呼叫foo(m); 将vec指针分配给m.ptr(0) 您可以想象,此处的表现至关重要,因此深深的问题是无问题的.
我有3D垫子,想将其转换为向量.我尝试了OpENCV的reshape()函数,但似乎与具有超过2的尺寸的矩阵无法使用.如何将3D垫子转换为向量?我可以通过访问垫子中的所有元素来做到这一点.有没有有效的方法? 解决方案 如果我们有以下3D矩阵: const int ROWS=2, COLS=3, PLANES=4; int dims[3] = {ROWS, COLS, PLANES}; cv::Mat m = cv::Mat(3, dims, CV_32SC1); // works with other types (e.g. float, double,...) 这仅适用于连续的垫子对象(即m.iscontinuel()== true) 获得包含相同元素的相同类型的向量: 使用过载的STL向量构造函数: 声明和初始化与矩阵相同类型的向量并复制所有垫子元素: const int* p3 = m3.ptr(0); std::vector
我在(OpenCV开源)中提取了SIFT功能,并将其提取为关键点.现在,我想将它们转换为矩阵(带有x,y坐标)或将它们保存在文本文件中... 在这里,您可以看到用于提取关键点的示例代码,现在我想知道如何将它们转换为垫子或将其保存在TXT,XML或YAML ... 中 cv::SiftFeatureDetector detector; std::vector keypoints; detector.detect(input, keypoints); 解决方案 转换为cv :: mat如下. std::vector keypoints; std::vector points; std::vector::iterator it; for( it= keypoints.begin(); it!= keypoints.end();it++) { points
我在管理功能中的内存方面有一些麻烦.瓦格里德说,转换功能后我有记忆泄漏.难道是因为数据没有正确发布吗?我试图使用临时机,但是我的程序要么崩溃或无法正常工作.有人以前遇到过这个问题吗? this->images.push_back(new cv::Mat()); //ID cv::threshold(*this->images[MASK], *this->images[ID], 0.0, 1.0, cv::THRESH_BINARY); this->images[ID]->convertTo(*this->images[ID], CV_32SC1); 这是valgrid输出: ==5663== 64,339,996 bytes in 1 blocks are possibly lost in loss record 380 of 380 ==5663==
有100张PNG图像,尺寸= 256*256,通道= 1 这是我的测试代码(在垫子中保存2张图像的测试): label = {sprintf('%01d.png\n', 0:100)}; img = regexp(label{:}(1:end-1), '\n', 'split'); F1=im2double(imread(img{1})); F2=im2double(imread(img{2})); label=cat(1,F1,F2);` save('test.mat', 'label') - > test.mat是256x256x2 double 但是,我想将100张图像保存在垫子中. 我的想法是f1〜100 1〜100.png然后cat(1,f1,f2 ... f100),然后保存. 因此,我尝试使用loop in for loop创建f1〜100以相应地加载1〜100.png 这样: for i=1:100 eval(["F",num2str(c),
我的Web应用程序正在Apache Tomcat中运行. classloader/component org.apache.catalina.loader.WebappClassLoader @ 0x7a199fae8占据1,70,86,32,104(88.08%)字节. 内存是在java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment[]的一个实例中累积的.. 我在分析HeapDump时遇到了这个问题.如何进一步分析它? 解决方案 您提供的信息很少,所以我只能提供很少的建议……; - ) 首先,您需要找出谁在使用最大的对象(在您的情况下HashMap).尝试查看HashMap的内容,以便您可以找出它的用途.您还应该尝试查看引用该对象的位置. 您可以尝试限制其大小.取决于您使用的框架还是通过您自己的代码使用的框架使用,这很容易(例如,框架缓存的配置更改),介质(例如,您需要
我需要实现一个接收包含图像字节的字符串(通过Boost插座连接接收)和转换将信息转换为 openCV CV :: Mat . 我也知道图像的宽度和高度及其大小在字节中.我的功能看起来像这样: void createImageFromBytes(const std::string& name, std::pair dimensions, const std::string& data) { int width,height; width = dimensions.first; height = dimensions.second; //convert data to cv::Mat image std::string filepng = DATA_PATH"/" + name +".png"; imwrite(filepng, image); } 哪种是最好的方法? OpenCV是否具有来自字符串的垫子的构造函数?
我知道MAT文件的版本问题,该版本与Python中的不同加载模块相对应,即scipy.io和h5py.我还搜索了许多类似的问题,例如前两个级别: 大小: 在HOI中: 在hoi bboxhuman中: 当我使用spio.loadmat('anno_bbox.mat', struct_as_record=False, squeeze_me=True)时,它只能将第一级信息作为字典. >>> anno_bbox.keys() dict_keys(['__header__', '__version__', '__globals__', 'bbox_test', 'bbox_train', 'list_action']) >>> bbox_test = anno_bbox['bbox_test'] >>> bbox_test.keys() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in
查看以下代码 Blue = channel[0]; Green = channel[1]; Red = channel[2]; Mat G = (Green + Blue) / 2; 红绿色和蓝色是图像的通道.绿色和蓝色的总和很奇怪,有时会弹出一个圆圈,有时是"修复".例如,对于具有值为120和蓝色45的绿色像素,G值为82(因此仅占82,5的整数部分).在另一种情况下,绿色为106,蓝色为33,我得到了G的值70(因此,它会循环,因为(33+106)/2 = 69,5). 哪个操作? 解决方案 openCV使用"圆形半为甚至"舍入模式.如果分数为0.5,则可以圆形到最接近整数.这就是为什么82.5舍入到82和69.5至70. 的原因. 其他解决方案 在OpenCV源中实现cvRound的差异发生了.它的一部分从int cvRound( float value ) { double intpart, fractpart; fractpart = mod
我目前正在尝试根据此 paper . 我的困难是扭转转换过程.当结果与初始RGB垫不那么相同时.我想我错过了垫子之间的类型铸件,但我不能说是什么! 这是我的代码: Mat DetectTrackFace::RGB2LAlphBeta(Mat &src) { Mat dest; Mat L_AlphBeta(src.rows, src.cols, CV_32FC3); //cvtColor(src,dest,CV_BGR2XYZ); float X,Y,Z,L,M,S,_L,Alph,Beta; int R,G,B; for(int i = 0; i (i, j)[0
我为 dlib创建了dll我喜欢使用MAT读取图像并转换为Array2D,因为DLIB仅支持Array2D.有人可以说如何将垫子转换为array2d ?? 在 在BGR图像的情况下,您可以遵循以下内容: dlib::array2d dlibImage; dlib::assign_image(dlibImage, dlib::cv_image(cvMatImage)); ,如果您有灰度图像,只需使用而不是: dlib::array2d dlibImageGray; dlib::assign_image(dlibImageGray, dlib::cv_image(cvMatImageGray)); 其他解决方案 首先将垫子转换为dlib的CV_Image.然后使用dlib的agiss_im
我一直在尝试使用OpenCV中的垫子对象转换一个数组[R,G,B,..].但是返回错误的数据,有人知道为什么吗? double data[12] = {0,0,255,0,0,255,0,0,255,0,0,255}; Mat src = Mat(2,2, CV_16UC3, data); 和返回: M = [0, 0, 0, 0, 0, 0; 0, 0, 0, 0, 57344, 16495] 编辑: 解决了!用UCHAR double和CV_8UC3 使用 解决方案 我想,您想要: uchar data[12] = {0,0,255,0,0,255,0,0,255,0,0,255}; Mat src = Mat(2,2, CV_8UC3, data); (全红色,2x2 RBG图像)
在以下功能中 foo(const Mat& img) img也可以在函数中更改,甚至没有编译器警告.为什么?这是指const Mat参考没有任何意义吗? 解决方案 这是因为垫子包含指向实际图像数据的指针.该构成仅适用于MAT对象本身(例如,等属性,COLS),而不适用于指针所指的数据. 注意:即使该功能为 foo(Mat img) 您仍然可以更改图像数据. 传递垫子作为常量参考有许多优点. 它告诉程序员有关如何使用foo()以及如何修改foo()的信息. 另外,它会阻止您做以下事情: void foo(const cv::Mat& img) { img.create(5, 6, CV_8UC3); } 这将获得编译器错误.
//对不起我的英语. 请告诉我,我做错了什么? 我读了很多有关此的信息.并写一些代码,但我的结果很糟糕. 我了解 在OpenCV 中,CV_8UC3 与 qimage :: format_rgb888 相同,但BRG和RGB除外. 要以这种格式读取cv :: mat: cv::Mat mat1 = cv::imread("bugero.jpg",3); 所以,要将cv :: mat转换为qimage我可以做: QImage Mat2QImage(cv::Mat const& src) { cv::Mat temp(src.cols,src.rows,src.type()); cvtColor(src, temp,CV_BGR2RGB); QImage dest= QImage((uchar*) temp.data, temp.cols, temp.rows, temp.step, QImage::Format_RGB888