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# -牧野- 2021-05-29import cv2from flowlib import flow_to_imageimg0_path = 'im1.png'img1_path = 'im3.png'img0 = cv2.imread(img0_path)img1 = cv2.imread(img1_path)img0_gray = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_B

1. 从视频中抽取帧ffmpeg -i input.mp4 -r 1-q:v 2 D:\images\img_%02d.jpeg-i 输入视频-r 提取频率,每秒多少帧,可以为小数-q:v 图像质量, 2为保存为高质量最后一个是保存路径2. 从视频中剪切出一段视频ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:00:15 -t 00:00:05 D:\vid...
Vimeo-90KVimeo-90K是在论文Video Enhancement with Task-Oriented Flow(IJCV 2019)里提出的,数据集地址: http://toflow.csail.mit.edu/图源http://toflow.csail.mit.edu/整个数据集是从vimeo.com网站上收集的89800个视频片段上生成的,涵盖了多种场景和多种运动形态。数据集包
coco数据集的均值和方差(三分量顺序是RGB)mean = [0.471, 0.448, 0.408]std = [0.234, 0.239, 0.242]imagenet数据集的均值和方差(三分量顺序是RGB)mean = [0.485, 0.456, 0.406]std = [0.229, 0.224, 0.225]用opencv和numpy计算自己数...
实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar()addWeighted方法:函数原型:void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray
1.下载和安装OpenCV SDK在OpenCV官网的下载页面: http://opencv.org/downloads.html 找到对应OpenCV for Windows版本下载。目前(2016/07/02)官网的最新版本是2015/12/21发布的Version 3.1.0,最新发布是2016/05/19日的Version 2.4.13。Version 3.1.0只有64位的开
Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle。minAreaRect方法原型:RotatedRect minAreaRect( InputArray points );输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量;minEnclosingCircle方法原型:vo
支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字——“支持向量”,一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了。有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量。上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本
图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸、角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准。配准流程:1. 提取两幅图像的Surf特征2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像以下是Opencv代
开启深度测试后OpenGL就不会再去绘制模型被遮挡的部分,这样实现的显示画面更为真实,但是由于深度缓冲区精度的限制,对于深度相差非常小的情况(例如在同一平面上进行两次绘制),OpenGL就不能正确判定两者的深度值,会导致深度测试的结果不可预测,显示出来的现象时交错闪烁的前后两个画面,这种情况称为z-fighting,在旋转(深度值发生变化)的情况下表现的更为明显,如下图所示: