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音视频开发—H264 SPS 和 PPS 参数说明

H264 中SPS 和 PPS的一些主要参数参数说明

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#音视频
音视频开发—V4L2介绍,FFmpeg 打开摄像头输出yuv文件

本文介绍了V4L2框架,以及FFmpeg通过V4L2框架打开摄像头,并取出原始YUV数据。

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#音视频
OpenCV 卷积 Robert算子,Laplance算子,Sobel算子,Canny边缘检测原理

OpenCV 提取边缘的原理主要依赖于图像的梯度变化。边缘是图像中灰度值发生显著变化的区域,通常对应于物体的边界。在图像特征提权,对象检测,模式识别都有重要作用。判断灰度值发生显著变化通常通过计算图像的梯度来实现。梯度是图像灰度值变化的速率或方向,即垂直方向和水平方向的一阶导数,delta = f(x)-f(x-1),delta越大,说明像素在x方向变化越大,边缘信号越强,说明是极有可能是边界。

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#opencv#人工智能
OpenCV4 图像色彩空间转换 HSV RGB概念介绍 C++实现

本文讲述了RGB色彩空间和HSV色彩空间的相关概念,以及用C++代码实现色彩空间的相互转换

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#c++#opencv#图像处理
# OpenCV 图像预处理—形态学:膨胀、腐蚀、开运算、闭运算 原理详解

形态学(Morphology)是图像处理中的一种技术,主要用于分析和处理图像中的结构和形状。形态学操作基于图像的形状和结构,而不是像素的具体值。它通常应用于二值图像(黑白图像),但也可以用于灰度图像。形态学操作在许多图像处理任务中发挥着重要作用,如去噪声、分割、边缘检测等。

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#opencv#计算机视觉#人工智能
图像处理:Python使用OpenCV进行图像锐化 (非锐化掩模、拉普拉斯滤波器)

在图像处理中,锐化操作用于增强图像的边缘和细节,使图像看起来更清晰。常见的图像锐化方法包括非锐化掩模(Unsharp Masking)和拉普拉斯滤波器(Laplacian Filter)。

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#opencv#图像处理#python
OpenCV 图像处理 轮廓检测基本原理

轮廓发现是图像处理中的一个重要步骤,用于检测物体的边界和形状。本文讲解了基本实现原理和代码实现

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#opencv#图像处理#人工智能
图像处理:Python使用OpenCV进行图像锐化 (非锐化掩模、拉普拉斯滤波器)

在图像处理中,锐化操作用于增强图像的边缘和细节,使图像看起来更清晰。常见的图像锐化方法包括非锐化掩模(Unsharp Masking)和拉普拉斯滤波器(Laplacian Filter)。

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#opencv#图像处理#python
Linux下安装Redis详解和make 遇到的坑

Linux下安装Redis详解和make 遇到的坑错误类型1.编译出错structredisServer没有名为XXXX的成员错误类型2:zmalloc.h:50:31: 致命错误:jemalloc/jemalloc.h:没有那个文件或目录

#redis#数据库#java
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