C ++

OpenCVでは、puttext（）関数を使用して画像にテキストを入れることができます。この関数はで定義されています ヘッダ。画像にテキストを入れるには、まず画像を読み込むマトリックスを宣言する必要があります。 プログラムに画像をロードする代わりに、マトリックスを白色で塗りつぶしてから、そのマトリックスにテキストを配置します。マトリックス内のテキストの開始点、テキストのフォント、フォントの色、およびフォントの太さを定義する必要があります。 このメソッドの基本的な構文は次のとおりです- 構文 putText(image, "Text in Images", text_po

グレースケール画像では、ピクセル値は単一の数値です。しかし、RGB画像などのカラー画像では、ピクセルは3つの値を持つベクトルです。これらの3つの値は、3つのチャネルを表します。 ここでは、グレースケール画像とRGB画像のピクセル値の両方にアクセスし、画像のピクセルにランダムにノイズを追加する関数を作成します。次に、main（）関数内の関数を呼び出して、結果を観察します。 次のプログラムは、OpenCVの「at」メソッドを使用してピクセル値を変更する方法を示しています。 例 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgu

前の方法（atメソッド）では、ピクセル値にアクセスするときに画像タイプを指定する必要があります。 atメソッドよりも単純な別のメソッドがあります。ダイレクトアクセス方式と呼ばれます。このメソッドを使用してピクセル値にアクセスするには、 Mat 、Mat 、Mat などのMatタイプを指定する必要があります。 など。 次のプログラムは、OpenCVでダイレクトアクセス方式を使用してピクセル値を変更する方法を示しています。 例 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace

特定のピクセルの値を読み取るには、「at」または「directaccess」メソッドのいずれかを使用できます。ここでは、両方のアプローチについて学習します。 atメソッドから始めましょう。次のプログラムは、RGB画像の（10、29）にあるピクセル値を読み取ります。 例 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() {    Mat image;//taking an image

画像処理では、画像に対して計算を行います。具体的には、ピクセル数が多いほど計算に時間がかかるように、ピクセル単位で計算を行います。計算時間を短縮するには、画像を効率的にスキャンする必要があります。ポインタを使用して効率的な画像スキャンループを実装する方法を学習します。 ここでは、減色戦略の例とともにピクセルスキャンプロセスを見ていきます。 RGB画像などのカラー画像は3チャンネルで構成されています。これらの各チャネルのピクセル数は同じですが、対応する値があります。この値はそれぞれ、8ビットのunsignedchar値です。 したがって、可能な色の総数は256 x 256 x 256=16,

OpenCVには、C++STL互換の「Matiterator」クラスがあります。この「マットイテレータ」クラスを使用すると、ピクセルに非常に簡単にアクセスできます。 Matiteratorクラスのオブジェクトを作成する必要があります。 Mat_ ::イテレータの例として実行できます。テンプレートメソッドであるため、「Mat_」のように「Mat」の後にアンダースコアを使用する必要があります。このメソッドでは、「iterator」クラスのオブジェクトを作成するときに、戻り値のタイプを指定する必要があります。そのため、データ型を宣言しました。 次のプログラムは、OpenCVのイテレータメソッドを使

明るさを変更するとは、ピクセルの値を変更することを意味します。これは、各ピクセルの現在の値に整数値を加算または減算することを意味します。ピクセルごとに整数値を追加すると、画像が明るくなります。すべてのピクセルから一定の値を引くと、明るさが低下します。まず、明るさを上げる方法を学び、次に明るさを下げる方法を学びます。 明るさを上げる OpenCVを使用して明るさを上げるのは非常に簡単です。明るさを上げるには、チャンネルごとに値を追加すると、明るさが増します。たとえば、BRG画像には、青（B）、緑（G）、赤（R）の3つのチャネルがあります。つまり、ピクセルの現在の値は（B. G、R）になります。

明るさを下げる方法は、明るさを上げる方法と非常によく似ています。唯一の違いは、画像から「スカラー（B、G、R）」を差し引くことです。ここでは、明るさを下げるためにスカラー値を減算しています。 次のプログラムは、OpenCVで画像の明るさを下げる方法を示しています。 例 #include<iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() {    Mat original; //Declaring a

明るさやコントラストの変更は、画像処理で頻繁に編集される効果です。ここでは、画像のコントラストを変更する方法を学習します。コントラストは、画像の鮮明さを制御します。コントラストが高いほど画像が鮮明になり、コントラストが低くなると画像が窒息します。 コントラストを変更すると、ピクセルの重みが大きくなります。コントラストが高いほど、画像は鮮明になります。コントラストを変更するには、ピクセル値に定数を掛けます。たとえば、画像のすべてのピクセル値に2を掛けると、ピクセルの値が2倍になり、画像がより鮮明になります。 次のプログラムは、OpenCVで画像のコントラストを変更する方法を示しています。 例

ヒストグラムは、画像の深度強度を表します。たとえば、色深度が8ビットの画像について考えてみます。これは、すべてのピクセルが0から平均0から255までの色深度を持つことができることを意味します。画像がRGB画像の場合、赤、緑、青のチャネルがあります。たとえば、画像のポイントには赤しかありません。次に、その画像の色深度は赤チャネルにあり、ピクセルの値は0から255まで変化します。0は赤がないことを意味し、255はより多くの読み取りを意味します。 ヒストグラムは、すべてのチャネルとすべての色についてこの種の結果を示しています。ピクセルの値を変更することにより、特定のカラーピクセルの強度を変更できま

ヒストグラム 画像のは、ピクセルの強度値の頻度を示しています。画像ヒストグラムでは、X軸はグレーレベルの強度を示し、Y軸はこれらの強度の頻度を示します。 ヒストグラム均等化 強度範囲を拡大するために、画像のコントラストを改善します。 equalizeHist（）関数を使用して、特定の画像のヒストグラムを均等化できます。 。 この関数の基本的な構文は-です。 構文 equalizeHist(Source Matrix, Destination Matrix). このプログラムでは、グレースケール画像をイコライズします。これは、チャネルが1つしかないことを意味します。この関数は、その単一チ

ここでは、デフォルトのカメラにアクセスし、そのカメラからのビデオストリームを表示する方法を理解します。ラップトップでは、固定Webカメラがデフォルトのカメラです。デスクトップでは、デフォルトのカメラは、カメラが接続されているシリアルポートのシーケンスによって異なります。デフォルトのWebカメラからビデオストリームをキャプチャする場合、カメラについて何も知る必要はなく、カメラが接続されていることを確認する必要があります。 次のプログラムは、デフォルトのカメラからビデオストリームを取得し、リアルタイムで画面に表示します。 例 #include<opencv2/opencv.hpp>/

このトピックでは、OpenCVを使用して他のカメラからビデオをキャプチャする方法を決定します。デフォルトのカメラ以外のカメラへのアクセスは、デフォルトのカメラへのアクセスと同様です。 VideoCapture cap（0）を使用する代わりに、カメラ番号を割り当てる必要があるという違いが1つだけあります。カメラ番号は、USBポートのシーケンスに従います。カメラが3番目のUSBポートに接続されている場合、カメラの番号は3です。 次のプログラムは、3番目のカメラにアクセスし、カメラから取得したリアルタイムのビデオストリームを表示します。 例 #include<opencv2/opencv.h

このトピックでは、ビデオファイルをロードしてOpenCVを使用して再生する方法を理解し、前のトピックで学習したのと同様の方法を使用する必要があります。唯一の違いは、「VideoCapture」クラスのオブジェクトの引数として数値を入力する代わりに、ビデオのパスを入力する必要があることです。 次のプログラムは、C++を使用してOpenCVでコンピューターからビデオをロードする方法を示しています。 例 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use VideoCapture class// #include<iostream

OpenCVのset（）クラスを使用しました。 set（）クラスを使用して、フレームの高さと幅を設定できます。次の行は、プログラムのビデオの高さと幅を設定しています。 set（CAP_PROP_FRAME_WIDTH、320）; set（CAP_PROP_FRAME_HEIGHT、240）; 最初の行はフレームの幅を320ピクセルに設定し、2番目の行はフレームの高さを240ピクセルに設定しています。これらの2つのラインが一緒になって、320x240の解像度のビデオストリームを形成しています。これが、OpenCVを使用してビデオの解像度を簡単に変更する方法です。 次のプログラムは

ビデオを保存するときは、保存する場所を定義する必要があります。次に、FourCCを指定する必要があります。FourCCは「FourCharacterCode」の略です。これは、データ形式を識別する4バイト文字のシーケンスです。また、ビデオを保存するためにFPSを宣言する必要があり、この保存プロセスにはフレームサイズも必要です。次のプログラムは、デフォルトのカメラからリアルタイムのビデオストリームを取得し、ビデオをCディレクトリに保存します。 次のプログラムは、C++を使用してOpenCVのコンピューターにビデオを保存する方法を示しています。 例 #include<opencv2/ope

OpenCVでフレームの総数を計算する方法を学びます。 OpenCVを使用すると、ビデオのフレームの総数をカウントして表示するのが基本です。ただし、リアルタイムビデオフレームの総数をカウントできないことに注意する必要があります。リアルタイム動画には特定のフレーム数がないためです。 次のプログラムは、合計フレーム数をカウントし、コンソールウィンドウに表示します。 例 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { &

現在のフレームは、ビデオを再生していることを意味し、現在表示されているフレームが現在のフレームです。アクティブフレームとも呼ばれます。多くのアプリケーションでは、現在のフレームの番号を取得するように要求できます。 次のプログラムは、現在のフレームの位置を読み取り、コンソールウィンドウに表示します。 例 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use VideoCapture class// #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int

ここでは、OpenCVを使用して経過時間を計算する方法を理解します。 次のプログラムは、C++を使用してOpenCVの経過時間を計算します。 例 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use VideoCapture class// #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() {    Mat myImage;//Declaring a matrix to load the frames// &n

FPS値を取得するには、の「get（）」コマンドと「get（）」の引数として「CAP_PROP_FPS」を使用しました。この引数は、FPSを整数形式で返します。 プログラムの開始時に、「FPS」という名前の整数変数を取得しました。次に、FPS =cap.get（CAP_PROP_FPS）;を使用しました。 FPS値を変数に保存します。 次のプログラムは、ビデオのFPSを取得し、コンソールウィンドウに表示します。 例 #include<opencv2/opencv.hpp>//OpenCV header to use VideoCapture class// #include&l