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VC中的图像与视频操作测试集合

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简介:
本集合提供了在虚拟机环境中对图像和视频进行操作的一系列测试工具和案例,旨在帮助开发者高效地测试和优化多媒体处理功能。 本程序包含在VC环境中进行图像与视频操作的各种功能测试,并且界面经过美化处理: 1. 使用OpenCV库,在VC中打开并显示一张图片到picture控件上。 2. 通过鼠标拖动框选的方式截取屏幕中的部分区域,保存为文件的同时实时展示鼠标的坐标变化。 3. 利用Opencv进行Canny边缘检测算法的演示和应用。 4. 打开本机USB摄像头,并将视频图像显示在picture控件上。 5. 支持打开本地存储的AVI格式视频文件并在picture控件中播放该视频内容。 6. 视频播放过程中具有暂停与继续的功能,提供更好的用户体验。 7. 用户可以通过点击按钮实现对正在播放的视频进行截图,并将截取的画面保存为图片文件。 8. 支持录制由摄像头拍摄到的内容并将其存储成AVI格式影片。 9. 利用AppFace技术美化程序界面,并且提供了详细的注释说明,还附带了一些测试视频。该程序非常适合想要使用VC和OpenCV库进行相关项目开发的初学者学习参考。

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客服
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  • VC
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    本集合提供了在虚拟机环境中对图像和视频进行操作的一系列测试工具和案例,旨在帮助开发者高效地测试和优化多媒体处理功能。 本程序包含在VC环境中进行图像与视频操作的各种功能测试,并且界面经过美化处理: 1. 使用OpenCV库,在VC中打开并显示一张图片到picture控件上。 2. 通过鼠标拖动框选的方式截取屏幕中的部分区域,保存为文件的同时实时展示鼠标的坐标变化。 3. 利用Opencv进行Canny边缘检测算法的演示和应用。 4. 打开本机USB摄像头,并将视频图像显示在picture控件上。 5. 支持打开本地存储的AVI格式视频文件并在picture控件中播放该视频内容。 6. 视频播放过程中具有暂停与继续的功能,提供更好的用户体验。 7. 用户可以通过点击按钮实现对正在播放的视频进行截图,并将截取的画面保存为图片文件。 8. 支持录制由摄像头拍摄到的内容并将其存储成AVI格式影片。 9. 利用AppFace技术美化程序界面,并且提供了详细的注释说明,还附带了一些测试视频。该程序非常适合想要使用VC和OpenCV库进行相关项目开发的初学者学习参考。
  • LabVIEW 资源.rar_LabVIEW_LabVIEW_LabVIEW__相机
    优质
    本资源合集为LabVIEW用户提供了一系列关于视频与图像采集的专业教程和实用工具,涵盖LabVIEW图像处理及视频采集技术,适用于各类相机设备。 LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是由美国国家仪器公司开发的一款图形化编程环境,专门用于创建各种虚拟仪器应用。在“labview 视频图像采集合集.rar”中包含了一系列关于LabVIEW视频图像采集的代码示例和教程。这些资源主要依赖于NI公司的IMAQ(Image Acquisition)库,这是一个强大的图像处理和分析工具,为用户提供丰富的函数来实现视频捕获、图像处理及分析。 IMAQ库的核心功能包括: 1. **视频采集**:通过连接各种类型的摄像头或视频源(如USB、GigE、Firewire等),IMAQ提供API接口用于实时捕获视频流。用户可以设置帧率、分辨率和色彩模式,确保图像质量符合需求。 2. **图像处理**:包含多种算法,例如滤波、边缘检测、阈值分割及形态学操作。这些函数有助于进行噪声消除、特征提取与目标识别等任务,并对采集到的图像进一步分析。 3. **颜色空间转换**:支持常见的颜色模型(如RGB、灰度和HSV),方便在不同颜色空间之间转换,以适应不同的处理需求。 4. **几何变换**:包括缩放、旋转和平移等功能,可用于校正图像或调整视角,并进行形状匹配等操作。 5. **测量与分析**:提供了一整套工具用于测量距离、角度和面积等物理量及执行形状识别与计数任务。 6. **事件驱动编程**:利用LabVIEW中的事件结构来响应图像捕获完成或者错误发生等事件,实现更灵活的程序控制。 7. **硬件同步**:对于需要高精度时间同步的应用场景,IMAQ库提供了硬件触发和同步功能以确保多摄像头或多设备间的同步采集。 在实际应用中,开发者通常会结合IMAQ库与LabVIEW其他模块(如数据分析、控制算法及用户界面设计),来构建完整的系统解决方案。例如,在机器视觉检测、运动控制或医疗成像等领域的需求可以使用这些代码实现。 此合集中的示例代码将帮助初学者快速上手LabVIEW的视频图像采集,并为有经验的开发者提供灵感和参考,通过深入学习与实践不仅能掌握基本技巧还能探索更高级的技术。
  • HDR_Dataset: 了HDR数据
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    HDR_Dataset是一个包含高动态范围(HDR)图像和视频的全面数据集合,为研究和开发提供高质量视觉内容。 HDR_Dataset 是一个包含 HDR 图像和视频数据集的集合,这些数据是从多个来源收集而来的: - stack - stack_alignment - stack_ghost - HDR_Toolbox - Memorial_SourceImages Paul E. Debevec 和 Jitendra Malik 在 SIGGRAPH 97 中发表了一篇文章《从照片中恢复高动态范围辐射度贴图》,时间为1997年8月。
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    本合集汇集了各类软件测试教程及实战案例视频,旨在帮助学习者系统掌握软件测试技能。每个视频均提供直接访问链接,方便快捷学习。 软件测试视频整合
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    本压缩文件包含一系列用于评估和验证各种多媒体软件及硬件设备性能的测试视频集,涵盖音频、视频等多种格式。 包含的格式有:avi, flv, mkv, mov, mp4, webm, wmv, asf (其中 avi 采用 xvid 编码), 3gp。
  • 处理
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    本图集包含丰富多样的图像处理测试样本,适用于评估和优化各种图像算法及技术效果。 在图像处理的测试过程中,我常用一些特定的图片来检验去噪算法的效果。之前上传的一个版本不知为何积分增加了50分,但由于我不清楚如何进行修改,所以现在重新上传了一个版本。
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  • QTP自动化练习(含
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    本资源提供QTP自动化测试实践教程及配套操作视频,帮助学习者掌握软件测试技能,提高测试效率。适合初学者和进阶用户参考学习。 练习如下:1. 使用数据驱动脚本/结构化脚本来测试飞机订票系统,并证明使用4-10位的用户名可以正常登录。 2. 使用结构化脚本订购明天、后天以及大后天的机票,地点和时间随机选择。 3. 在上一题的基础上,每天添加不同的购票人。每个购票人为Jim、Lily 和Lucy,分别购买2张、3张和4张票。 4. 基于以上练习,在每次订购时分别为三人选择头等舱、经济舱或商务舱进行购买(思考题)。
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    本教程详细介绍如何使用Matplotlib库在Jupyter Notebook环境中进行数据可视化,并重点讲解了plt.show()函数的应用和注意事项。 本段落主要介绍了使用matplotlib在Jupyter Notebook中进行图像可视化的plt.show操作,并具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随小编来了解一下吧。