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课程内容涉及图像和视频处理。

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简介:
北邮国院图像视频处理课程设计

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客服
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  • 作业
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    本课程作业涵盖图像和视频处理领域的基础理论和技术应用,包括但不限于图像增强、滤波、分割以及运动估计等课题。通过实践项目加深学生对多媒体数据处理的理解。 北邮国院的图像视频处理课程作业涵盖了多个方面的内容,旨在帮助学生深入理解和掌握图像与视频处理的相关技术及应用。该课程通过理论学习和实践操作相结合的方式,使学生能够熟练运用各种算法和技术解决实际问题,并为今后的研究或工作打下坚实的基础。
  • 《MATLAB实例解析源码》
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    本书通过丰富的实例详细讲解了利用MATLAB进行图像和视频处理的方法与技巧,并提供了所有示例代码,适合相关领域学习者参考。 《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》书籍的全套源码及测试图片。
  • 使用 MFC Opencv 将摄保存为
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    本项目利用MFC框架与OpenCV库结合,实现将实时摄像头画面输出并保存为静态图片及视频文件的功能。 本项目旨在探讨如何利用MFC(Microsoft Foundation Classes)框架与OpenCV库来实现摄像头捕获视频并保存为图像或视频的功能。MFC是微软提供的C++类库,用于构建Windows应用程序;而OpenCV则是一个强大的计算机视觉库,在图像处理和机器学习等领域被广泛应用。 为了确保项目顺利进行,需要正确安装和配置OpenCV在开发环境中。这通常包括设置环境变量、链接库及包含路径,并保证编译器能够找到OpenCV的相关头文件与库文件。如果对这一过程不熟悉,则可以通过搜索引擎查找详细步骤指南。 首先,在MFC应用程序中集成OpenCV时需引入其头文件,例如`#include `。然后创建一个承载摄像头显示和录制功能的对话框类,并在初始化函数内调用OpenCV的`VideoCapture`类来启动默认摄像头: ```cpp cv::VideoCapture cap(0); // 0代表默认摄像头 if (!cap.isOpened()) { // 处理打开失败的情况 } ``` 接下来,需要使用MFC中的定时器定期捕获帧。每当定时器触发时,调用`VideoCapture::read()`方法来获取当前帧,并将其保存为JPEG图像: ```cpp cv::Mat frame; cap >> frame; // 读取一帧 imwrite(frame.jpg, frame); // 保存为JPEG图像 ``` 除了保存静态图片外,还可以使用OpenCV的`VideoWriter`类进行视频录制。需要指定输出文件名、编码格式(如MJPG)、帧率和尺寸等参数: ```cpp cv::VideoWriter writer(output.avi, cv::VideoWriter::fourcc(M, J, P, G), 30, cv::Size(cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)), true); ``` 然后,在每次定时器触发时,将当前帧写入视频文件: ```cpp writer.write(frame); ``` 为了提供更友好的用户界面,可以在MFC对话框中添加开始/停止录制按钮,并通过用户的操作来控制定时器的开启和关闭以及`VideoCapture`与`VideoWriter`对象的创建和销毁。 在程序结束时释放所有资源,包括关闭摄像头及释放相关的OpenCV类实例。这通常是在重载的`OnDestroy()`成员函数中完成的。 以上步骤能够帮助你使用MFC和OpenCV实现摄像头图像捕获和视频录制功能,并涵盖OpenCV中的多个关键知识点(如视频输入、处理与输出),对于在Windows环境下进行实时视频处理具有很高的参考价值。
  • FFmpeg转码简易实例(仅,不
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    本实例教程详细介绍了使用FFmpeg进行视频转码的基本操作方法,专注于转换和优化视频文件格式,而不包含音频处理部分。适合初学者快速上手。 FFmpeg最简单的视频转码示例(只处理视频,忽略音频)。工程已经在VS2010上编译通过,代码比较清晰。
  • 基于Simulink的(含源码).rar
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB Simulink的图像和视频处理解决方案,包含详细教程视频以及完整源代码,适合初学者快速上手学习。 资源内容:基于Simulink进行图像和视频处理仿真的完整源码及数据集。 代码特点: - 参数化编程,便于参数调整。 - 代码结构清晰、注释详尽。 适用对象: 该资源适用于计算机、电子信息工程以及数学等专业的大专院校学生,在课程设计、期末作业或毕业设计中使用。 作者介绍:某知名企业的资深算法工程师,拥有十年的Matlab、Python、C/C++和Java编程经验,并专注于YOLO算法仿真。擅长领域包括但不限于计算机视觉技术开发与应用,目标检测模型构建及优化,智能控制算法研究以及信号处理等多领域的算法仿真实验。
  • Python实现片、PDF、Word文件识别功能
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    本项目采用Python语言开发,集成了图片、PDF和Word文档的文字识别技术,并支持基础的视频处理功能。 在当今信息技术迅速发展的背景下,自动识别与处理多媒体内容已成为一个关键的研究领域。本段落将详细介绍如何利用Python语言结合paddleOCR包实现图片、文件及视频的内容识别与生成过程,并通过实例展示该技术的实际应用能力。 首先需要了解的是,paddleOCR是一个基于深度学习的开源光学字符识别(OCR)工具,能够快速准确地从图像中提取文字信息。在本项目中,开发人员使用了paddleOCR对图片进行了文字内容的识别处理,这是自动内容解析的第一步。 该项目使用的Python版本为3.8,这是一个相对较高的版本,具有更高的运行效率和丰富的库支持能力。为了提高代码编写与调试的便捷性及整体开发效率,本项目选择了PyCharm作为主要开发工具。 除了paddleOCR之外,还使用了多个第三方库来完成各种功能需求:moviepy用于视频编辑、python-docx处理Word文档操作、Pillow进行图像处理、reportlab生成PDF文件,并且通过pdf2image将PDF转换为图片形式。这些库的结合使得从内容识别到最终视频生成的过程变得顺畅。 在视频生成功能方面,开发人员设计了一个接口允许用户调整输出视频的比例大小并插入背景音乐等个性化元素,从而丰富了用户的体验感和创意空间。所有组件打包后可以直接下载安装使用。 整个项目展示了如何将多种技术融合在一起,实现一个完整的自动多媒体内容识别与生成系统。从图像处理、文档解析到视频编辑等多个方面都涉及到了具体的技术细节,并为那些希望深入了解此类问题的开发者提供了实践参考案例。 此外,该项目不仅在技术和应用层面具有贡献价值,在学术研究和商业实践中也展示了广泛的应用前景和发展潜力。 总而言之,利用Python及相关工具包构建出的图片识别、文件处理与视频生成系统技术先进且应用场景丰富。随着进一步的技术优化和完善,该系统的实用性和市场价值将会得到更大的拓展,并拥有广阔的发展前景。
  • Python(3)——从拼接至拼接整合
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python进行图像与视频的拼接技术,并探讨了图像处理中的整合方法。 在Python中进行图像拼接的方法有很多,推荐使用Numpy中的原生方法如`concatenate`, `hstack`, 和 `vstack`。以下是示例代码: ```python # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 读取图像并调整大小以确保两幅图的宽度和高度一致。 img1 = cv2.resize(cv2.imread(./images/5.jpg), (640, 480)) img2 = cv2.resize(cv2.imread(./images/2.jpg), (640, 480)) # 使用Numpy方法进行图像拼接 ``` 这段代码展示了如何使用Python中的OpenCV和NumPy库来读取、调整大小并最终拼接两张图片。
  • 流媒体的采集
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    本研究探讨了在流媒体环境中高效采集与处理视频图像的技术方法,涵盖压缩、传输及解码等环节,旨在提升视频质量与用户体验。 流媒体视频图像的采集与处理是硕士论文的研究主题之一。可以查阅相关资料进行深入研究。
  • 基于PyQt5OpenCV的多线
    优质
    本项目利用PyQt5进行图形界面开发,并结合OpenCV实现高效的图像及视频处理功能。通过引入多线程技术优化了程序性能,提供了流畅的操作体验。 基于PyQt5和OpenCV的多线程图像(视频)处理可以实现高效的实时数据处理与显示功能。通过结合这两个库的优势,开发者能够创建出具备强大交互界面以及高效后台计算能力的应用程序。这种方法特别适用于需要同时进行大量图像或视频数据分析的任务场景中。