Scrcpy在上一篇博客中有所介绍，并且使用Scrcpy实现了手机屏幕yuv数据的提取（[Ubuntu]Scrcpy获取手机屏幕yuv数据_又是谁在卷的博客-CSDN博客）。本文将介绍一个当下较为好用的消息中间件—Zeromq。通过Zeromq中间件对数据进行传输，我们最终通过opencv进行内存的数据读取，并实现连续播放的效果。 往下阅读之前，记得看我的往期博客了解如何提取yuv数据呀（[Ubuntu]Scrcpy获取手机屏幕yuv数据_又是谁在卷的博客-CSDN博客），这里就不再过多介绍yuv提取的知识了。接下里就开始实现Scrcpy+Zeromq实现手机屏幕y
Scrcpy在上一篇博客中有所介绍，并且使用Scrcpy实现了手机屏幕yuv数据的提取（[Ubuntu]Scrcpy获取手机屏幕yuv数据_又是谁在卷的博客-CSDN博客）。本文将介绍一个当下较为好用的消息中间件—Zeromq。通过Zeromq中间件对数据进行传输，我们最终通过opencv进行内存的数据读取，并实现连续播放的效果。 往下阅读之前，记得看我的往期博客了解如何提取yuv数据呀（[Ubuntu]Scrcpy获取手机屏幕yuv数据_又是谁在卷的博客-CSDN博客），这里就不再过多介绍yuv提取的知识了。接下里就开始实现Scrcpy+Zeromq实现手机屏幕y
在讨论其返回值前，我们先来介绍以下calcHist()函数的用法：cv2.calcHist()函数cv2.calcHist()函数的作用：通过直方图可以很好的对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解，直方图的x轴是灰度值（0~255），y轴是图片中具有同一个灰度值的点的数目。而calcHist（）函数则可以帮助我们统计一幅图像的直方图cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)images:原图像图像格式为uint8或float32。当传入函数时应用中括号[]括来例如[img]channels:同样用中括号括来它会告函数我们统幅图像的直方图。如
0.前言本人比较痴迷于硬件方向，最近得到老师的支持，从老师手里借到一块NvidiaJetsonnano的板子（狂喜），下文简述nano。刚拿到板子经过已经完成点灯的操作，老师指示点完灯可以配置opencv的环境，前往图像处理的指示海洋。而配置opencv的过程曲折而痛苦，这里主要总结并分享配置过程及踩坑、填坑的起起伏伏。0.1JetsonNano简介JetsonNano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核MaxwellGPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前
深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCVDNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下：结论：GPU加速首选TensorRT；CPU加速，单图推理首选OpenVINO，多图并行推理可选择ONNXRuntime;如果需要兼具CPU和GPU推理功能，可选择ONNXRuntime。下一篇内容：【模型部署02】Python实现GoogLeNet在OpenCVDNN、ONNXRuntime、Tens
我想使用OpenCV从我的网络摄像头捕获并保存一些图像。这是我目前的代码:importcv2camera=cv2.VideoCapture(0)foriinrange(10):return_value,image=camera.read()cv2.imwrite('opencv'+str(i)+'.png',image)del(camera)这样做的问题是我不知道图像是什么时候拍摄的，所以很多图像最终变得模糊。我的问题是:有没有办法通过点击键盘键来拍摄图像？还有没有更好的方法来拍摄多张图像，而不是范围？ 最佳答案 这是一个简单的程序
我想使用OpenCV从我的网络摄像头捕获并保存一些图像。这是我目前的代码:importcv2camera=cv2.VideoCapture(0)foriinrange(10):return_value,image=camera.read()cv2.imwrite('opencv'+str(i)+'.png',image)del(camera)这样做的问题是我不知道图像是什么时候拍摄的，所以很多图像最终变得模糊。我的问题是:有没有办法通过点击键盘键来拍摄图像？还有没有更好的方法来拍摄多张图像，而不是范围？ 最佳答案 这是一个简单的程序
我知道有很多关于Python和OpenCV的问题，但我没有找到关于这个特殊主题的帮助。我想从pythonOpenCV中的图像中提取SIFT关键点。我最近安装了OpenCV2.3，可以访问SURF和MSER但不能访问SIFT。我在python模块(cv和cv2)中看不到任何与SIFT相关的内容(我有点撒谎:有2个常量:cv2.SIFT_COMMON_PARAMS_AVERAGE_ANGLE和cv2.SIFT_COMMON_PARAMS_FIRST_ANGLE)。这让我困惑了一段时间。这是否与OpenCV的某些部分在C中而其他在C++中的事实有关？有什么想法吗？P.S.:我也尝试过pyop
我知道有很多关于Python和OpenCV的问题，但我没有找到关于这个特殊主题的帮助。我想从pythonOpenCV中的图像中提取SIFT关键点。我最近安装了OpenCV2.3，可以访问SURF和MSER但不能访问SIFT。我在python模块(cv和cv2)中看不到任何与SIFT相关的内容(我有点撒谎:有2个常量:cv2.SIFT_COMMON_PARAMS_AVERAGE_ANGLE和cv2.SIFT_COMMON_PARAMS_FIRST_ANGLE)。这让我困惑了一段时间。这是否与OpenCV的某些部分在C中而其他在C++中的事实有关？有什么想法吗？P.S.:我也尝试过pyop
我正在尝试使用单应性在Blender3d中校准和查找单个虚拟相机的位置和旋转。我正在使用Blender，以便在进入更困难的现实世界之前仔细检查我的结果。我在我的固定相机的视野中渲染了十张棋盘在不同位置和旋转的图片。使用OpenCV的Python，我使用cv2.calibrateCamera从十幅图像中检测到的棋盘角找到内在矩阵，然后在cv2.solvePnP中使用它来查找外部参数(平移和旋转)。然而，虽然估计的参数接近实际参数，但还是有一些可疑之处。我对翻译的初步估计是(-0.11205481,-0.0490256,8.13892491)。实际位置是(0,0,8.07105)。很接近吧
