这个原理是通过解码、还原和处理等操作，将压缩后的图像数据转换为原始的像素点信息。Opencv中的decode算法是一种用于图像解码的算法，它可以应用于多种不同的文件格式的图像解码，包括JPEG、PNG、TIFF等。decode算法的具体执行过程如下：1、读取编码后的图像数据。2、解剖数据，获取编码相关的各种参数和信息。
由于视频编码的主要任务是缩小视频文件的存储空间,因此,视频编码又称视频压缩编码或视频压缩,简单地说就是去除视频数据中的冗余信息。可以对视频或音频进行编码(encode)和解码(decode )的程序(或硬件)称为编解码器( codec)。 在图像/视频处理中通常使用的工具库有ffmpeg和opencv。 opencv 中视频流数据的编解码可以分...
opencv.org/4.8.0/d6/d25/tutorial_barcode_detect_and_decode.html 使用步骤 本文内容均以OpenCV4.8.0做演示,具体步骤如下: 【1】下载并安装OpenCV4.8.0 Release版本 地址:https://opencv.org/releases/ 【2】下载超分辨率条码检测器模型 下载地址: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
img_decode = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_COLOR) #解码后的图像显示 cv2.imshow("img_decode", img_decode) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 解码后的图像显示如图2.7所示。
img_decode=cv::imdecode(data, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); cv::flip(img_decode, img_decode,-1); img_decode.channels(); //! 将cv::Mat数据编码成数据流 vector<unsignedchar>img_encode; cv::imencode(".jpg", img_decode, img_encode);
针对QR二维码识别的两个过程,OpenCV 4提供了多个函数用于实现每个过程,这些函数分别是定位QR二维码的detect()函数、根据定位结果解码二维码的decode()函数以及同时定位和解码的detectAndDecode()函数,接下来将详细介绍这三个函数的函数原型和使用方法。 定位QR二维码的位置不仅可以用于解码QR二维码,也可以用于视觉定位。在利...
cv2.imshow("img_decode", img_decode) cv2.waitKey() 或者: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import urllib import cv2 img = cv2.imread('0122.jpg') # '.jpg'表示把当前图片img按照jpg格式编码,按照不同格式编码的结果不一样 ...
decode (InputArray img, InputArray points, OutputArray straight_qrcode=noArray()) img表示输入图像 point表示检测到四个点坐标 straight_qrcode表示解析的二维码ROI 3.一步搞定二维码检测与解析。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 detectAndDecode( InputArray img, //输入图像 OutputArray poi...
CV_EXPORTS_WMatimdecode(InputArraybuf,intflags)// 重载函数CV_EXPORTSMatimdecode(InputArraybuf,intflags,Mat*dst) imdecode函数的Python语言函数定义如下: retval = imdecode(buf, flags) imdecode函数的参数说明如下: buf:bytes类型的输入的数据流; flags,解码标志,由cv::ImreadModes定义; ...
解码内存数据,变成cv::Mat数据cv::Mat img_decode; vector<uchar> data; for (int i = 0; i < lSize; ++i){ data.push_back(pData[i]); } img_decode = cv::imdecode(data, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); cv::flip(img_decode, img_decode, -1); img_decode.channels(); //! 将cv::Mat数据...