进行OPENCV和GDAL的源码分析

最新推荐文章于 2024-05-05 15:00:40 发布
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本文探讨了在实际工作中使用OPENCV、GDAL、PCL及CGAL等开源库进行应用开发的经验，并表达了作者对于深入研究这些工具源码的决心。
现在工作需要，进行了OPENCV和GDAL，PCL，CGAL的应用，但是老是不踏实，不读源码的话，因此要计划去做这一项工作。
gdal函数库
01-02
一段关于gdal基本操作的代码，希望能帮得上大家
OpenCV使用GDAL读取地理空间栅格文件
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-21 929
OpenCV使用GDAL读取地理空间栅格文件使用GDAL读取地理空间栅格文件目标代码如何使用GDAL读取栅格数据笔记通常应避免纬度/经度（地理）坐标寻找角坐标结果 使用GDAL读取地理空间栅格文件 地理空间栅格数据是地理信息系统和摄影测量学中经常使用的产品。栅格数据通常可以表示影像和数字高程模型（DEM）。用于加载GIS图像的标准库是地理数据抽象库（GDAL）。在此示例中，我们将展示使用本机OpenCV函数加载GIS栅格格式的技术。此外，我们将展示一些示例，说明OpenCV如何将这些数据用于新颖有趣的目的。
GDAL联合OpenCV进行图像处理
baodai1870的博客
10-25 919
作为一名图像处理方面的工程师，在面对大数据量的遥感影像时，往往会利用到强大的GDAL库，但是GDAL库却没有方面的算法函数进一步进行处理；同时我们看到Opencv库能提供强大的算法支持，却对大数据影像没有办法，因此两者的结合就显得十分有必要。 以本篇博客为开头，首先利用GDAL进行影像的读取，实现转换成OpenCV库中的Mat格式。 cv::Mat GDAL2Mat(string...
使用OpenCV + GDAL 拼接图片
luan0125的博客
11-17 2566
前言： 之前写过一章关于Gdal批量拼接，剪切图片的博客，但是有一些局限性，如果相机拍摄的时机不一定，物体移动的时候，拍出来的图片起始高度不同，且没办法测量偏移量，就不适用了。 所以我想到一个办法。就是在要拍摄的物体上方加一条标识线，如下图所示： 假设物体在标识线下方，我们只需要按照标识线位置拼接就好。比如拍出来的图片如下面两张图所示： 假设图一和图二是完美情况拍出来的图片，高度分毫不差，这样我们不用考虑偏移，正常拼接就好，但...
几个图像处理库整理：OpenCV、PIL(pillow)、skimage和GDAL库
qq_44442727的博客
07-07 4801
主要是图像处理的几个库对数据的读取方式存在差异，有的时候经常搞混，没有概念，所以大致整理一下，一是增强印象，二是整理便于查阅。关于图像读取函数： 我测试的一张图片结果：可见opencv读出的数据是numpy数组类型，数据shape维度是[H，W，C]，列（高）和行（宽），读取顺序是BGR，size表示像素数量。主要处理三波段图像或灰度图。 一般要注意中文路径无法读取图片的问题，或换成无中文路径或采用可解析方法，一个查询到的解决办法： 2、Pillow 是 PIL的对Python3支持的一个分支，对Pytho
OpenCV 3.0 使用GDAL例程
潘安 BLOGS
11-11 3438
OpenCV3.0 使用GDAL例程 OpenCV3.0 开始逐步加入对GDAL的支持，为了进一步学习，先尝试了下OpenCV3.0库里提供的一个例子。 源码我不在贴出来了，大家到 https://github.com/Itseez/opencv/blob/a602185fb647b30bbd3d9938954965a4ca34b40a/samples/cpp/tutorial_code/H
基于OpenCV与GDAL的遥感影像序列转视频工具
进一步分析压缩包内的三个源码文件：`GenImageVideo.cpp`、`exec.cpp` 和 `GenImageVideo.h`，可以看出这是一个典型的模块化C++工程项目。其中，`GenImageVideo.h` 应为头文件，定义了核心类或函数接口，如`...
Opencv学习笔记 - imread源码解读
学以致用 知行合一
11-30 2007
opencv读取图片流程解析 1、读取图片头，进行解码器的寻找 2、根据参数flags，确定图像通道和是否缩放 3、给解码器指定缩放参数和源 4、使用解码器读取图像的头，确保没有问题，失败则输出错误并返回 5、确定图像的宽高，并判断是否超出处理范围。 6、通过解码器获取图像类型 7、根据宽、高、图像类型创建mat 8、通过解码器把图像数据读取到mat中 9、判断是否需要调整大小
Java使用OpenCV进行图像操作
积跬步，至千里。
06-15 2万+
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像读取、显示、滤波、特征检测、目标跟踪等功能。
基于Python与GDAL的遥感图像处理源码
标题“python_gdal_RSimage_operate_rs_numpy_moneypqg”中所包含的关键信息点表明，该资源是一个基于Python语言，利用GDAL库对遥感（RS）图像进行操作，并融合NumPy进行数值计算的源码项目。描述进一步确认了这一点...
OpenCV教程：超详细的OpenCV入门教程，值得收藏
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pythonandaiot的博客
05-10 14万+
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。 OpenCV 是跨平台的，可以在Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。 OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、..
OpenCV库和GDAL库数据类型转换
qq_42315165的博客
04-02 760
C++使用OpenCV及GDAL库数据类型转换
VS2008中配置openCV和GDAL
li_chong的专栏
04-07 1980
1)openCV因为有中文网站，所以配置比较简单，直接参照： http://www.opencv.org.cn/index.php/VC_2008_Express%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85OpenCV2.0/2.1       文中也提到了：Win7 下使用opencv2.1 VC++2008时该程序中加载图像时要写完整路径，不然加载不了。而且要注意路径要用双反斜杠
Python环境安装GDAL和OpenCV库及例子
wokaowokaowokao12345的专栏
03-26 2829
这两个库如果使用pip安装或者conda安装特别容易安装出现错误，一旦出现错误将很难再安装成功。这里记录一下自己的安装过程。
完善GDAL与OpenCV间的数据格式转换与影像分块读写
weixin_30883777的博客
08-28 606
完善GDAL与OpenCV间的数据格式转换与影像分块读写 本博客为原创内容，未经博主允许禁止转载，商用，谢谢。 一、前言 　　关于GDAL与openCV间的数据格式转换，在我之前的博客中已有简要说明，这里，由于最近工作上经常用到openCV里的函数进行图像处理，...
关于GDAL中RasterIO和OpenCV中Mat.data的关系记录
sugeryao的专栏
01-04 1110
在GDAL的官方文档中，对于RasterIO的中参数列表的解释如下：（这是GDALDataset的RasterIO，GDALRasterBand的RasterIO大同小异） CPLErr GDALDataset::RasterIO ( GDALRWFlag eRWFlag, int nXOff, int nYOff, int nXSize, int
gdal数据类型_GDAL、OpenCV与C++中的数据类型对比
weixin_39897218的博客
12-29 876
在实际工作中会用到GDAL开源库进行影像读取，然后使用OpenCV中图像处理算法进行后续的处理，这过程涉及到的问题就是数据类型及数据格式转换。1、GDALOpenCVC++中的常用数据类型对比GDAL类型标识OpenCV类型标识C++中对应的类型说明GDT_Unknown未知数据类型GDT_ByteCV_8Uunsigned char8bit正整型GDT_UInt16CV_16Uunsigned ...
OpenCV如何使用 GDAL 读取地理空间栅格文件(72)
最新发布
2301_78348935的博客
05-05 2293
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司开发并开源的一组跨平台的C++函数和少量的C函数组成，用于实时图像处理、计算机视觉和机器学习等应用领域。OpenCV可以在包括Windows、Linux、macOS等各种操作系统平台上使用，具有开放的编程接口，可用于各种应用开发。OpenCV的主要特点是易于使用，高效、学习资源和社区活跃。OpenCV可以计算相机标定、物体识别、动作跟踪、人脸识别、手写数字识别等任务，并可集成到摄像头、网络摄像头和机器人等系统中。
python GDAL可视域分析
llc的博客
10-02 2225
gdal_viewshed gdal_viewshed -md 10000 -ox 12509311 -oy 4769484 -a_nodata 0 srtm_59_05_3857.tif viewshed.tif gdal.ViewshedGenerate from osgeo import gdal ds = gdal.Open('srtm_59_05_3857.tif') band = ds.GetRasterBand(1) gdal.ViewshedGenerate(srcBand=band,
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