酌希的专栏

（出处：http://blog.youkuaiyun.com/qiqi5521/article/details/2207562）图像的缩放很好理解,就是图像的放大和缩小。传统的绘画工具中,有一种叫做“放大尺”的绘画工具，画家常用它来放大图画。当然，在计算机上，我们不再需要用放大尺去放大或缩小图像了，把这个工作交给程序来完成就可以了。下面就来讲讲计算机怎么来放大缩小图象；在本文中，我们所说的图像都是

image是原图，logo和mask是小幅图像，其中182,63,215,235，分别是覆盖位置左上角的点和覆盖的width和height

得到图像中感兴趣的不规则的区域分为三步，分别如下：1.在原图上用cvLine画出自己感兴趣的区域，比如这个区域可以有几个线段围起来，就用cvLine将所有的线段连起来cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1), int line_type CV_DE

本文讲一下如何捕获视频。从文件中捕获视频其实使用OpenCV读取视频相当简单，只需要初始化一个VideoCapture对象，打开视频文件，逐帧读取。程序下面是简单的OpenCV代码：12345678910111213141516171819202122

首先要先纠正个误区，我见有人用OpenCV做多媒体开发，真的是很搞笑，OpenCV这东西再强大，这方面也不行的，之所以把视频读取写入这部分做的强大一些，也是为了方便大家做视频处理的时候方便些，而且这部分也是基于vfw和ffmpeg二次开发的，功能还是很弱的。一定要记住一点，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而不是视频流编码器或者解码器。希望大家不要走入这个误区，可以把这部分简单单独看待。目前，

Mat最直接的拷贝、复制方法是通过cv::Mat::clone()来复制，像Matlab中的拷贝方式用”=“号在这里是错误的，用"="号的结果就是内存不独立，图像Image和拷贝图像copyImage在内存中只有一个，造成混乱。[cpp] view plaincopycv::Mat temp;cv::Mat newImage;newIma

Color Reduce还是使用经典的Reduce Color的例子，即对图像中的像素表达进行量化。如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色，通过Reduce Color将每个通道的像素减少8倍至256/8=32种，则图像只有32×32×32种颜色。假设量化减少的倍数是N，则代码实现时就是简单的value/N*N，通常我们会再加上N/2以得到相邻的N的倍数的中间值，最后图像被量

一、Mat简介    在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存（memory）中存放图像，当时采用名为IplImage 的C语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。但这种方法必须接受C语言所有的不足，这其中最大的不足要数手动内存管理，其依据是用户要为开辟和销毁内存负责。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题，但一旦代码开始变得越来越庞

Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.youkuaiyun.com/hjx_1000/article/details/8490653

看到以前matlab中读取视频多使用mmreader等（参考《matlab读取/播放视频的函数》），而现在matlab有一个专门的视频读取类VideoReader完成视频读取的功能。相关博文：《matlab写入/合成视频VideoWriter类 》0。 一个读取视频，显示帧，并保存每一帧 的代码fileName = 'MVI_1264_clip.avi'; obj = Vi

与VideoReader类 相似，matlab提供了一个可以写入视频，利用图像序列合成视频的类VideoWriter。相关博文：《matlab读取视频VideoReader类》0。一个简单的利用图像序列合成视频的示例代码。myObj = VideoWriter('newfile.avi');%初始化一个avi文件writerObj.FrameRate = 30;open(m

IplImage图像大小变换[cpp] view plaincopyvoid cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR );  src：输入图像. dst：输出图像. interpolation：差值方法: • CV_IN