酌希的专栏

视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture，下面我们说明一下类的几个重要的方法：1，打开一段

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

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，

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

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

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