“Python怎么读取像素？Python如何用像素修改颜色”的全部内容了，希望对你有所帮助。<p><h3>openCV中怎么修改摄像头的分辨率<h3><p>您好，opencv中的flags&amp;是

算法效果比较博文

用于表示和量化图像的数字列表，简单理解成将转化为一个数字列表表示。特征向量中用来描述的各种属性的向量称为特征矢量。

参考

是一种算法和方法，输入1个图像，返回多个特征向量（主要用来处理图像的局部，往往会把多个特征向量组成一个一维的向量）。主要用于图像匹配（视觉检测），匹配图像中的物品。

SIFT论文

原理

opencv官网解释

实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。

其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。

对现实中物体的描述一定要在一个十分重要的前提下进行，这个前提就是对自然界建模时的尺度。当用一个机器视觉系统分析未知场景时，计算机没有办法预先知道图像中物体的尺度，因此我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述，获知感兴趣物体的最佳尺度。图像的尺度空间表达指的是图像的所有尺度下的描述。

KeyPoint数据结构解析

SURF论文

原理

opencv官网解释

SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。在SIFT中使用DoG对LoG进行近似，而在SURF中使用盒子滤波器对LoG进行近似，这样就可以使用积分图像了（计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量的大小与窗口大小无关）。总之，SURF最大的特点在于采用了Haar特征以及积分图像的概念，大大加快了程序的运行效率。

因为专利原因，OpenCV33开始不再免费开放SIFT\SURF，需要免费的请使用ORB算法

ORB算法综合了FAST角点检测算法和BRIEFF描述符。

算法原理

opencv官方文档

FAST只是一种特征点检测算法，并不涉及特征点的特征描述。

论文

opencv官方文档

中文版

Brief是Binary Robust Independent Elementary Features的缩写。这个特征描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。文章同样提到，在此之前，需要选取合适的gaussian kernel对图像做平滑处理。

1：不具备旋转不变性。

2：对噪声敏感

3：不具备尺度不变性。

ORB论文

OpenCV官方文档

ORB采用了FAST作为特征点检测算子，特征点的主方向是通过矩（moment）计算而来解决了BRIEF不具备旋转不变性的问题。

ORB还做了这样的改进，不再使用pixel-pair，而是使用9×9的patch-pair，也就是说，对比patch的像素值之和，解决了BRIEF对噪声敏感的问题。

关于计算速度：

ORB是sift的100倍，是surf的10倍。

对数据、特征分布的一种统计

对数据空间(bin)进行量化

Kmeans

边缘：尺度问题->不同的标准差 捕捉到不同尺度的边缘

斑点 Blob：二阶高斯导数滤波LoG

关键点(keypoint)：不同视角之间的映射，配准、拼接、运动跟踪、物体识别、机器人导航、3D重建

SIFT\SURF

现在在vc上采集视频常用的方法有三：vfw，directshow，opencv

你是要进行图像处理的话推荐opencv（具体参考：于仕琪，opencv教程基础篇中的例3-6，稍作修改，估计就能用于你的工程）

下面贴出我自己编的一个小工程：如有疑问，E-mail：zhoutingzhi@gmailcom

进行opencv的预备 *** 作你要看那本书和逛opencv中文网

如有问题可以和我讨论（我也是菜鸟，刚为解决了这个问题窃喜不已）。

1新建mfc对话框工程，在其中添加一个picture控件，除了ID以外什么都不用改

2在对话框头文件（没有Dlg那个）中添加（最好是在“#include "resourceh" // main symbols之后”）：

#include "cxcoreh"

#include "cvcamh"

#include "windowsh"

#include "cvh"

#include "highguih"

3在工程-》设置-》选择所有配置-》link（连接）-》对象/库模块-》中添加：

kernel32lib user32lib gdi32lib winspoollib comdlg32lib advapi32lib shell32lib ole32lib oleaut32lib uuidlib odbc32lib odbccp32lib cxcorelib cvlib mllib cvauxlib highguilib cvcamlib

4在需要触发摄像头显示的地方添加：

void CVideomfcDlg::OnButton1()

{

// TODO: Add your control notification handler code here

int ncams = cvcamGetCamerasCount( );//返回可以访问的摄像头数目

HWND MyWin=::GetDlgItem(m_hWnd,IDC_VIDEO); //获得控件句柄（IDC_VIDEO就是控件）

cvcamSetProperty(0, CVCAM_PROP_ENABLE, CVCAMTRUE); //选择第一个摄像头

int width=240;

int height=240;

cvcamSetProperty(0,CVCAM_PROP_WINDOW, &MyWin); // Selects a window for

cvcamSetProperty(0,CVCAM_RNDWIDTH, &width);

cvcamSetProperty(0,CVCAM_RNDHEIGHT, &height);

cvcamSetProperty(0, CVCAM_PROP_CALLBACK, callback1);

//回调函数将处理每一帧

cvcamInit( );

cvcamStart( );

}

5改变显示的图像序列大小，在窗口属性设定了以后，添加如下代码：

int width=320; //这个就是需要显示的窗口大小

int height=240; //根据自己需要选择

cvcamSetProperty(0,CVCAM_RNDWIDTH, &width);

cvcamSetProperty(0,CVCAM_RNDHEIGHT, &height);

6在对话框类中添加callback成员函数（注意，在添加函数的时候，一定要选择static，不选的话你就自己郁闷去吧，反正我是为了这个郁闷了2个礼拜）

void CVideomfcDlg::callback1(IplImage image)

{

IplImage image1 = image;

int i,j;

assert (image);

//获取当前系统时间

SYSTEMTIME st2=;

GetLocalTime(&st2);

char sss[18]=; //这个是用来存储所要保存的名的，用的是一个笨办法，先定义，再修改其中的数组值。

sss[7]=st2wHour/10+48; //获取系统当前小时

sss[8]=st2wHour%10+48;

sss[9]=st2wMinute/10+48; //获取系统当前分钟

sss[10]=st2wMinute%10+48;

sss[11]=st2wSecond/10+48; //获取系统当前秒

sss[12]=st2wSecond%10+48;

cvSaveImage(sss,image1); //使用系统当前时间为名称（XXXXXXjpg）存储

}

ps：你还需要在c盘根目录下建立一个叫1的文件夹保存。

祝你成功！

一个计算机数字图像它本质上来说就是由很多个像素点来组成的，而图像像素点数量是通过它长宽分辨率相乘而得到的。那么下面文章就是会来讲解一下，python获取像素以及使用像素修改其颜色的方法，想要学习这个知识的小伙伴就继续往下看看吧。

一、获取像素

matplotlib、opencv、skimage、pyplot等第三方库和模块，都有方法能够将读取到python程序中将其作为图像对象。那么像素实际上指的就是分辨率，只需要使用对象shape()这个属性即可获取，下面示例为opencv读取像素的方法：

import cv2 imagess = cv2imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\03jpg',-1)print(imagessshape)

或者是用skimage这个第三方库之中的模块也行，使用data模块打开一个自带的之后，使用同样的属性即可获取像素，代码示例如下所示：

from skimage import dataimg=datachelsea() rows,cols=imgshape

二、访问像素修改颜色

在文章开头就已经说过了，图像本质上就是像素点来组成的，而图像之所以多种多样的原因也在于它们的颜色不同。简单来说，可以将图像看做是xy坐标系，长宽分别对应的就是x轴以及y轴。

而且python内将读取进来打开之后的形式就是多维数组像素点，那么只需要在对象后加上中括号使用切片语法。然后再其中添加x坐标、y坐标、通道索引(写冒号就是全部颜色通道修改)作为参数，之后再去用等号赋值即可修改它的颜色，代码示例如下所示：

from skimage import io,dataimg=datachelsea() R=img[:,:,0] ioimshow(R)

以上就是关于“Python怎么读取像素？Python如何用像素修改颜色”的全部内容了，希望对你有所帮助。

您好，opencv中的flags&是一个比较常用的参数，它的作用是用来控制图像的显示和处理。它可以控制图像的颜色，大小，通道，深度，类型等属性，从而控制图像的显示和处理。比如，可以使用flags&来控制图像的颜色，大小，通道，深度，类型等属性，从而控制图像的显示和处理。例如，可以使用flags&来控制图像的颜色，大小，通道，深度，类型等属性，从而控制图像的显示和处理。此外，flags&还可以用来控制图像的缩放，旋转，裁剪，翻转等 *** 作，从而达到更好的图像处理效果。总之，flags&是一个非常有用的参数，可以控制图像的显示和处理，从而达到更好的图像处理效果。

摄像头的分辨率是摄像头自身的硬件属性所决定的，OpenCV只能从摄像头中获取到图像数据，它是不能修改摄像头本身硬件属性的。

修改分辨率有以下途径：

通过摄像头提供的SDK，自己编写代码，修改摄像头的输出分辨率

通过摄像头厂家提供的工具，譬如网页中，修改摄像头的输出分辨率

通过OpenCV提供的cv::resize函数，将摄像头输出的分辨率调整成你所需要的分辨率大小。（此种方法，摄像头自身的输出分辨率并没有改变）

以上就是关于OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB全部的内容，包括:OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB、openCV采集摄像头图片并保存的方法、python中修改像素颜色并形成一个新图像的代码等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！