视频摘要又称视频浓缩，是对视频内容的一个简单概括，先通过运动目标分析，提取运动目标，然后对各个目标的运动轨迹进行分析，将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中，并将它们以某种方式进行组合。视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色。

OpenCV是Intel开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数

OpenCV开发团队于2013年7月3日正式发布OpenCV 2.4.6，新版本更改简要列表..

这是一个使用 Visual C++ 窗口表单编写的简单视频捕捉应用程序。这个工程既演示了窗口表单应用程序的创建，又演示了 OpenCV 的 Visual C++ 配置。

OpenCV2计算机视觉编程手册(中文)

用Python和OpenCV做摄像头监控

Middlebury 是每个研究光流算法的人不可能不使用的网站， Middlebury 提供了许多标准的测试库，这极大地推进了光流算法的进展。 Middlebury 提供的标准库，其计算出的光流保存在后缀名为 .flo 的文件中， Middlebury 本身也提供了读取 .flo 文件中 C++ 源码和 Matlab 源码。尽管如此，将源码写成与 OpenCV 结合的形式是我们更期望的，以下我写的读写 .flo 文件的源码。相对于 Middlebury 给定的源码，更简洁易懂。

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV在2.0版本之后添加了C++接口函数，之前学习的都是C语言的接口函数，现在OpenCV已经发展到2.4.9版本了，所以决定学习C++接口函数，跟上节奏。

前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章，主要内容是面向OpenCV初学者，介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法，相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释，当时自己也是边学边写，权当为一种笔记的形式，所以难免有浅尝辄止的感觉，现在回头看来，很多地方描述上都存在不足，以后有时间，我会重新考虑每一篇文章，让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些。

本文的主题实际上是图像的颜色空间的转换，借助一个颜色选取程序来说明OpenCV中颜色转换函数的用法以及一些注意事项。

HYPERLINK"http://blog.csdn.net/huhumama0/article/details/9164873"树莓派+pythonopencv实现远程监控近来风闻住宿地不太安全，正好手边有个树莓派，花了些时间用树莓派实现了远程监控，下面和大家分享一下，希望有所帮助。因为非计算机视觉专业人士，所以使用了python版的opencv，方便快捷。如何在pc上安装pythonopencv见HYPERLINK"http://luugiathuy.com/2011/02/setup-opencv-for-python/"http://luugiathuy.com/2011/02/setup-opencv-for-python/，曾经见着有中文的桥段找不着在哪里了，对不住了各位不喜英文的童鞋。最后再装上pythonimaginglibrary。安装完成后，在opencv/sample/python目录下有一个camera.py文件，先看此源代码：[python] HYPERLINK"http://blog.csdn.net/huhumama0/article/details/9164873"\o"viewplain"viewplain HYPERLINK"http://blog.csdn.net/huhumama0/article/details/9164873"\o"copy"copy<span style="font-size:18px;">import cv2.cv as cv  import time    cv.NamedWindow("camera", 1)    capture = cv.CaptureFromCAM(0)    while True:      img = cv.QueryFrame(capture)      cv.ShowImage("camera", img)      if cv.WaitKey(10) == 27:          break  cv.DestroyAllWindows()  </span>  基本上意思就是说，创建一个源于默认摄像设备的捕捉器，然后不停地一帧一帧地获取图像并显示。按照上述代码，要实现远程监控，一种很简单直接的方法就是在数据源端获取图像之后通过网络传出去，然后在远程端读取出图像并显示。这样可以将整个程序分为三部分：数据源（也就是要监控的地方），服务器（用于中转网络数据），客户端（显示监控图像的地方）。下面逐项讲解。一、数据源端也就是放摄像头的地方。其实，完全可以把电脑开着放在那里然后开着QQ，远端视频聊天即可实现监控。不过这样做略显低端，说出去都有失码农身份。正好手边有一树莓派，正是派上用场的地方。恩，嵌入式开发，听着高端多了。闲话少说，先讲树莓派的配置。首先，用的是Raspbian系统，最好能够先执行sudoapt-getupdate和sudoapt-getupgrade，保证系统是最新的。系统自带python，不需要再安装；安装pythonopencv：sudoapt-getinstalllibopencv-devpython-opencv；安装pythonimaginglibrary：sudoapt-getinstallpython-imaging。大功告成。传输网络数据就用最基本的socket，那么，树莓派上的代码就如下所示：[python] HYPERLINK"http://blog.csdn.net/huhumama0/article/details/9164873"\o"viewplain"viewplain HYPERLINK"http://blog.csdn.net/huhumama0/article/details/9164873"\o"copy"copy<span style="font-size:18px;">import cv  import time, socket, Image, StringIO    capture = cv.CaptureFromCAM(0)  cv.SetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)  cv.SetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)    HOST, PORT = "192.168.0.102", 9999  sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)  sock.connect((HOST, PORT))    while

随着 OpenCV 3.0 RC 的发布，正式版发布的脚步更近了。

OpenCV是Intel资助的开源计算机视觉库。

OpenCV是Intel资助的开源计算机视觉库。

OpenCV开发团队于2013年4月11日正式发布OpenCV 2.4.5，新版本更改简要列表：

ios如何压缩 和裁剪图片? 在  uikit框架中的绘图方法可以方便的截图,改变尺寸,下面附上一个开发中常用的封装好的方法,可以改变图片的尺寸,你可以自定义图片的尺寸 法1 #pragma mark 裁剪照片 -(UIImage *)scaleToSize:(UIImage *)image size:(CGSize)size { //创建一个bitmap的context //并把他设置成当前的c

2007 年，初代 iPhone 发布，屏幕的宽高是 320 x 480 像素。下文也是按照宽度，高度的顺序排列。这个分辨率一直到 iPhone 3GS 也保持不变。 那时编写 iOS 的 App(应用程序)，只支持绝对定位。比如一个按钮(x, y, width, height) = (20, 30, 40, 50)，就表示它的宽度是 40 像素，高度是 50 像素，放在(20, 20)像素的位置。

本篇文章主要专注在探讨 UI 设计师如何处理各式各样的屏幕种类；屏幕的大小多变，就算大小一样，其细致度也有差，有的屏幕颗粒很粗，有的则细到眼睛看不到个别像素点，专业的设计师如何让自己的设计在各种屏幕上达到近似的体验呢？我们要先从「分辨率」看起。