Mat frame1, frame2; VideoWriter writer3("D:/dvp/sample/dataset/lesson3/video/salt-medianBlur.mp4", VideoWriter::fourcc('M', 'P', '4', 'V'), rate, Size(width, height), true); VideoWriter writer4("D:/dvp/sample/dataset/lesson3/video/gaussian-medianBlur.mp4", VideoWriter::fourcc('M', 'P', '4', 'V'), rate, Size(width, height), true); while (capSalt.read(frame1)) { capSalt >> frame1; Mat saltFrame = medianBlur(frame1, a); writer3.write(saltFrame); } while (capGaussian.read(frame2)) { capGaussian >> frame2; Mat gaussianFrame = medianBlur(frame2, a); writer4.write(gaussianFrame); } writer3.release(); writer4.release();

时间: 2023-06-20 19:08:20 浏览: 161
这段代码是用OpenCV库中的VideoWriter类来将经过中值滤波处理的视频帧写入到指定路径下的MP4格式视频文件中。程序中通过两个while循环来分别读取经过盐噪声和高斯噪声的视频帧,然后对每一帧进行中值滤波处理,最后将处理后的视频帧写入到MP4格式的视频文件中。其中,VideoWriter类的构造函数中指定了视频编码类型、帧率、视频大小和是否为彩色视频,而fourcc函数则是将四个字符转换成一个32位的编码用于指定编码类型。最后,调用writer对象的release函数释放资源。
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VideoWriter writer("D:/dvp/sample/dataset/F_scal.mp4", VideoWriter::fourcc('D', 'I', 'V', 'X'), 30, Size(width/2, height/2), true);

这段代码使用了 `VideoWriter` 创建了一个输出文件名为 `D:/dvp/sample/dataset/F_scal.mp4` 的视频文件写入器对象 `writer`,并设置了编码器为 DIVX,帧率为 30 帧/秒,输出视频的分辨率为原始图像的一半(`Size(width/2, height/2)`),并开启了视频压缩(`true`)。 需要注意的是,编码器的选择需要根据实际情况来进行选择,不同的编码器有不同的压缩质量和压缩效率。DIVX 是一种常用的视频编码器,但也可以根据需求选择其他编码器。 此外,开启视频压缩可以在一定程度上减小输出文件的大小,但同时也会降低视频质量。具体是否需要开启压缩可以根据实际需求进行选择。

eplan部件库-dvp-es2/ex2系列台达plc部件库

eplan部件库中的DVP-ES2/EX2系列是台达PLC的部件库。台达PLC是一种可编程逻辑控制器,用于自动化系统中的控制和监控。该系列PLC具有高性能、高可靠性和易于操作的特点,可以广泛应用于各种工业控制和自动化领域。 在eplan部件库中,DVP-ES2/EX2系列台达PLC部件库提供了一系列的符号、组件和设备模型,用于在电气设计过程中使用。通过使用这个部件库,设计师可以轻松地引入和使用DVP-ES2/EX2系列台达PLC的各种元素,从而提高设计效率和准确性。 该部件库包括PLC模块、I/O模块、数字输入/输出模块、模拟输入/输出模块、专用模块等组件。设计师可以根据具体的应用需求,选择适当的组件并进行连接和配置,建立整个控制系统的电气设计图。 eplan部件库中的DVP-ES2/EX2系列台达PLC部件库不仅提供了图形符号和连接信息,还提供了该系列PLC的详细技术参数和规格,使设计人员能够更加准确地了解和使用这些元件。 总之,eplan部件库中的DVP-ES2/EX2系列台达PLC部件库为电气设计人员提供了一个方便快捷的工具,以更高的效率和准确性完成DVP-ES2/EX2系列台达PLC的电气设计工作。

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#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码,使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

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