Unity OpenCVForUnity 安装和第一个案例详解 <一>

目录

一、资源简介

二、安装使用 

1.下载案例Demo 

2.移动StreamingAssets文件夹

3.添加场景 

三、今日案例 

1.案例Texture2DToMat Example

2.什么是Mat?

3.如何把Texture2D变成Mat

(1).初始化Mat

(2).Cv_8UC4注解

首先看数据大小:

然后看数据种类:

最后看通道:

(3).最终转换

四、Utils类

五、Mat转Texture2D

六、作者的碎碎念


一、资源简介

这是一款插件,在Unity商店里,卖挺贵,但是,在某宝,就比较便宜了。正版插件(如图1所示)

它还有一个免费版,但是up都是讲的下图版本。。。有条件的宝可以去官方支持一下。

图1 OpenCV完整版

二、安装使用 

正常安装后,会出现(如图2所示)

图2 安装窗口
1.下载案例Demo 

点开OpenExampleAssetsDownloader按钮,出现(如图3所示),图4为图3的翻译。

图3 案例窗口
图4 案例窗口翻译

在这个窗口中,可以下载你想要的案例。

2.移动StreamingAssets文件夹

下载完案例后,案例中的外配文件都在OpenCVForUnity文件夹里(如图5所示),我们需要把它移动到真正的StreamingAssets中。

图5 StreamingAssets文件夹

重新打开开始的插件窗口。(如图6所示)

图6 再次打开插件窗口

点击 MoveStreamingAssetsFolder按钮,这个就是专门写好帮你移动文件的按钮。(如图7所示)

图7 MoveStreamingAssetsFolder按钮

之后,它就移动到(如图8所示)里面了。

图8 StreamingAssets文件夹
3.添加场景 

案例场景有很多,但是你的场景中还是空的。(如图9所示)这个界面可能你看着不太熟悉,主要因为我用的Unity6.0,我也没用习惯呢~但这就是打包界面哈。

图9 打包界面

这时候,刚才的插件窗口里,还有一个帮我们添加场景的按钮。(如图10所示)

图10 插件窗口

然后,你的场景就满了(如图11所示),这时候,你就能正常查看案例场景了。 

图11 打包界面

三、今日案例 

我们先进入到案例主场景。(如图12所示)

图12 资源列表
1.案例Texture2DToMat Example
图13 Texture2DToMat Example

 

 这个案例如名称所示,就是如何把Texture2D变成Mat

2.什么是Mat?

众所周知,OpenCV中的核心就是对图像的处理,所有识别功能都是依赖于这个做的。但是,在计算机中,图片的本质实际上就是数据。

于是,OpenCV建立了一个类,Mat,专门储存图像的每一个像素点的信息,是一个矩阵,因为是数据,所以它在插件里是通用的,谁都可以调用,因为是数据,所以可以直接处理。

这样,在整个插件里,极大的方便了图像的处理。

因此,我们学习OpenCV的第一步,就是学习如何把Texture2D转换成Mat。

3.如何把Texture2D变成Mat
(1).初始化Mat
    //拖进来一个texture
    public Texture2D texture;
    void Start()
    {
        //初始化Mat,这是一个        //矩阵的行数    //矩阵的列  //看下文注解
        Mat imgMat = new Mat(texture.height,texture.width,CvType.CV_8UC4);
    }

(2).Cv_8UC4注解

这里唯一少见的是CvType.CV_8UC4,CvType是一个类,在这里主要代表的图片需要储存哪些数据,存多大

首先看数据大小:

CvType.CV_8UC4中的8代表8bite,数据一共能存8bite。

同理可得,如果是CvType.CV_16UC4,就能存16bite。

当然,还有32和64。

总结:图片又大又精细,你就选大点,反之选小一点。

然后看数据种类:

 CvType.CV_8UC4中的U代表没有正负号的整数

  • U : unsigned int , 无符号整形(没有正负号的整数)
  • S : signed int , 有符号整形(可以存正整数,也可以存负整数)
  • F : float , 单精度浮点型,float类型本身即有符号(能存正的float,也可以存负float)

总结:大部分情况如果你对图片不打算进行什么计算,用U就可以了。

如果你想上手对图片干点什么,如果图像数据需要携带额外的信息,例如颜色强度的负调整,就要用S了,因为有负数。

如果你要做一些视觉处理,对图片精度要求很高,那就用F

超级总结:初学者目前都用U

最后看通道:

CvType.CV_8UC4中的C4代表channel4,有四个通道

  • C1 只有一个通道,显示的样子是灰度图;(只有一个显示颜色的数据,颜色深一点就是黑的,颜色浅一点就是白的,所以是灰度图)
  • C2 两个通道,这个平时我们不用来看,但是图像计算的时候会用到,相当于多出来一个矩阵
  • C3 三个通道RGB,彩色图,不能透明的图,这个常见,就不讲了
  • C4 四个通道RGBA ,可以透明的图,这个常见,就不讲了

(3).最终转换
    //拖进来一个texture
    public Texture2D texture;

    void Start()
    {
        //初始化Mat,这是一个        //矩阵的行数    //矩阵的列  //看下文注解
        Mat imgMat = new Mat(texture.height,texture.width,CvType.CV_8UC4);
        //把Texture2D转换成矩阵,放到Mat里
        Utils.texture2DToMat(texture,imgMat);
    }

四、Utils类

在上面的最终转换中,我们用了Utils类。

这是一个非常常见的名字,很多插件都会把一些常用的工具封装到这个名字的类里。属于一种通用习惯。

在OpenCV中,Utils类可以让你调用Texture2D转换成Mat的方法,但实际上,如果一层一层翻下去,最后调用的其实是opencvforunity.dll中的方法。(如图14所示)

图14 opencvforunity.dll

总结:你是看不到具体如何转换成Mat的过程的,你只能调用人家的方法。

最后一层代码为(如果好奇的话),可以不看的,看不懂没关系的

五、Mat转Texture2D

上面讲完如何把Texture2D转换成Mat,那如果我们现在有一个Mat,如何转换成Texture2D进行使用呢?

    //拖进来一个texture
    public Texture2D texture;

    void Start()
    {
        //初始化Mat,这是一个        //矩阵的行数    //矩阵的列  //看下文注解
        Mat imgMat = new Mat(texture.height,texture.width,CvType.CV_8UC4);
        //把Texture2D转换成矩阵,放到Mat里
        Utils.texture2DToMat(texture,imgMat);

        //**************新内容***************************
        //我们这里把刚imgMat转换回去
        //先新建一个Texture2D用来接收
                                                   
        Texture2D newTexture = new Texture2D(
            imgMat.cols(),          //imgMat的列,就是图片的宽
            imgMat.rows(),          //imgMat的行数,就是图片的高 
            TextureFormat.ARGB32,   //图片的格式是4通道RGBA //数据大小是32位
            false);                 //不需要压缩图
                                        
        //开始把imgMat的数据转换好,放到Texture2D中
        Utils.matToTexture2D(imgMat,newTexture);
    }

六、作者的碎碎念

到这里,第一个案例就讲完了,大家还想看其他的吗?如果评论区有一个活人评论,那我就继续写,如果没有,作者就去写点别的。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/709950.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

OpenAI函数调用:使用Assistants API函数工具的一个示例

Are you looking to expand GPTs capabilities? Check out this tutorial for a complete example of an AI Assistant that can send emails whenever we ask it to. 您是否希望扩展GPT的功能?查看这个教程,它提供了一个完整的示例,展示了…

Docker中部署Jenkins+Pipline流水线基础语法入门

场景 DockerCompose中部署Jenkins(Docker Desktop在windows上数据卷映射): DockerCompose中部署Jenkins(Docker Desktop在windows上数据卷映射)-CSDN博客 DockerComposeJenkinsPipeline流水线打包SpringBoot项目(解…

AlmaLinux 8.10 x86_64 OVF (sysin) - VMware 虚拟机模板

AlmaLinux 8.10 x86_64 OVF (sysin) - VMware 虚拟机模板 AlmaLinux release 8.10 请访问原文链接:https://sysin.org/blog/almalinux-8-ovf/,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。 作者主页:sysin.org 2023.03.08 更新&…

EasyExcel:如何快速生成一个只含有表头的模板Excel

🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN博客专家,华为云云享专家,阿里云专家博主 📌 擅长领域:全栈工程师、爬虫、ACM算法,大数据,深度学习 💒 公众号…

PAT B1016. 部分A+B

题目描述 正整数A的“D(为1位整数)部分”定义为由A中所有DA组成的新整数Px。例如:给定A3862767,DA6,则A的“6部分”PA是66,因为A中有2个6。 现给定A、D、B、DB,请编写程序计算PAPB。 输入格式 在一行中依次输入A、DA、B、DB,中间以空格分隔,…

秋招突击——6/14——复习{(树形DP)树的最长路径}——新作{非递归求二叉树的深度、重复区间合并}

文章目录 引言复习树形DP——树的最长路径 新作使用dfs非递归计算二叉树的深度多个区间合并删除问题实现思路实现代码参考思路 总结 引言 这两天可能有点波动,但是算法题还是尽量保证复习和新作一块弄,数量上可能有所差别。 复习 树形DP——树的最长路…

弹幕逆向signature、a_bogus

声明 本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关! 本文章未经许可禁止转载&a…

qmt量化交易策略小白学习笔记第32期【qmt编程之获取行业概念数据--如何获取迅投行业成分股数据】

qmt编程之获取迅投行业成分股数据 qmt更加详细的教程方法,会持续慢慢梳理。 也可找寻博主的历史文章,搜索关键词查看解决方案 ! 感谢关注,咨询免费开通量化回测与获取实盘权限,欢迎和博主联系! 获取迅投…

LeetCode | 387.字符串中的第一个唯一字符

这道题可以用字典解决,只需要2次遍历字符串,第一次遍历字符串,记录每个字符出现的次数,第二次返回第一个出现次数为1的字符的下标,若找不到则返回-1 class Solution(object):def firstUniqChar(self, s):""…

[大模型]Qwen2-7B-Instruct 接入 LangChain 搭建知识库助手

环境准备 在 autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择 PyTorch–>2.1.0–>3.10(ubuntu20.04)–>12.1 接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。 pip 换源…

2024 年最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)

OpenAi 环境安装 首先确保您的计算机上已经安装了 Python。您可以从 Python 官方网站下载并安装最新版本 Python。安装时,请确保勾选 “Add Python to PATH” (添加环境变量)选项,以便在 cmd 命令行中直接使用 Python。 安装 Op…

window上搭建open DHCP server踩坑记录

参考类似的安装说明 window10上搭建open DHCP server_opendhcpserver-CSDN博客 到安装目录里面 OpenDHCPServer.ini 这个是配置文件。 http://127.0.0.1:6789/ 是访问地址,这个地址只是显示结果,不能配置。 需要注意的是:必须要有一个静…

DockerHub无法访问,国内镜像拉取迂回解决方案

无法访问后,主要存在以下几个问题: 无法进行镜像的搜索无法查看镜像相关的使用说明无法直接拉取镜像 对于第二点,目前没啥解决思路,主要针对第一点和第三点。 解决无法搜索镜像 目前仅可以解决部分问题,在知道镜像名…

读AI新生:破解人机共存密码笔记01以史为鉴

1. 科学突破是很难预测的 1.1. 20世纪初,也许没有哪位核物理学家比质子的发现者、“分裂原子的人”欧内斯特卢瑟福[Ernest Rutherford]更为杰出 1.1.1. 卢瑟福早就意识到原子核储存了巨大的能量,然而,主流观点认为开…

Redis和Docker

Redis 和 Docker 是两种不同的技术,它们各自解决不同的问题,但有时会一起使用以提供更高效和灵活的解决方案。 Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息代理。它设计为解决MySQL等关系型数据库在处理大量读写访问…

针对k8s集群已经加入集群的服务器进行驱逐

例如k8s 已经有很多服务器,现在由于服务器资源过剩,需要剥离一些服务器出来 查找节点名称: kubectl get nodes设置为不可调度: kubectl cordon k8s-node13恢复可调度 kubectl uncordon k8s-node13在驱逐之前先把需要剥离驱逐的节…

[Java基本语法] 数组及其应用

🌸个人主页:https://blog.csdn.net/2301_80050796?spm1000.2115.3001.5343 🏵️热门专栏:🍕 Collection与数据结构 (92平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12621348.html?spm1001.2014.3001.5482 🧀线程与…

AI绘画入门教程(非常详细)从零基础入门到精通Midjourney提示词,咒语

Microorganisms infiltrating through brain-machine interfaces --v 6.0 Microorganisms infiltrating through brain-machine interfaces ,redpupil --v 6.0 Microorganisms infiltrating through brain-machine interfaces,billion girls dream --v 6.0 --niji 6 “动漫风”…

【Redis】String的常用命令及图解String使用场景

本文将详细介绍 Redis String 类型的常见命令及其使用场景,包括缓存、计数器、共享会话、手机验证码、分布式锁等场景,并且配图和伪代码进一步方便理解和使用。 命令执行效果时间复杂度set key value [key value…]设置key的值是valueO(k),k是键个数get…

论文中引用网页链接的简单操作

一、参考资料 中文论文或者申请书中网页新闻引用格式 自制网页:在论文中快速引用网页链接 二、相关介绍 1. 常用文献类型用单字母标识 学术论文参考文献中文献类型字母标识 常用文献类型用单字母标识,具体如下: (1&#xf…