学弟学妹们开始学opencv了，参看的书籍是毛星云的《oepncv3编程入门》，编程环境是用的VS2017或VS2019，该项目是给他们留的第一次作业，作业内容：
读取一张图片，在该图片上截取一个ROI区域，将截取的图片在一个新的窗口内展示，并将该图片保持到工程目录下。这个题一点也不难，因为书上给的例程已经可以完成大部分工作，只需要自己添加几行代码就可以实现上述功能，但添加这几
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2024-08-15 08:55:00
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在上一讲OpenCV学习笔记（四十二）——Mat数据操作之普通青年、文艺青年、暴力青年里，对Mat内数据的各种读写操作进行了速度的比较，都是我自己想到的方法，感觉不够系统，这次整理了下思路，参考了文献，把能想到的方法进行了汇总，希望能对大家有所帮助。1.存取单个像素值最通常的方法就是img.at<uchar>(i,j) = 255;
img.at<Vec3b>(i,j)[0
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2024-03-31 18:59:41
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对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦！resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。现在说说调用方式第一种，规定好你要图片的尺寸，就是你填入你要的图片的长和高。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include&l
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2024-01-15 15:49:40
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步骤：Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。1.图像降噪2.计算图像梯度3.非极大值抑制4.阈值筛选opencv源码中，canny边缘检测的过程。首先，图像降噪--进行边缘检测前，我们知道梯度算子可以用于增强图像，本质上是通过增强边缘轮廓来实现的，也就是说是可以检测到边缘的。但是，它们受噪声的影响都很大。那
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2024-03-08 13:53:11
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# 如何使用android openCV Mat
## 导言
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可用于开发图像和视频处理的应用程序。在Android开发中，可以使用OpenCV库来实现各种图像处理功能。本文将教会你如何使用OpenCV库中的Mat类。
## 什么是Mat类？
Mat是OpenCV库中的一个核心类，用于表示图像或矩阵。它可以存储像素值、图像大小和通道数等信息。你可以使用M
原创
2024-01-15 09:02:08
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了解OpenCV数据类型是学习OpenCV的必须掌握的基础。接下来，我们将看到OpenCV的所有基本数据类型。同时，这部分也将涵盖大量的功能，使我们能够以各种方式操作这些数据。下面首先了解基本数据类型，并将介绍该库提供的一些有用的实用函数。 OpenCV有许多数据类型，旨在使计算机视觉概念的表示和处理相对简单直观。许多算法开发人员需要利用这些数据类型根据其特定需求进行开发。从组织角度来
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2024-05-15 14:17:20
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Mat - 基本图像容器
Mat A, C; // 只创建信息头部分
A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里为矩阵开辟内存
Mat B(A); // 使用拷贝构造函数
C = A; 以上代码中的所有Mat对
矩阵和图象类型三种图象类型的类或结构继承图： 在使用OpenCV时，将会反复的遇到IplImage这个数据类型。IplImage是用来编码我们通常所讲的“图象”的基本的数据结构。这些图象可能是灰度的、彩色的、四通道（RGB+alpha）的，每个通道可能包含多种类型的整数的浮点型数据。因此这个类型比我们立刻想到的三通道8位RGB图象一般（general）的多。 在我们具体讨论图象之前，我们需要首先
在图像处理中,经常需要处理一个当前点这个点的值可能是基于附近几个临近像素点而得出的.当临近像素点包含上一行或者下一行数据的时候,你需要同时扫描图像的多行.这节会告诉你怎么做.Getting ready本节,我们会用一个锐化图像的例子举例.它是基于拉普拉斯操作的(在第6章会讨论).众所周知,如果你对一幅图像使用拉普拉斯算法,这个图像的边缘会增强,可以获得一个锐化图像.这个锐化操作如下:sharpen
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2024-10-10 10:50:46
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一、OpenCV Mat 一边做项目一边在学习，学习到啥，就写啥，慢慢更新。1.(1)Mat数据类型指针ptr的使用cv::Mat image = cv::Mat(400, 600, CV_8UC1); //宽400，长600
uchar * data00 = image.ptr<uchar>(0); // 指向image第一行第一个元素的指针
uchar * data10 = i
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2024-04-14 16:16:05
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内容简介：1.感兴趣区域(ROI)2.掩码(mask)3.例程：初级融合（直接将logo复制到图像的感兴趣区域）圆形ROI（首先新建一个掩码图像，再将logo复制到图像的感兴趣区域，只有掩码中非0部分有效）高级融合（对掩码进行针对性处理）图像基本运算中图像加法的掩码操作。先上ppt：代码：见注释#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
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2024-09-24 12:49:37
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03 图像对象的创建与赋值opencv知识点：Mat类图像复制的3种方法图像属性的获取Mat对象的创建Mat对象的赋值本课所解决的问题：Mat是什么？Mat对象克隆/拷贝与赋值的区别？如何获取图像的属性？如何创建空白图像？如何对Mat对象赋值？1.Mat类及其实例Mat简述什么是Mat呢，Mat其实就是matrix（矩阵）的缩写
我们看到的图像，就是以数字矩阵的形式存储在计算机中，在opencv中
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2023-10-09 14:43:47
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译文参考The OpenCV Reference Manual （Release 2.3）August 17 2011Mat类 OpenCV c + + n 维稠密数组类 class CV_EXPORTS Mat { public： / / … …很多的方法... ... /*!包括几位字段： -神奇的签名 -连续性标志（Note：应该是位深） -通道数 */（Note ：目前还不知道flags做
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2024-05-28 17:38:38
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1.Mat基础
在计算机内存中，数字图像是已矩阵的形式保存的。OpenCV2中，数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵，它主要包含两部分：矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针。
矩阵头主要包含，矩阵尺寸、存储方法、存储地址和引用次数等。
矩阵头的大小是一个常数，不会随着图像的大小而改变，但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变，通常数据量会很大，比矩阵头大几个数
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2024-03-13 21:26:47
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在Android开发中，使用OpenCV进行图像处理时，`Mat`对象的管理往往容易引发内存泄漏或崩溃等问题。本文将详细探讨如何有效释放Android OpenCV中的`Mat`对象，深入解析参数、调试步骤、性能优化，最佳实践和生态扩展。
### 问题场景
在图像处理过程中，`Mat`对象常常被频繁创建和销毁。如果不妥善管理这些对象，将会导致内存占用增高，甚至Android应用崩溃。以下是对问
# Android OpenCV Mat 拼接教程
## 一、整体流程
首先我们来看一下实现"android opencv mat 拼接"的整体流程：
```mermaid
erDiagram
图片1 -- 拼接 --> 结果图
图片2 -- 拼接 -->
```
## 二、具体步骤
接下来我们将具体介绍每一个步骤以及需要使用的代码：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2024-06-25 03:51:08
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# 读取Mat元素值的方法与技巧
在使用Java OpenCV进行图像处理时，经常需要读取Mat对象中的像素值进行后续处理。本文将介绍如何使用Java OpenCV读取Mat对象中的元素值，并给出相应的代码示例。
## Mat对象简介
在OpenCV中，Mat是最常用的数据结构之一，用于表示图像或矩阵。Mat对象是一个二维矩阵，其中的元素可以是整数、浮点数、复数等。我们可以通过Mat对象来存
原创
2024-03-28 07:23:39
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# 用OpenCV Java读取Mat元素值
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频数据。在Java中，可以使用OpenCV的Java接口来实现图像处理任务。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV Java读取Mat（矩阵）对象的元素值。
## 什么是Mat对象
在OpenCV中，Mat对象是用来表示图像和矩阵的数据结构。它类似于Java中的二维数
原创
2024-04-04 03:31:51
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1、定义OpenCV中的C结构体有 CvMat 和 CvMatND，但后续的应用中指出 CvMat 和 CvMatND 弃用了，在C++封装中用 Mat 代替，另外旧版还有一个 IplImage，同样用 Mat 代替(可以参考博文 OpenCV中的结构体、类与Emgu.CV的对应表).矩阵 (M) 中数据元素的地址计算公式：addr(Mi0,i1,…im-1) = M.data + M.step[
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2024-01-17 20:24:51
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基于VS与OpenCV的模板匹配学习（4）：手写OpenCV matchTemplate() 文章目录基于VS与OpenCV的模板匹配学习（4）：手写OpenCV matchTemplate()前言一、OpenCV templmatch源码分析二、平方差度量计算三、高斯金字塔3.1 创建高斯金字塔模板3.2 高斯金字塔策略3.3 findMatchingPosition_GrayValueBase
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2024-03-26 07:43:57
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