Mat 是 OpenCV 中的数据类型，储存矩阵形式的数据，构造 Mat 类型的方法有很多，都是通过 Mat 这个构造函数进行实现（Mat 也是构造 Mat 数据类型的函数）。本文主要介绍 Mat 的构造方法和 Mat 类的访问以及相关的数据类型。 文章目录1 传统的函数构造1.1 关于 CV_< bits >< type >C(< channels >) 的补
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2023-11-25 12:15:58
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图像通过一定尺寸的矩阵表示，矩阵中每个元素的大小表示图像中每个像素的明暗程度。查找矩阵中的最大值就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算矩阵的平均值就是计算图像像素的平均灰度，可以用平均灰度表示图像整体的亮暗程度。因此，针对图像矩阵数据的统计和分析，在图像处理工作中具有非常重要的意义。OpenCV集成了求取图像像素最大值、最小值、均值、标准差等函数，本节将详细介绍这些函数的使用方法。OpenCV提供了
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2024-05-06 16:30:30
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目标我们有很多种方式去从现实世界中获取图像：数码相机、扫描仪、计算机断层扫描、核磁共振仪。我们看到的图像，在保存到数码设备中变成了数字化的每个点构成的一个平面矩阵。 比如上图的卡车图像中，后视镜部分便是每个像素点对应的强度（亮度）值组成的一个矩阵数组。我们根据需要去决定如何获取以及保存每个像素点的值，但是在计算机里面保存一张图像全部都是采用数字化的矩阵以及描述这个矩阵的一些参数。OpenCv是一个
总体效果 类似混合现实，实现展示玩家玩的VR游戏的实况基本思想 利用openCV 插件，通过摄像头获取到玩家在蓝幕中玩游戏的场景，再使用蓝幕技术，对图像做处理，获取玩家的图像；最后和游戏场景进行叠加。具体实现( UE 4.12, Opencv 2.4.13)1, 在UE4 中打开 v
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2024-08-29 17:55:53
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目的真实世界中所有的图片，在计算机中都可以理解为一个矩阵，包含了图像中所有像素点的强度值。OpenCV其主要目的就是通过处理和操作这些信息，来获取更高级的信息。MatMat是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。 矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通
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2024-06-20 05:31:15
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01引言大家用OpenCV做开发，经常需要调试算法，打印出算法的执行时间，OpenCV中没有直接获取时间戳的函数，但是有两个根据CPU时钟可以精准计算算法每个步骤执行时间的函数，通过它们可以计算一行或者多行代码的执行时间，视频处理的FPS等性能指标。计算执行时间cv.getTickCount,返回CPU执行的时间周期数，cv.getTickFrequency每秒CPU时间周期总数计算一段算法处理执
编辑：zero
初次学习OpenCV新手经常问我的十个问题，有你问我过下面的问题之一吗？Q1 按照视频做的，我怎么显示了不了图像或者视频解答：最常见的两个原因如下：-忘记waitKey(0) 或者waitKey(1)-图像/视频文件路径包含中文或者空格了，根本无法正确加载图像。Q2 我怎么把我想要的区域取到，被自己蠢哭了解答：C++下，只要你有rect/box
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2024-03-29 08:01:40
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一.数字图像的储存数字图像存储时，我们存储的是图像中像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。2.Mat的储存1.OPENCV1基于C接口定义的图像存储格式Ipllmage*,直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成内存泄漏。二.从OPENCV2开始，使用Mat类储存图像，具有以下优势：(1)图像的内存分配和释放由Mat类自动管理
(2)Mat类由两部分数据组成：矩阵头（包含矩阵尺寸、储存方法、储存地址
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2023-08-26 08:38:27
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一、Java内存泄露例子Vector v = new Vector( 10 );
for ( int i = 1 ;i < 100 ; i ++ ){
Object obj = new Object();
v.add(obj);
obj = null ;
} 在这个例子中，代码栈中存在V
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2023-08-23 19:58:28
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opencv中矩阵的基本操作：拷贝，转换，改变尺寸，创建矩阵头，局部提取，反转，分解合并通道，其他一些数学相关的操作。cv::Mat src,dst,m；1）src.copyTo(dst)把src矩阵中的数据拷贝到dst。2）m.clone()深度拷贝。3）src.convertTo(dst, type, scale, shift)缩放并转换到另外一种数据类型：dst：目的矩阵type：
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2024-02-23 22:22:32
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# 使用 OpenCV 在 Java 中创建和处理 Mat 对象
OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，能处理图像、视频等多媒体数据。Java 作为一种广泛使用的编程语言，可以方便地调用 OpenCV 进行图像处理。本篇文章将逐步介绍如何在 Java 中使用 OpenCV 的 Mat 对象，并提供详细的代码示例。
## 整体流程
在使用 OpenCV 的 Java API 创建和操作 Ma
原创
2024-08-17 05:50:27
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The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组，它可以用来存储以下东西)real or complex-valued vectors or ma
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2023-06-08 15:43:31
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1.2 Mat的内存管理图像数据量大，不妥善管理好内存会产生很大的问题。OpenCV1.X中多采用C的结构，需要用户自己管理内存，在图像不再使用时调用CvRelease。OpenCV2.X中采用C++面向对象的方式，内存可以由自动申请和释放。 1.2.1 图像头与图像内容OpenCV中，图像的头与图像内容是分开的。如下面这段代码：Mat A = Mat::zeros(800,600, C
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2024-04-23 11:02:44
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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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1 cv::Mat cv::Mat是一个n维矩阵类，声明在<opencv2/core/core.hpp>中。 class CV_EXPORTS Mat
{
public:
//a lot of methods
…
/*! includes several bit-fields:
- the ma
一、矩阵 Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
double k,alpha;Scalar s;
//Scalar 是一个结构体，常用来存储像素，比如Scalar s;
s=cvGet2D(pImg,x,y);
s.val[0],s.val[1],s.val[2]就是对应的图像BGR的值1.加法
I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I);
add(I1,I2,dst
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2024-07-22 17:12:33
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Public Member Funcchannels()Mat矩阵元素拥有的通道数。depth()用来度量每一个像素中每一个通道的精度，但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大，精度越高。 Mat.depth()得到的是一个0~6的数字，分别代表不同的位数，对应关系如下：enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_
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2024-06-04 11:11:19
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OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例 CvMat是OpenCV比较基础的函数。初学者应该掌握并熟练应用。但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。1.初始化矩阵： 方式一、逐点赋值式： CvMat* mat = cvCreateMa
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2024-03-07 19:03:14
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在《OpenCV Mat主要用法(1)》主要是详细分析了Mat类中的主要Method用法，可以了解到Mat中常用的创建，访问，变量等一些方法，但是有时候还远远不够。OpenCV Mat主要功能就是将图片信息统一保存到Mat 矩阵中，使之能够按照矩阵的方式进行各种算法的演进，但实际上Mat存储方式为矩阵，为了使用方便就应该提供各种常见的加减乘除矩阵式操作方式，如果每次让开发人员来自己实现两个矩阵的加
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2023-11-29 15:08:27
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一、数字图像存储概述数字图像存储时，我们存储的是图像每个像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。二、Mat的存储1、OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*，直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成内存泄漏。2、从OpenCV2开始，开始使用Mat类存储图像，具有以下优势：（1）图像的内存分配和释放由Mat类自动管理（2）Mat类由两部分数据组成：矩阵头(包含矩阵尺寸、存储方法、存
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2023-11-29 08:35:48
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