我们的目标：能够掌握轮廓查找与绘制的方法能够掌握轮廓面积及长度的计算方法能够编程实现形状匹配能够掌握轮廓的几何形状拟合方法任务一 凸包绘制案例一 获取凸包import cv2
# 读取图片并转至灰度模式
img = cv2.imread('contours2.png', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret,
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2024-04-01 09:36:17
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在Learning OpenCV书中，讲到一个基础数据类型CvMat，其中有一段程序：1 Example 3-9. Summing all of the elements in a three-channel matrix
2 float sum( const CvMat* mat ) {
3
4 float s = 0.0f;
5 for(int row=0; row&l
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2024-03-07 12:07:54
111阅读
# Java opencv mat 合并
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入opencv库)
C(创建两个mat对象)
D(读取两个图像)
E(判断两个图像的大小是否相同)
F(合并两个图像)
G(保存合并后的图像)
H(结束)
A --> B --> C --> D -->
原创
2023-12-19 12:07:37
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在计算机视觉领域，OpenCV 是一个极其重要的库，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。在我的工作中，遇到了一个关于“python opencv Mat 合并”的问题，需要将几张 Mat 图像合并为一张，这个过程不仅是常见需求，也是实现更复杂图像处理功能的基础。
## 背景描述
在过去的数年，图像处理的需求呈几何级数增长。尤其是在以下时间节点：
1. **2015年**：随着深度学习的崛起，
请看赵春江的主页，他已经对Opencv图像拼接流程中的代码做了很详细的解释。前人栽树，后人乘凉。一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码，整个代码是面向过程的；2.在赵春江源码分析基础上，对一些细节部分进行说明。代码链接：https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码 Ptr finder =newOrbFeaturesF
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2024-04-15 15:30:03
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使用opencv录制视频文件def record_webcam(filename):
"""
cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
参数1：打开前置摄像头参数是0,打开后置摄像头参数是1,如果多个摄像头,需要测试2，3其他参数,参数是视频文件路径则打开视频，如cap = cv2.VideoCapture(“../test.av
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2024-01-26 08:00:32
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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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//<学习OPENCV>第3章
//数据结构基本操作
#include<cv.h>
#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cxcore.h>
#include<
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2024-04-17 16:01:32
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Opencv3-StudyOpencv学习笔记(八) -- 图像色彩空间转换yuv422转opencv mat显示OpenCv2 学习笔记(1) Mat创建、复制、释放OpenCv学习笔记(二)--Mat矩阵(图像容器)的创建及CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解Mat的几种初始化Mat类之选取图像局部区域画矩形框（普通的与旋转的矩形框）绘制连续多个矩形：捕获右上角×按钮关闭显示窗口事件Op
1.Mat与lpIlmage对象Mat对象是OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏问题，是面向对象的数据结构。Mat分头部和数据部分。lpllmage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在的，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配和管理内存，容易造成内存泄漏。2.Mat中的常见函数（1）构造函数（2）其他方法void copyTo(Mat ma
由于在写上一篇图像的数据结构时，发现自己只知道CvMat,竟然还有Mat数据结构，真是无知了，看了这么多程序，貌似没有看到这个结构。有可能那些程序都是些老版本的例子，这是在2.0以后加上的，所以我也得紧跟呀！以下是自己的学习心得。。。。一、Mat简介 在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存（memory）中存放图像，当时采用名
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2024-05-04 10:43:14
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该篇围绕Core Functionality模块进行展开该模块的主要作用是成为构建opencv更多高级功能的基础核心层。Mat基础图像存储数据结构将Mat对象赋值给其他Mat变量将会共享一个地址；当使用赋值运算符和复制构造函数时仅复制标头，清除最后一个赋值的对象图像矩阵，将会清空所有存储该矩阵数据的Mat对象；使用clone()和copyTo()将会创建不共用的图像数据指针。Mat A, C;
M
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2024-06-07 15:06:39
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在Opencv1.0中存储图像的变量类型一般为cvMat和IpLImage，现在一般不用了。在Opencv2.0以后引入了Mat类，其好处是：1.不用手动开辟空间 2.不必在不需要时立即释放，这样使得开发效率大大提高。Mat类由矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵的指针构成。Mat类表示一个n维的密集数值单通道或多通道数组，可用来存储实数和复数的向量和矩阵、图像类等。下面是Mat类的代码class C
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2024-03-03 08:04:20
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3.opencv由浅入深–Mat类详解与使用1.opencv核心类Mat在计算机内存中，数字图像以矩阵的形式存储和运算；在Opencv1.x版本中，图像的处理是通过IplImage结构体来实现，IplImage结构是OpenCV矩阵运算的基本数据结构。到Opencv2.x版本后，OpenCV开源库引入了面向对象编程思想，大量源代码用C++重写，Mat类 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类
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2024-03-22 22:09:35
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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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