先以3通道为例，描述多种方式；后以常规Blob的4维（N×C×H×W， C=3的BGR图像）数组进行演示。1、常规实现遍历数组元素 Mat 数据交换#include <vector>
#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main()
{
using std::cout;
using std::end
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2023-08-02 15:17:25
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安装pip install opencv-python图像读取三通道读取BGRimg_jpg = cv2.imread(path+"bg.jpg")四通道读取BGRAimg_png = cv2.imread(path+"bg.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED)图像大小# 输出: 高，宽，通道数
img_jpg.shape
# -> (1280, 720, 3)
img_p
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2024-05-11 20:03:39
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这里写目录标题一、前言二、概述三、Mat对象创建四、C++实现Mat图像矩阵创建 一、前言OpenCV的API库在最开始时一直是基于C接口构建的，使用C语言结构体指针IplImage*存储图像，需要繁琐的内存管理，如果创建了IplImage指针，使用完成后不release掉的话就会造成内存泄漏，使用起来极为不便！辛运的是，OpenCV2.0版本中引入了新的C++接口，通过类进行自动内存管理，并定
文章目录一.图像的存储二.OpenCV中图像坐标系的定义三.OpenCV中的Mat四.OpenCV中的图像存储方式五.显式创建Mat对象1.使用Mat构造函数2.使用C/C++数组初始化Mat3.使用cv::Mat::create函数4.使用cv::Mat::zeros , cv::Mat::ones , cv::Mat::eye 函数.5.使用逗号分隔的初始化器或初始化器列表6.为现有Mat对
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2023-12-20 06:21:03
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**前言** 打算做点有意思的东西了。**分离通道**split用于将一个多通道数组分离成几个单通道数组。void split(const Mat& src, Mat* mvbegin);
void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);第一个参数const Mat&类型或InputArray类型的需要进行分离的多通道数组第二个参数
构造函数 OpenCV Mat实例详解一中已介绍了部分OpenCV Mat构造函数，下面继续介绍剩余部分构造函数。Mat (const std::vector< _Tp > &vec, bool copyData=false)；vec 包含数据的vec对象copy
文章目录1.图像通道通道分离通道合并2.图像直方图直方图绘制方法一：cv库方法二：plt库三通道直方图绘制3.图像色彩空间RGB 颜色空间HSV 颜色空间RGB空间与HSV 转化HSI 颜色空间概念CMYK 颜色空间 1.图像通道通道分离目的将彩色图像，分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。函数：cv2.split(img)参数说明参数1 ：待分离通道的图
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2024-04-24 22:55:20
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分配释放矩阵空间
• 综述:
• OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.
• OpenCV将向量作为1维矩阵处理.
• 矩阵按行存储，每行有4字节的校整.
• 分配矩阵空间:
1. CvMat* cvCreateMat(int rows,int cols,int type);
type: 矩阵元素类型. 格式为
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2024-07-06 13:41:27
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1、普通情况下的RGB彩色图像：它的每一个像素点都是由三个通道组成，即红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）。8位三通道彩色图像就是每一个像素中每一个通道的取值范围都是 0~255（即二进制下的8位数），而整幅彩色图像则是由三个通道的图像所组成。在数据中的存储方式是依照像素连续存储的，而每一个像素中的数据存储也是按RGB连续存储的。当然，有些图片格式中像素数据是按BGR存储的，这个视情况而定。2、灰度
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2024-04-07 20:37:41
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主题 Python OpenCV一、前言Python牛已经不是一天两天的事了，但是我开始也没想到，Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库，而后在一些视频中找到灵感，觉得应该可以通过抠图的方式，给视频换一个不同的场景，于是就有了今天的文章。我们先看看能实现什么效果，先来个正常版的，先看看原场景： 下面是我们切换场景后的样子： 转存
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2024-06-11 14:58:37
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Mat的概念Mat是在OpenCV里最基础的一个概念，他在数学上的形式可以表现为一个N*M的矩阵。 一个3X3的矩阵今天就要来记录一下最基础的矩阵操作：建立一个矩阵（Mat）申明一个矩阵的代码是，跟你初始化一个对象的实例，很相似。Mat m = new Mat(3,3,CvType,CV_8UC1);他一共可以传入3个参数（int row,int col,cvtype）前面两个传入的行数
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2024-07-08 12:44:11
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Structure Contains RepresentsCvPoint int x, y Point in imageCvPoint2D32f float x, y Points in R 2CvPoint3D32f float x, y, z Points in R 3CvSize int w
先上代码：#!/usr/bin/env python
#
import cv2 as cv
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
# 读取图像并判断是否读取成功
img = cv.imread('../images/food-01.jpg
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2024-06-18 15:04:35
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**1.Mat::Create**创建新的阵列数据```void Mat::create(int rows,int cols,int type)void Mat::create(Size size, int type)void Mat::create(int ndims, const int* sizes, int type)````ndims – 新数组的维数。rows –新的行数。cols –
OpenCV学习笔记 01视频显示方式①视频以帧形式显示，需反复读取并刷新②OpenCV所打开的视频文件会进入一个图像输入流中等待输入所以，一般的显示方法如下：while(1)
{
Mat frame;
video >> frame;
if(frame.empty())
{
break;
}
imshow("窗口名称",f
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2024-04-26 10:58:20
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1.图像行列数，通道数（shape属性） 一个图像像素的行列数（高、宽）、通道数可以通过shape属性获取，需要注意的是numpy数组的shape属性下标0表示的图像的行数（rows，高），下标1表示的是列数（cols，宽），下标2表示的是通道数，但是如果是灰度图shape是一个二元组，则不存在下标2的元素。（行列，高宽，01）import numpy as np
import cv2
img
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2024-02-16 10:28:40
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一、开始先介绍几个即将用到的函数及知识点1、LUT函数函数简介：void LUT(
InputArray src, //原始图像的地址；
InputArray lut, //查找表的地址，对于多通道图像的查找，它可以有一个通道，也可以与原始图像有相同的通道；
OutputArray dst //输出图像的地址。
)函数介绍（单通道为例）：
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2024-02-27 12:58:46
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读源码的时候遇到Mat的数据类型，在这里简单记一下，遇到一个记一个，如有错误，欢迎指正。一、mat.type()函数opencv中Mat存在各种类型，其中mat有一个type（）的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_(位数）+（数据类型）+（通道数）。具体的有以下值： 通道数我们可以发现，C4=C3+8、C
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2024-07-03 05:52:46
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1.cv2.imread()读入图片# 读入图片
cv2.imread( const String& filename, int flags )
# filename： 表示图像的路径。
# flags：读取图像的方式。
# -1，读取原图, 不进行任何改变
# 0，以灰度图方式读取原图
# 1,RGB方式读取原图
# 更加具体点：
enum ImreadModes {
Mat 基础图片在计算机中的本质就是一个数组。其中 Mat 就是在 OpenCV 中图像的表示形式，因此简单介绍 Mat 中一些常用的基础知识。其中 Mat 类中有一些基本属性：cols ：矩阵列数rows：矩阵行数channels：通道数type：数据类型total：矩阵总元素数data：指向矩阵数据块的指针其中 Mat 排列方式如下： 通道顺序为 BGR1、Mat 类型在访问图片像素点时，了解
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2024-02-18 21:59:23
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