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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data:Mat对象中的一个指针,指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar* data)dims:Mat所代表的矩阵的维度,如 3 * 4 的矩阵为 2 维, 3 * 4 * 5 的为3维channels:通道,矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数,比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素,如果每个元素有三个值,那么就说这个矩阵是 3 通道的,即 channels = 3。常见的是一张彩
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2024-08-08 09:17:59
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图像的几何变换是基本但是也是常用到的一些操作,下面简单做一下总结:1.放缩图像resize()函数://图像缩放(resize函数)
Mat srcImg = imread("D:/2.jpg");
Mat dstImg;
resize(srcImg,dstImg,Size(),0.5,0.5);//将原图像宽高缩放为0.5.
// resize(srcImg
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2024-03-29 13:51:49
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OpenCV自动内存管理 目前版本的OpenCV是自动处理所有自己的内存的,虽然这么说也不是很严谨。OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口,利用自动内存管理给出了解决问题的新方法。使用这个方法,开发者不需要纠结在管理内存上,而且你的代码会变得简洁。 以 Mat为例 ,首先现在没必要再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放。但手动地做还是可以的:大
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2024-05-08 19:35:11
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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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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
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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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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1.Mat是什么 Mat是一种图像容器,是二维向量,灰度图的Mat一般存放<uchar>类型,RGB彩色图像一般存放<Vec3b>类型。 单通道灰度图数据存放样式: RGB三通道彩色图存放形式不同,每列并列存放通道数量的子列(注意通道数量反转为了BGR):&nb
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2024-06-01 21:42:50
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本文为原创,若有错误的地方欢迎批评指正! 先说区别,它们三个都可以代表和显示图像,但是Mat类型侧重于数学计算,出现在opencv2.0版本之后,其用法与Matlab中的操作非常类似,opencv对其数学计算进行了优化。CvMat和IplImage更侧重于图像,opencv对其图像的操作进行了优化。CvMat从基类CvArr派生而来,IplImage又从CvMat派生而来。接下来就它们结
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2024-06-12 04:37:50
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一:显示图像并保存#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("D:/images/011.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);//读取进来的数据以矩阵的形势,第二
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2024-03-29 07:32:06
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Mat初始化
为空不赋值
cv::Mat skeleton3D(4, 17, CV_64F);直接赋值:
double a[] = {1,2,3,4};
Mat test(2,2,CV_64_F);
cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, cv::Scalar::all(0));
cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, c
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2024-04-09 16:27:36
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MAT 本博文介绍了Mat的使用,基本上是参照opencv_tutorials翻译的,可能存在一些理解上的偏差,欢迎指正。 OpenCV在2001年开始起使用。那时候库文件是用C的接口写的,用一个IplImage的C结构存储图像,在老版本的教科书和说明书中你仍可以看到。这种方式导致了内存管理方面的问题,用户不得不自己去释放内存空间。不过为方便使用,现在opencv已经开发了C+
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2024-03-12 12:44:16
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本文讲述了OpenCV中几种访问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比较,分析每种矩阵元素访问方法的代码复杂度,易用性。一、预备设置本文假设你已经正确配置了opencv的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所示。采用如代码段2所示的计时函数,这段代码你可以在我之前的博文中找到,abtic() 可以返回微秒(10^-6秒)级,而且兼容Windows和Li
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2024-06-05 19:58:57
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目录通过at方法读取Mat类矩阵中的元素通过指针ptr读取Mat类矩阵中的元素通过迭代器访问Mat类矩阵中的元素通过矩阵元素地址定位方式访问元素 对于Mat类矩阵的读取与更改,我们已经在矩阵的循环赋值中见过如何用at方法对矩阵的每一位进行赋值,这只是OpenCV提供的多种读取矩阵元素方式中的一种,本小节将详细介绍如何读取Mat类矩阵中的元素,并对其数值进行修改。在学习如何读取Mat类矩阵元素之前
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2024-03-24 08:53:41
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进度到了《OpenCV入门教程》的第三章,图像基本操作部分(1)早期的 OpenCV 中,使用 IplImage和 CvMat数据结构来表示图像。IplImage和CvMat都是 C语言的结构。使用这两个结构的问题是内存需要手动管理,开发者必须清楚的知道何时需要申请内存,释放。这给开发者带来了 一定的负担——开发者应该将更多精力用于算法设计。因此 在新版本的 OpenCV 中 引入了
关于深拷贝和浅拷贝:深拷贝和浅拷贝是根据拷贝的变量是否重新分配内存来区分的,当要重新分配内存来存放拷贝的变量时,就是深拷贝,反之如果拷贝不复制数据只创建矩阵头则为浅拷贝。 举个栗子:加如路人甲有一份文件放在储物柜A中,某时刻路人乙想阅览这份文件或者文件中的一部分(ROI),此时路人乙有两种选择:1 从甲那获知储物柜A的地址并记住(创建矩阵头),根据这个信息去储物柜A阅览(查
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2024-04-04 11:29:11
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