# 实现Python中的mat2gray
## 1. 介绍
欢迎来到Python编程的世界！在本篇文章中，我将教你如何实现“mat2gray”功能，即将矩阵中的数值归一化到0~1之间。这对于图像处理、深度学习等领域非常有用。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入numpy库] --> B[获取矩阵最大最小值]
B --> C[归一化矩阵]
原创
2024-04-10 05:48:41
348阅读
****************假设某图像数据A（uint8格式）**********************A = 235 200 89 20>> double(A) %返回与原矩阵数值相同但类型为double的矩阵；ans = 235 200 89 20>> im2double(A) %返回矩阵类型：double；数值范围[0 1] ,0对应uint8中的0；
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精选
2014-04-06 14:11:05
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Python3 运算符什么是运算符？本章节主要说明Python的运算符。举个简单的例子 4 +5 = 9。例子中，4 和 5 被称为操作数，"+" 称为运算符。Python语言支持以下类型的运算符:算术运算符比较(关系)运算符赋值运算符逻辑运算符位运算符成员运算符身份运算符运算符优先级接下来让我们一个个来学习Python的运算符。Python算术运算符以下假设变量a为10，变量b为21：运算符描述
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2024-06-18 17:08:23
32阅读
# Python OpenCV: 将灰度图转换为RGB图像
;
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
44阅读
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
58阅读
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
85阅读
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
83阅读
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
82阅读
//<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
152阅读
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
149阅读
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
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
42阅读
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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本博客所用OpenCV版本为2.4.3，运行环境为Visual Studio2012。学习OpenCV是一个比较漫长的过程，希望我能够坚持！（一）从Mat讲起Mat是OpenCV中用于存放图像的数据结构。我们知道，图像在计算机中是以数组的形式存放的。Mat正是描述的这样一种数据结构。通过调用相关方法，我们能够实现对图像的输入输出以及一些操作。同时，Mat又不止可以作为图像容器，它也可以作为一种比较
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2024-04-02 10:09:17
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假设现有一维数组 Data[18]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18};通过 CvMat mat;创建一个CvMat对象。情况1、cvInitMatHeader(&mat,3,6,CV_32FC1,data);//3行6列二维的32位浮点型单通道的矩阵将一维数组转换为单通道二维矩阵 12345678910111213141
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2024-04-15 11:13:00
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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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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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