LearnOpenGL-变换总结向量向量:有方向和长度向量基本运算:向量与标量运算、向量取反、向量加减向量长度:勾股定理单位向量:它的长度是1;向量的标准化向量相乘: v¯⋅k¯=||v¯||⋅||k¯||⋅cosθ当v¯v¯和k¯k¯都是单位向量,它们的长度会等于1。于是有v¯⋅k¯=1⋅1⋅cosθ=cosθ使用可以很容易测试两个向量是否正交或平行计算方式:是通过
转载 2024-06-29 09:21:52
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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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OpencvMat矩阵相乘——、dot、mul运算详解
转载 2021-08-18 11:47:00
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OpencvMat矩阵相乘——、dot、mul运算详解 2016年09月02日 00:00:36 -牧野- 阅读数:59593 标签: Opencv矩阵相乘dotmul 更多 个人分类: OpenCV 所属专栏: OpenCV从入门到转行 OpencvMat矩阵相乘——、dot、mu
转载 2019-03-19 02:29:00
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Mat矩阵——A*BOpencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“”,其中一个重载声明为:CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, const Mat& b);说明:1.  A*B是以数学运算中矩阵相乘的方式实现的,即Mat矩阵A和B被当做纯粹的矩阵做乘法运算,这就要求A的列数等       于B的行数时,才能定义
转载 2016-09-02 00:01:00
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有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvAr
目录一、背景二、环境及GitHub下载地址:三、SVM简介3.1、学习样本和类别标签处理3.2、设置模型类别、训练参数3.3、训练模型3.4、评估模型四、LBP简介4.1、基本的LBP算子4.2、圆形的LBP算子4.3、LBP等价模式4.4、LBP特征向量五、运行结果六、参考资料 一、背景  在openCV车牌识别的实战项目中,对车牌的提取不可能做到百分之百准确,往往存在多个非车牌区域,此时需要
25.运算(即对应元素相运算) 1)乘法:.*,a.*b表示a与b中对应元素相乘,不是线性代数里面的那种数组和数组相乘,只是对应元素相乘。要求a与b行和列都等。 2)除法:b./a(右除)表示数组a与数组b对应元素相除,a是分母,b是分子 a.\b(左除)表示数组a与数组b对应元素相除,a是分母,b是分子 3)乘方: 分类一:A.^3表示A中每个元素都求它的3次方。 分类二:3.^A表示以3为底
# 使用 Java OpenCV 设置 Mat 的颜色 在机器视觉和图像处理领域,Java OpenCV 是一个非常强大的库。它允许开发者处理图像和视频。在这篇文章中,我们将学习如何使用 Java OpenCV 设置 Mat 对象中某个的颜色。这个过程虽然简单,但可以为你后续的图像处理任务打下基础。 ## 整体流程 我们可以将整个过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-14 05:11:53
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## 如何在OpenCV Python中实现矩阵相乘 ### 引言 作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你学习如何在OpenCV Python中实现矩阵相乘。这是一个基础但非常重要的操作,特别在图像处理领域。 ### 流程图 首先,让我们通过一个流程图来展示整个过程: ```mermaid sequenceDiagram 小白->>开发者: 请求学习矩阵相乘 开发者
原创 2024-06-10 04:59:30
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这次来记一下自己对Mat类的理解,供交流首先,使用Mat就不需要为其手动分配内存大小,最后也不需要手动释放它。但是我们在使用openCV函数的时候,还是要手动分配其输入数据。第二Mat本质是由两部分数据组成的类,矩阵头(header)和指针Pointer,矩阵头主要是包含矩阵的大小,存储方式,存储地址等信息,指针中存储了指向存储图像像素值矩阵的指针。一个常用的Mat类的构造函数,但是要知道,M
OpenCV 第二课 认识图像的存储结构 Mat Mat 类包含两部分,矩阵头和矩阵体。矩阵头包含矩阵的大小,存储方式和矩阵体存储空间的指针。因此,Mat中矩阵头的大小是固定的,矩阵体大小是不定的。为了减少矩阵拷贝产生的计算消耗,opencv中一般使用引用计数方式处理矩阵,比如下面三种创建Mat的形式 Mat A,C; //这里仅仅创建了矩阵头,具体矩阵
转载 2024-05-08 21:17:20
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Opencv 关键和描述符(一)—— 关键及跟踪基础Opencv 关键和描述符(二)—— 通用关键和描述符Opencv 关键和描述符(三)—— 核心关键点检测方法corners:包含大量本地信息的像素块,并能够在另一张图中被快速识别keypoints:作为 corners 的扩展,它将像素块的信息进行编码从而使得更易辨识,至少在原则上唯一descriptors:它是对
一、矩阵Mat I,img,I1,I2,dst,A,B; double k,alpha; Scalar s; 1.加法I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I); add(I1,I2,dst,mask,dtype); scaleAdd(I1,scale,I2,dst);//dst=scale*I1+I2; 2.减法absdiff(I1,I2,I);//I=|I1-I2|;
转载 2023-10-12 10:07:56
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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_
转载 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
转载 2024-03-07 19:03:14
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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
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
转载 2024-07-22 17:12:33
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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
转载 2024-04-23 11:02:44
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