学弟学妹们开始学opencv了,参看的书籍是毛星云的《oepncv3编程入门》,编程环境是用的VS2017或VS2019,该项目是给他们留的第一次作业,作业内容: 读取一张图片,在该图片上截取一个ROI区域,将截取的图片在一个新的窗口内展示,并将该图片保持到工程目录下。这个题一点也不难,因为书上给的例程已经可以完成大部分工作,只需要自己添加几行代码就可以实现上述功能,但添加这几
内容简介:1.感兴趣区域(ROI)2.掩码(mask)3.例程:初级融合(直接将logo复制到图像的感兴趣区域)圆形ROI(首先新建一个掩码图像,再将logo复制到图像的感兴趣区域,只有掩码中非0部分有效)高级融合(对掩码进行针对性处理)图像基本运算中图像加法的掩码操作。先上ppt:代码:见注释#include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv;
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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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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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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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
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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
在上一讲OpenCV学习笔记(四十二)——Mat数据操作之普通青年、文艺青年、暴力青年里,对Mat内数据的各种读写操作进行了速度的比较,都是我自己想到的方法,感觉不够系统,这次整理了下思路,参考了文献,把能想到的方法进行了汇总,希望能对大家有所帮助。1.存取单个像素值最通常的方法就是img.at<uchar>(i,j) = 255; img.at<Vec3b>(i,j)[0
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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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一、Mat类相关的操作Mat构造函数:Mat m=Mat(rows, cols, type);//指定m的行数、列数和数据类型Mat m=Mat(Size(width,height), type);//指定m的大小与数据类型二、矩阵操作abs函数描述:计算矩阵每一个元素的绝对值。函数原型:C++: MatExpr abs(const Mat& m) C++: MatExpr abs(co
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Mat       OpenCV 自 2001 年出现以来。在那些日子里库是围绕C接口构建的。在那些日子里,他们使用名为IplImage C 的结构在内存中存储图像。这是您将在大多数较旧的教程和教材中看到的那个。使用这个结构的问题是将 C 语言的所有负面效果都摆到了桌面上。最大的问题是手动管理。它是建立在用户来负责处理内存分配和解除分配的假设之上的。当程序规模较小时,
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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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目录1.操作图像像素(1)at方式访问图像像素(2)迭代器访问图像中像素(3)指针访问图像像素(4)整行整列像素值的赋值Windows下的CodeBlocks配置Opencv环境OpenCV的数据结构OpenCV下的Mat类模板基础(实例)1.操作图像像素(1)at方式访问图像像素        以减少图像中颜色数量为例子。假设图像为256种颜色,将它变成6
Core moudle(基础模块)Mat - The Basic Image Container1.1 Mat首先当然是学习数据结构啦,OpenCV的最最最基本的数据结构MatMat基本上包含两个部分:the matrix header : 包含矩阵的大小、存储方式、存储地址等信息。a pointer to the matrix containing the pixel values:指向矩阵元
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cv::Mat的内存结构与访问cv::Mat 是新版opencv主打的也是最为常用的一种数据类型, 可以用于存储任意维度的多通道数组。本文目的在于记录学习过程中得到关于 cv::Mat 内存结构,成员变量的一些认识。从数组、指针的角度解释 cv::Mat ,提供从最底层操作 cv::Mat 的任一内容的方法。首先,cv::Mat 被认为是一个多维数组,那么对任何数组最重要的操作就是数组任意元素的读
我们有了Mat的对象之后,就可以开始对图像进行处理。在图像的处理过程中,对数据的查看并且对其进行修改,这应当是比较频繁的操作了。这里讲讲官方手册当中给出的三种方法。第一种方法:使用指向Mat数据部分的指针。代码如下: 1 Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table) 2 { 3 // accept
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文章目录前言一、辅助工具 Image Watch二、MatOpencv中的数据类型:Mat类的几种构造方式:Mat类赋值:Mat类还可支持加减乘除等操作Mat类元素的读取二、图像操作1.imread()函数----图像读取2.imshow()函数----图像显示3.namedWindow()函数----图像显示窗口4.imwrite()函数----图像保存imwrite()函数使用示例程序:
目录本文是《OpenCV实战从入门到精通》系列之第8篇图像容器MatMat类:(1)不必手动开辟空间(2)不必再不需要时立即释放空间为了解决传递图像时需要复制矩阵、降低程序的速度等问题,OpenCV使用了引用计数机制。(共享同一矩阵,有各自信息头)如果确实想复制矩阵本身像素值存储方法创建Mat对象的多种方法图像容器Mat一幅图片(数字图像)是一个像素点矩阵刚开始的OpenCV,一直是C语言,也就是
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1 Mat 类的内存管理使用 Mat 类,内存管理变得简单,不再像使用 IplImage 那样需要自己申请和释放内存。虽然不了解 Mat 的内存管理机制,也无碍于 Mat 类的使用,但是如果清楚了解 Mat 的内存管理,会更清楚一些函数到底操作了哪些数据。 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针,如下图所示。矩阵
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