目标我们有很多种方式去从现实世界中获取图像：数码相机、扫描仪、计算机断层扫描、核磁共振仪。我们看到的图像，在保存到数码设备中变成了数字化的每个点构成的一个平面矩阵。 比如上图的卡车图像中，后视镜部分便是每个像素点对应的强度（亮度）值组成的一个矩阵数组。我们根据需要去决定如何获取以及保存每个像素点的值，但是在计算机里面保存一张图像全部都是采用数字化的矩阵以及描述这个矩阵的一些参数。OpenCv是一个
Mat 是 OpenCV 中的数据类型，储存矩阵形式的数据，构造 Mat 类型的方法有很多，都是通过 Mat 这个构造函数进行实现（Mat 也是构造 Mat 数据类型的函数）。本文主要介绍 Mat 的构造方法和 Mat 类的访问以及相关的数据类型。 文章目录1 传统的函数构造1.1 关于 CV_< bits >< type >C(< channels >) 的补
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2023-11-25 12:15:58
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目的真实世界中所有的图片，在计算机中都可以理解为一个矩阵，包含了图像中所有像素点的强度值。OpenCV其主要目的就是通过处理和操作这些信息，来获取更高级的信息。MatMat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（根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。 矩阵头的尺寸是常数值，但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同，通
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2024-06-20 05:31:15
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编辑：zero
初次学习OpenCV新手经常问我的十个问题，有你问我过下面的问题之一吗？Q1 按照视频做的，我怎么显示了不了图像或者视频解答：最常见的两个原因如下：-忘记waitKey(0) 或者waitKey(1)-图像/视频文件路径包含中文或者空格了，根本无法正确加载图像。Q2 我怎么把我想要的区域取到，被自己蠢哭了解答：C++下，只要你有rect/box
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2024-03-29 08:01:40
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opencv中矩阵的基本操作：拷贝，转换，改变尺寸，创建矩阵头，局部提取，反转，分解合并通道，其他一些数学相关的操作。cv::Mat src,dst,m；1）src.copyTo(dst)把src矩阵中的数据拷贝到dst。2）m.clone()深度拷贝。3）src.convertTo(dst, type, scale, shift)缩放并转换到另外一种数据类型：dst：目的矩阵type：
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2024-02-23 22:22:32
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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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图像通过一定尺寸的矩阵表示，矩阵中每个元素的大小表示图像中每个像素的明暗程度。查找矩阵中的最大值就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算矩阵的平均值就是计算图像像素的平均灰度，可以用平均灰度表示图像整体的亮暗程度。因此，针对图像矩阵数据的统计和分析，在图像处理工作中具有非常重要的意义。OpenCV集成了求取图像像素最大值、最小值、均值、标准差等函数，本节将详细介绍这些函数的使用方法。OpenCV提供了
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2024-05-06 16:30:30
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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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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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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
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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//<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与lpIlmage对象Mat对象是OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏问题，是面向对象的数据结构。Mat分头部和数据部分。lpllmage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在的，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配和管理内存，容易造成内存泄漏。2.Mat中的常见函数（1）构造函数（2）其他方法void copyTo(Mat ma
Opencv3-StudyOpencv学习笔记(八) -- 图像色彩空间转换yuv422转opencv mat显示OpenCv2 学习笔记(1) Mat创建、复制、释放OpenCv学习笔记(二)--Mat矩阵(图像容器)的创建及CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解Mat的几种初始化Mat类之选取图像局部区域画矩形框（普通的与旋转的矩形框）绘制连续多个矩形：捕获右上角×按钮关闭显示窗口事件Op
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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文章目录前言一、辅助工具 Image Watch二、Mat类Opencv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：
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2024-04-25 16:58:16
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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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2024-04-02 15:27:17
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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
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2024-03-25 10:48:39
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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
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2024-04-17 16:01:59
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