#include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace cv;
using namespace std;
CvRect box;
void draw_box( IplImage* img, CvRect rect )
{
cvRectangle(img,
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2024-03-21 12:11:31
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openCv学习笔记（二）—cv::Mat学习由于在写上一篇图像的数据结构时，发现自己只知道CvMat,竟然还有Mat数据结构，真是无知了，看了这么多程序，貌似没有看到这个结构。有可能那些程序都是些老版本的例子，这是在2.0以后加上的，所以我也得紧跟呀！以下是自己的学习心得。。。。一、Mat简介 在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于 C 语言接口而建。为
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2024-06-23 10:35:55
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1.安装CV环境 ①参考书籍：学习OpenCV3（中文版）github网站补充材料解决github图片不能正常显示的问题安装相应的版本配置Visial Stuadio 的环境(头文件，映射等等要不然找不到opencv的库，慢慢来出错很正常)API参考网站 ②尝试编译出现了无法找到或者打开PDB文件的问题 解决方案： 所以我懒得管了，contrl+f5直接运行，如果之后要调试再看具体的解决方案。 2
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2024-05-15 20:52:25
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关于Mat的初始创建方法有很多，下面列举一些我喜欢使用的方法，以及使用过程中的一些注意事项。 使用Mat的一个基本常识是：它可区分为“数据头+数据体”两大部分，并且二者在内存中是可分离的，其产生过程也不需要并发/次序完成全部，因此，一个Mat变量的存在模式有：空头、头+体。另外，数据体部分可与其它Mat变量共享。对于共
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2024-04-19 12:59:20
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目录1、使用Mat（）构造函数2、在C/C++中通过构造函数进行初始化3、为已存在的IplImage指针创建信息头4、利用create()函数5、采用matlab式的初始化方式: zeros(), ones(), eyes()6、对小矩阵使用逗号分隔式初始化函数7、为已存在的的对象创建新信息头Mat不但是一个非常有用的图像容器类，同时也是一个通用的矩阵类，我们也可以用它来创建和操作多维矩阵。创建一
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2024-04-07 15:45:25
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视频处理用到的函数： CvCapture 视频获取结构 typedef struct CvCapture CvCapture; 结构CvCapture 没有公共接口，它只能被用来作为视频获取函数的一个参数。cvCreateFileCapture 初始化从文件中获取视频 CvCapture* cvCreateFileCapture( const char* filename ); 视频文件名
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2024-08-27 09:58:38
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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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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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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
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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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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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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//<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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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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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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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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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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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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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
