BMP是英文Bitmap（位图）的简写，它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱生来的缺点--占用磁盘空间过大。所以，目前BMP在
package com.opencv;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.i
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2024-04-18 10:06:35
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访问图像中像素的三类方法颜色空间缩减因为每个像素都可以是256个值，且如果是三通道的话，256*256*256有很多值，运算复杂度比较高，可以通过一些方法进行简化。比如盔顶颜色值在0-9的值可以赋0，10-19的值可以赋1由于C++中int类型在进行除法操作时会自动截余，可以很方便的进行此操作Inew=(Iold/10)\*10=1*10=10使用指针访问像素速度最快void colorReduc
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2024-09-27 14:18:35
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今天，抽短暂时间实现了一个新的功能，那就是16位图像的读取以及伪彩色视觉效果增强。个人感觉各种语言还是C++好用，PY虽然很火，但是项目中执行效率是真的难受。--->Today, a new feature has been briefly implemented, which is the ability to read 16-bit images and enhance false-co
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2024-05-05 19:55:24
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1.输出图像深度与通道IplImage* queryImg = cvLoadImage("x1.jpg");//输入图像输出该图像的深度与通道：cout << "图像深度：" << queryImg->depth << endl; cout << "图像通道：" << queryImg->nChannels<< e
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2024-03-15 13:32:16
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四、图像滤波0、了解OpenCV卷积操作kernel = np.array([[1, 1, 0], [1, 0, -1], [0, -1, -1]], np.float32) # 定义一个核
result = cv2.filter2D(src, -1, kernel=kernel)
r'''
和深度学习不同,OpenCV的卷积核是自己设置的,而深度学习可以自行学习到。
cv2.filter2D(
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2024-03-26 13:09:26
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文章目录0、速成编译方法1、软件版本及下载地址2、软件安装（1）cmake安装（2）Visual Studio 2019安装（3）OpenCV3.4.11安装（4）OpenCV_contrib 3.4.11安装3、OpenCV 64位库文件编译流程（1）新建build文件夹（2）cmake编译opencv生成visual studio的解决方案 .sln文件（3）Visual studio 20
一张图片的组成文件标识 + 数据块文件标识: 文件签名 维数 高度 宽度 深度 通道数 颜色格式 数据首地址 结束地址 数据量等等图像深度: 每个像素所用的比特数图像通道数: 灰度图的通道数为1. 彩色图为3opencv源码结构学习opencv基本架构分析Mat的操作例子#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <
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2024-02-11 20:18:24
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什么是图像深度很多人开始学习OpenCV之后，接触前面几个API就包括imwrite函数，而且很快知道了如何去保存Mat对象为图像，常规代码如下：imwrite("D:/result.png ", dst);其中dst是Mat对象。这样保存的图像默认是每个通道8位的字节图像，常见的RGB图像是图像深度为24，这个可以通过windows下查看图像属性获得，截图如下:如果每个通道占16位的话，RGB图
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2024-07-23 09:21:46
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OpenCV Python开发 第二章 深度估计与分割章节简介深度图像深度相关(depth-related)通道自定义模块类面向对象的Cameo使用managers.CaptureManager提取视频流使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘cameo.Cameo的强大实现从视差图得到掩模对复制操作执行掩模使用普通摄像头进行深度估计GrabCut前景检测使用分水岭算法进行
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2024-04-05 10:32:13
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一、图像的基本操作（1）读取图像Img = cv2.imread（"xx.jpg"）img的数据类型为ndarray的格式（2）图像显示可以多次调用，创建多个窗口cv2.imshow（"image",img）（3）等待时间毫秒级，0表示任意键终止，如数字10000表示10秒后自动关闭cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()（4）图片的属性img.shape(41
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2023-12-21 06:02:42
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首先初始化环境：OpenNI::initialize();创建状态：Status rc = STATUS_OK;接着声明并打开设备： Device xtion;
const char * deviceURL = openni::ANY_DEVICE; //设备名
rc = xtion.open(deviceURL);创建深度数据流和彩色数据流：VideoStream streamDepth;
V
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2024-01-08 21:00:38
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文章目录一、下载opencv3.411. 下载2. 解压3. 生成文件二、下载CMake1. 下载2. 解压三、启动CMake Gui工具四、使用VS 编译OpenCV库五、配置OpenCV环境1. 配置系统环境变量2. VS中配置OpenCV变量3. 验证 自己编译一个适用于32位操作系统运行的OpenCV3.41。 一、下载opencv3.411. 下载下载路径：opencv官方地址 下载
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2024-05-02 22:55:39
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作为初学者，关注和学习图像处理的python+opencv解决方案。梳理了一系列与读入和显示图像有关的程序，进行了对比试验，并做了简单的小结。一、实验1.用opencv进行彩色和灰度image读写，打印彩色img的信息；2.1用matplotlib进行彩色和灰度image读写，打印彩色img的信息；2.2用matplotlib显示灰度图；3.opencv的BGR与matplotlib的RGB频道切
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2024-04-29 23:42:45
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直接给出代码：#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;string Type2String(int type){ string strType; uchar depth = type & CV_MAT_DEPTH_MASK; uchar chans = 1 + (type >> CV_CN_SHIFT); s
原创
2022-03-09 14:28:52
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直接给出代码：#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;string Type2String(int type){ string strType; uchar depth = type & CV_MAT_DEPTH_MASK; uchar chans = 1 + (type >> CV_CN_SHIFT); s
原创
2021-06-10 17:17:19
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今天师弟跑来问我一个关于opencv图像值读取的问题， 原话是这样的在opencv中想要加载一幅16位的图像，鼠标点击显示其位置和灰度数值，但是我写的程序中灰度数值最多只能显示255拿到这个问题， 自己也不是很清楚， 因为自己其实也是刚刚才接触opencv2.x， 虽然已经出来3了，anyway， 总是要装下逼的， 于是就让他把代码拿了过来， 打算自己调试一下。本来想试试qt调试， 结果整了半天都
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2023-12-19 14:14:34
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很多前人曾说过，深度学习好比炼丹，框架就是丹炉，网络结构及算法就是单方，而数据集则是原材料，为了能够炼好丹，首先需要一个使用称手的丹炉，同时也要有好的单方和原材料，最后就需要炼丹师们有着足够的经验和技巧掌握火候和时机，这样方能炼出绝世好丹。对于刚刚进入炼丹行业的炼丹师，网上都有一些前人总结的炼丹技巧，同时也有很多炼丹师的心路历程以及丹师对整个炼丹过程的记录，有了这些，无疑能够非常快速知道如何炼丹。
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2024-09-11 13:47:11
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函数汇总本是在学习过程中意外搜索到的网络资源，感谢大牛的整理。1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件
计算机眼中的图像组成图像的基本单位是像素，单位是PPI；计算机的图像中是由许多像素点组成的；在计算机当中，一个像素点的值在0-255浮动，表示某点的亮度（0是黑的，255是亮的）；RGB是图像的颜色通道，每一个区域的像素点分别对应RGB里的一个值，彩色图像有RGB三个颜色通 道，灰度图像只有一个颜色通道（用于表示亮度即可）；opencv中的基本操作数据读取-将图片读取进来，通过像素矩阵让计算机进行
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2024-06-16 16:14:56
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