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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（1）基本运算
两图像相加：
add(InputArray src1,InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(),int dtype=-1)：如可用add(A,B,C)来计算C=A+B；如果指定了图像掩模mask（注：mask必须为单通道），则运算只在mask对应像素部位null的像素上进行，add(A,B,C,mask)
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2024-05-02 07:34:18
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OpenCV包含了非常多的图像处理算法，而我们知道图像其实就是由矩阵数据构成，所以OpenCV中肯定有处理矩阵的函数和数据结构。
牛人说过，程序就是数据结构+算法。OpenCV这么厉害的库当然也不会例外。
在前几篇文章中，我们多次用到过IplImage这个数据结构，每当我们想获得图像时都会用到这个结构，图像和矩阵有关系，那IplImage肯定也跟矩阵有关系吧！
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2024-03-31 17:00:51
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一、Mat类型：矩阵类型，Matrix。 在openCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。Mat有3个重要的方法：1、Mat mat = imread(const String* filename); 读取图像
2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 显示图像
3、imw
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2024-05-13 23:31:04
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一、结构IplImage
|-- int nChannels; // Number of color channels (1,2,3,4)
|-- int depth; // Pixel depth in bits:
| // IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,
|
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2024-04-29 09:44:20
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文章目录图片的载入与显示1.imread2.nameWindow3.imshow4.imwrite 图片的载入与显示1.imreadMat imread(const string& filename, intflags=1 ); 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名 第二个参数，int类型的flags，为载入标识，它指定一个加载
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2024-02-19 15:07:13
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1.读取并显示图像 opencv 支持读取bmp,jpg,png,tiff等常用格式 import cv2 img=cv2.imread(“D:\cat.jpg”) cv2.imshow(“Image”,img) #在窗口中显示图像 cv2.waitKey(0) #如不添加这句，在IDLE中执行窗口直接无响应 cv2.destroyAllWindows() #最后释放窗口 2.创建复
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2024-03-29 07:30:44
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作者：［西］葛罗瑞亚·布埃诺·加西亚（Gloria Bueno García）著1.6 读取和写入视频文件视频处理的是运动图像，而不是静止图像。视频资源可以是一个专用摄像机、网络摄像头、视频文件或图像文件序列。在OpenCV中，VideoCapture类和VideoWriter类为视频处理中所涉及的捕获和记录任务提供了一个易用的C++ API。1.?recVideo示例代码recVideo示例是一
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2024-07-27 16:02:33
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作者：imaging 从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录图像中的每一个点的数值。 比如上面的图像，在标出的镜子区域中你见到的只是一个矩阵，该矩阵包含了所有像素点的强度值。如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定，最终在计算机世界里所有图像都可以简化为数值矩以及矩阵信息。作
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2024-08-14 16:38:01
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1opencv中矩阵和图像可以用相同的函数进行操作，主要包含以下几种类型：
操作函数
1：获取元素与天剑
2：copy 添加
3：变化和置换
4：算术逻辑
5：统计
6：线性代数
7：数学函数
8：离散变化 大致将每种类型列出表格，对重要的函数进行说明1：copy addvoid cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* ma
摘要我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式，在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式，在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整。数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，double对应的是CV_64F。 补充： 图像变换可以看成像素变换——点操作邻域变
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2024-03-29 17:50:30
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彩色图像#include <iostream>
#include <Kinect.h>
#include <opencv2\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
IKinectSensor * mySensor = nullpt
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2024-03-28 16:10:05
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本小节，我们将学习在Python语言中利用OpenCV库来实现图片的读取、显示、保存，所有的这些图片都是一个numpy.ndarray，这三种操作都过cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()三个函数来实现，同时在文末，简要介绍了使用Matplotlib来显示图片。本文所使用opencv为opencv3.2版本，图片如下：1. 读取图片在OpenCV中使用cv2
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2023-06-30 14:17:34
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前一篇文章 几何空间变换~缩放、转置、翻转 介绍了图像的转置、缩放、翻转，其中水平或垂直方向的翻转实际上对图像进行了镜像操作，并不能达到旋转的效果，本文介绍的仿射变换则可以对图像进行任一角度的旋转，另外仿射变换还可以实现图像的矫正、平移。1、仿射变换warpAffine()仿射变换的接口形式如下：dst=cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[,
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2024-05-20 21:31:22
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前言 图像的读取和保存一定要注意imread函数的各个参数及其意义，尽量不要使用默认参数，否则就像数据格式出现错误(here)一样，很难查找错误原因的； re: 1.opencv图像的读取与保存; 完
原创
2022-07-09 00:53:25
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1. 学习目标图像像素的读写操作；图像像素的遍历；2. 像素的理解像素实际大小：dpi * inches = 像素总数；ppi (pixels per inch)：图像的采样率 （在图像中，每英寸所包含的像素数目）dpi (dots per inch)： 打印分辨率 （每英寸所能打印的点数，即打印精度）3. OpenCV 中像素灰度图像排序彩色图像排序4. 像素的访问与赋值4.1 获取图像维度信息
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2024-10-10 17:43:44
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一般来说，灰度图像用2维矩阵表示，彩色（多通道）图像用3维矩阵（M X N X 3）表示。对于图像显示来说，目前大部分设备都是用无符号8位整数（类型为CV_8U）表示像素亮度。图像数据在计算机内存中的存储顺序一图像最左上点（也可能是最左下点）开始，如图所示：I ij 表示第 i 行 j 列的像素值。如果是多通道图像，比如 RGB 图像，则每个像素用三个字节表示。在 OpenCV 中，RGB 图像的
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2024-04-05 21:33:58
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项目中图片文件非常大，是很多张图片（灰度图）的数据都放在一个此文件中，其实文件的头部还是bmp头部。用opencv里边的cvLoadImage的话只能读取第一张图片的数据，因为读取图片的数据的多少是由文件头部的宽(width)与高(height)决定的。于是就想能不能fopen该文件然后直接定位到文件的数据部分，然后把该部分的数据copy到opencv的imageData中，就能使用opencv显
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2023-10-04 21:07:54
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注意opencv读入和保存图像的通道顺序为BGR ，而不是RGB需要的时候要做转换opencv要比PIL， plt的速度更快一些①读取图像 cv2.imread()cv2.imread(path, flags)flags：读入图片的标志
cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道。值为1cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片。
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2024-05-27 19:14:26
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利用
OpenCV进行【视频的
读取】与【保存视频文件或者
图像】源码！~为了能够更好的支持AVI视频的
读取，请安装K-Lite Codec Pack Full 3.9.3 Beta#include <afx.h>
#include <iostream>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <hi
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2024-05-26 18:55:57
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