Mat - 基本图像容器 Mat A, C; // 只创建信息头部分 A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里为矩阵开辟内存 Mat B(A); // 使用拷贝构造函数 C = A; 以上代码中的所有Mat
彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB(红,绿,蓝)模型和HSV(色调,饱和度,亮度),RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机,我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式,HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是:色调(H:hue),饱和度(S:saturation),亮度(V:value)。由A. R. Smit
 OpenCv 简介1简介与安装# 由于一些经典的算法被申请了版权,新版本有很大的限制,所以选用3.4.3以下的版本 pip install opencv-python==3.4.2.17 # 利用SIFT和SURF等进行特征提取 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17 # 测试: import cv2 # 读一个图片并进行显示(图片路
1.Mat基础 在计算机内存中,数字图像是已矩阵的形式保存的。OpenCV2中,数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵,它主要包含两部分:矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针。 矩阵头主要包含,矩阵尺寸、存储方法、存储地址和引用次数等。 矩阵头的大小是一个常数,不会随着图像的大小而改变,但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变,通常数据量会很大,比矩阵头大几个数
转载 2024-03-13 21:26:47
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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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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.存取单个像素最通常的方法就是img.at<uchar>(i,j) = 255; img.at<Vec3b>(i,j)[0
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该篇围绕Core Functionality模块进行展开该模块的主要作用是成为构建opencv更多高级功能的基础核心层。Mat基础图像存储数据结构将Mat对象赋值给其他Mat变量将会共享一个地址;当使用赋值运算符和复制构造函数时仅复制标头,清除最后一个赋值的对象图像矩阵,将会清空所有存储该矩阵数据的Mat对象;使用clone()和copyTo()将会创建不共用的图像数据指针。Mat A, C; M
前言RGB色彩空间是一种被广泛接受的色彩空间,但是该色彩空间过于抽象,我们不能够直接通过其感知具体的色彩。我们更习惯使用直观的方式来感知颜色,HSV色彩空间提供了这样的方式。通过HSV色彩空间,我们能够更加方便地通过色调、饱和度和亮度来感知颜色。其实,除了HSV色彩空间,我们讨论的其他大多数色彩空间都不方便人们对颜色进行理解和解释。基础知识HSV色彩空间从心理学和视觉的角度出发,提出人眼的色彩知
pet高温胶带保护膜的应用领域正逐渐被高材料胶带保护膜所取代,但一些特殊领域仍在使用pet高温胶带保护膜,这与其他胶带保护膜不同,因为耐高温,高温胶带保护膜仍在许多领域使用。下面小编将向您介绍高温胶带保护膜的知识和pet高温胶带保护膜的应用领域。PET高温胶带保护膜,由两侧涂有丙烯酸粘合剂的pet制成。胶带保护膜的颜色通常是透明的黑色。常用的厚度规格为:0.05-0.2MM,具有良好的尺寸稳定性、
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
目录一、基础理论1、Hue(色相)2、Value(明度)3、Saturation(饱和度)二、hsv三通道及单通道效果三、*args && **args*args:**args: 四、滚动条控制h、s、v(min && max)1、创建滚动条 API2、回调函数 -- 阈值设置APIinRange()3、回调函数 -- 感兴趣 API
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颜色空间色彩空间变换人眼的色彩空间是RGB,OpenCV默认使用BGROpenCV最常用的是HSV(Hue, Saturation, Value 色调,饱和度,明度)色彩空间。视频为了节省存储,使用的是YUV做移动端开发时,适配问题就需要根据手机屏幕色彩空间的不同来进行调整。HSVHue色相,是360度的一个扇面,不同度数对应不同色彩。Value,明度,即是圆柱体的高,越靠近圆柱体底部,越暗呈现黑
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 HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),亮度(V)。HSV颜色空间模型[1]色调H:用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝
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文章目录一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv2. 不使用opencv二、将彩色图像转为HSV、HSI格式1. 转HSV2. 转HSI三、车牌数字分割为单个的字符图片1.图片准备2. 代码实现1. 读取图片2. 图片预处理3. 输出结果4. 源码四、参考 一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv代码:import cv2 as cv img = cv.imread('./p
输入/输出图像从文件中读入一副图像:Mat img = imread(filename)如果你读入一个jpg文件,缺省情况下将创建一个3通道图像。如果你需要灰度(单通道)图像,使用如下语句:Mat img = imread(filename, 0);将图像保存到一个文件:Mat img = imwrite(filename);XML/YAMLTBD基本图像操作获取像素的亮度获取像素的亮度,你
了解OpenCV数据类型是学习OpenCV的必须掌握的基础。接下来,我们将看到OpenCV的所有基本数据类型。同时,这部分也将涵盖大量的功能,使我们能够以各种方式操作这些数据。下面首先了解基本数据类型,并将介绍该库提供的一些有用的实用函数。 OpenCV有许多数据类型,旨在使计算机视觉概念的表示和处理相对简单直观。许多算法开发人员需要利用这些数据类型根据其特定需求进行开发。从组织角度来
矩阵和图象类型三种图象类型的类或结构继承图: 在使用OpenCV时,将会反复的遇到IplImage这个数据类型。IplImage是用来编码我们通常所讲的“图象”的基本的数据结构。这些图象可能是灰度的、彩色的、四通道(RGB+alpha)的,每个通道可能包含多种类型的整数的浮点型数据。因此这个类型比我们立刻想到的三通道8位RGB图象一般(general)的多。 在我们具体讨论图象之前,我们需要首先
在图像处理中,经常需要处理一个当前点这个点的可能是基于附近几个临近像素点而得出的.当临近像素点包含上一行或者下一行数据的时候,你需要同时扫描图像的多行.这节会告诉你怎么做.Getting ready本节,我们会用一个锐化图像的例子举例.它是基于拉普拉斯操作的(在第6章会讨论).众所周知,如果你对一幅图像使用拉普拉斯算法,这个图像的边缘会增强,可以获得一个锐化图像.这个锐化操作如下:sharpen
OpenCV数据结构和绘图函数1.        Mat数据结构详解1.1.       Mat结构组成和适用方法l  Mat由两个数据部分组成 : 即矩阵头 + 指向矩阵的指针。矩阵头 = 矩阵尺寸 + 存储方法 + 储存地址等OpenC
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事先准备使用工具Python3.5 使用包cv2,numpy涉及函数cv2.cvtColor() cv2.inRange()任务1:转换颜色空间  在 OpenCV 中有 超过150 种进行颜色空间转换的方法。但是你以后就会发现我们经常用到的也就两种:BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。 我们用到的函数是:cv2.cvtColor(input_image,flag),其中flag就是转换类型,第一个
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