边缘检测部分（各算子的内核未写明）：Sobel算子Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。Sobel()
void cv::Sobel (
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
int dx,
int dy,
int ksize = 3,
double scale = 1,
double delta = 0,
int
Mat 这个opencv2.0改版后，提出的结构由于会自己维护内存，基本不需要手动去将分配的空间释放，因此及其易用。 不过有的函数，在以前的版本中存在，而在新版中没有后续维护，那么就需要将Mat转换成IplImage去运算，然后转换回来。 一般的转换是： Mat gray_src;
……
IplImage pImg= IplImage(gray_src);
IplImage * pImg_g
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2024-05-31 21:17:22
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本篇为MIT公开课——线性代数 笔记。置换矩阵置换矩阵我们记作 \(P\)上一节课我们进行 \(LU\) 分解时，限定了不需要行交换（消元过程，主元不会是0）,但解除此限制，\(LU\)加上行交换,对任意可逆矩阵 \(A\)\[PA=LU
\]置换矩阵的数目对于一个 \(n*n\)\[count=n!=n*(n-1)*(n-2)*...*2*1
\]\(n!\) 为 \(n\)置换矩阵的
在学习笔记(1)中已经提到opencv2.x及3.x中用Mat代替了CvMat和IplImage，也就是说Mat既可以代替CvMat类型矩阵数据，也可以代替IplImage类型的图像数据，也就是说Mat统一了前两中数据结构。因此在OpenCv2中对矩阵数据和图像数据都可以进行显示。主要的三个函数如下1、imread()原型为C++: Mat imread(const string& fil
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2024-02-22 15:27:44
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针对于图像的三维旋转，看了很多博客，一般的变换都是基于刚性变换、相似变换、仿射变换、透射变换，而真正的基于图像的三维旋转却是很少的。当然真正的图像实现三维旋转的过程是可以使用PPT进行一个演示的，PPT之中可以设定针对与x轴、y轴、z轴进行三维旋转变换的过程。这是是提供一个思路，使用一般的变换代替三维旋转的过程，从而提取出来有效的信息。真正的图片三维旋转的过程之中，是围绕图中三个坐标轴进行旋转的过
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2024-03-05 23:44:53
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目标在本章，我们将学到ORB算法的基础理论作为一个OpenCV爱好者，ORB最重要的一点是它来自"OpenCV Labs"。这个算法是由Ethan Rublee，Vincent Rabaud，Kurt Konolige还有Gary R. Bradski在他们2011年的论文 ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 里提出的。就和这个标题说的一样，
矩阵：数学里的概念，其元素只能是数值，这也是区别于数组的根本所在
数组：计算机中的概念，代表一种数据组织、存储方式，其元素可以是数字、也可以是字符
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2023-06-02 22:52:43
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#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = (cv::Mat_<double>(4, 3) << 2, -10, 5
原创
2022-01-25 13:52:47
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# Python转置后图像实现方法
## 前言
在本文中，我将教会你如何使用Python实现图像的转置。作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示整个实现过程的流程，并提供每一步所需的代码和相应的解释。
## 实现流程
下面是完成该任务的整个流程，我们将用表格的形式呈现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取图像文件 |
| 3
原创
2023-12-10 14:10:29
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在 OpenCV-Python教程：色彩空间变换 一文中我们介绍了在色彩空间对图像进行转换的方法，比如BGR转换为GRAY格式的灰度图，BGR色彩空间转换为HSV色彩空间，这篇文件将介绍图像在几何空间的转换，包括图片的缩放、转置、翻转等等。1、缩放resize()resize()可以实现图片大小的缩小或放大，接口形式：dst=cv2.resize(src, dsize[, ds
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2024-05-06 17:32:52
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/*************************************/
//1.读入Mat矩阵(cvMat一样),Mat img=imread("*.*");//cvLoadImage
//确保转换前矩阵中的数据都是uchar(0~255)类型(不是的话量化到此区间)，这样才能显示。(初学者，包括我经常忘了此事)
//2.根据矩阵大小创建(CImage::Create)新的的CImage
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2024-04-15 15:22:43
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2024-03-20 09:45:12
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OpenCV—矩阵数据类型转换cv::convertTo 函数
1. void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const; 参数 m – 目标矩阵。如果m
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2024-04-11 13:41:03
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Opencv重载了运算符“*”，姑且称之为Mat矩阵“点乘”，其中一个重载声明为：
1. CV_EXPORTS MatExpr operator * (const Mat& a, const Mat& b); 点乘说明：1. A*B是以数学运算中矩阵相乘的方式实现的，即Mat矩阵A和B被当做纯粹的矩阵做乘法运算，这就要求A的列数等 &nb
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2024-03-07 09:57:27
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5.2 矩阵变换cv::dct (InputArray src, OutputArray dst, int flags=0)执行一维或二维数组的正向或反向离散余弦变换。该函数通过查看输入数组的标志和大小来选择操作模式:（1）如果(flags & DCT_INVERSE) == 0，则函数执行正向一维或二维转换。否则，它就是一维或二维的逆变换。（2）如
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2024-03-09 21:31:26
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上一篇文章提到了访问矩阵中元素的前两种方式，下面讲第三种方式：正确的访问矩阵中数据的方式：正确的方式前面介绍的一些读取和写入矩阵数据的方式，实际上，你可能很少会使用它们。因为，在大多数情况下，你需要使用最有效率的方式来访问矩阵中的数据。如果使用以上的函数界面来访问数据，效率比较低，你应该使用指针方式来直接访问矩阵中数据。特别是，如果你想遍历矩阵中所有元素时，就更需要这样做了。在用指针直接访问矩阵元
因为和...
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2014-04-30 18:57:00
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已经很久没有写过博客，原因是有段时间没整Caffe了。今天心血来潮，微调一个网络，结果困难重重。哎，三天打鱼，两天晒网果然不行。废话少说，直接上干货。 首先是我的目的是微调网络，原始训练数据是单通道灰度图，因此微调时输入的数据也必须是单通道灰度图，否则出现以下错误： 我遇到的问题是，我的数据明明已经用opencv把
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2024-09-06 09:33:16
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前一节我们讨论了两种最基本的形态学操作: 腐蚀 (Erosion) 膨胀 (Dilation) 运用这两个基本操作，我们可以实现更高级的形态学变换。这篇文档将会简要介绍OpenCV提供的5种高级形态学操作：如何使用OpenCV函数 morphologyEx 进行形态学操作：
开运算 (Opening)闭运算 (Closing)形态梯度 (Morphologi
文章目录背景二维多通道矩阵三维单通道矩阵三维单通道矩阵转置实现方式一：reshape+treshape操作和二维转置测试3D转置实现实现方式二：通用方式，内存数据坐标转换Mat数据内存布局代码实现示例 背景opencv矩阵类为Mat，本文主要讨论3维矩阵，更高维度的操作方式是类似的。 三维Mat按照其header的实现分为两种：二维多通道以及三维单通道。这里之所以说是按照header来分，是因为
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2024-06-18 06:32:22
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