OpenCV 矩阵操作 CvMat
每回用矩阵都要查，这回查到一个比较正确齐全的，放在自己的博客上以后可查
综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.OpenCV将向量作为1维矩阵处理.矩阵按行存储，每行有4字节的校整.分配矩阵空间: CvMat* cvCreateMat(in
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2024-03-07 23:19:05
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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
一、空域图像处理
1.1 灰度变换
1.1.1 灰度图像二值化
import cv2
#使用cv2中的thredshold函数
img_input = cv2.imread('.\images\cameraman.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('input',img_input)
ret,
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2024-04-07 00:00:40
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题目：思路：【1】首先简单点，考虑使用辅助空间，然后对于数组肯定是要遍历的，时间复杂度是O(N^2)，遍历第一次肯定要标记一下哪一行与哪一列是要变为0的。然后开始第二次循环，根据标记置为0。思路看着颇为清新。【2】对于进阶要求使用常量空间，其实本质上可以采用数组的第一行与第一列进行替代：第一行与第一列没有0的情况：
[3,4,5,2]
[3,0,2,0]
[1,3,1,5]
这种情况最为简单：
因
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2023-06-27 20:37:29
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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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《opencv 数字图像处理 图像基础》矩阵通道分离和合并彩色图像转灰度图像灰度图转二值化图像图像运算 矩阵定义一个显示图像的函数，对于灰度图，里面添加了vmin=0,vmax=255,强制赋值最大值和最小值。 随机生成一个0-256的2维矩阵，显示灰度图像。 随机生成一个0-256的三维数组，并展示彩色图像。 uint8 8位整型图像的理解，可以发现0-255之外的数字都会转换为对应的数字，0-
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2024-03-31 08:07:24
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文章目录NumpyNumpy创建数组Numpy的基本运算1Numpy的基本运算2Numpy的索引Numpy的数组合并Numpy的数组分割Numpy的 复制和深度复制Pandas NumpyNumpy创建数组import pandas as pd
import numpy as np
# 生成一个矩阵，后面的dtype是指定矩阵里面的元素类型，numpy定义了自己的数据类型，可以从中选择
a=n
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2024-02-27 06:44:29
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目录通过at方法读取Mat类矩阵中的元素通过指针ptr读取Mat类矩阵中的元素通过迭代器访问Mat类矩阵中的元素通过矩阵元素地址定位方式访问元素 对于Mat类矩阵的读取与更改，我们已经在矩阵的循环赋值中见过如何用at方法对矩阵的每一位进行赋值，这只是OpenCV提供的多种读取矩阵元素方式中的一种，本小节将详细介绍如何读取Mat类矩阵中的元素，并对其数值进行修改。在学习如何读取Mat类矩阵元素之前
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2024-03-24 08:53:41
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1 读取图像cv提供cv2.imread()来读取图像,其语法格式为img = cv2.imread(filename,flags)(1) . 其中img为返回值,其值为读取到的图像,若未读取到图像,则会返回None (2) . filename为要读取的图像的完整文件名,可以为绝对路径形如 : r"D:\anaconda\opencv\img.jpg" ; 也可以为相对路径,形如"img.jpg
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2024-02-22 14:21:24
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code import numpy as np a=np.array([[2, 2, 3], [3, 5, 12]]) b=np.unique(a) c = b>10 d = np.extract(c, b) if np.any(d): print(d) np.any(data) 若为空，返回 Fa
原创
2022-07-11 13:16:24
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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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基础函数cv2.getPerspectiveTransform
cv2.warpAffine()
#img1 = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))
#第三个参数的是输出图像的大小，它的格式 应该是图像的（宽，高）。应该记住的是图像的宽对应的是列数，高对应的是行 数。
cv2.getRotationMatrix2D()
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2024-04-18 14:54:18
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data：Mat对象中的一个指针，指向内存中存放矩阵数据的一块内存 (uchar* data)dims：Mat所代表的矩阵的维度，如 3 * 4 的矩阵为 2 维， 3 * 4 * 5 的为3维channels：通道，矩阵中的每一个矩阵元素拥有的值的个数，比如说 3 * 4 矩阵中一共 12 个元素，如果每个元素有三个值，那么就说这个矩阵是 3 通道的，即 channels = 3。常见的是一张彩
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2024-08-08 09:17:59
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一、OpenCV 矩阵 基础学习我们有多种方法可以获得现实世界的数字图像：数码相机、扫描仪、计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种。在每种情况下我们（人类）看到了什么是图像。但是，转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值。OpenCV 是一个计算机视觉库，其主要的工作是处理和操作，进一步了解这些信息。因此，你需要学习和开始熟悉它的第一件事是理解OpenCV 是如何存储和处理图像。
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2024-04-02 15:57:45
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目录一、前言二、实验目的三、实验内容四、实验过程一、前言编程语言：Python，编程软件：vscode或pycharm，必备的第三方库：OpenCV，numpy，matplotlib，os等等。关于OpenCV，numpy，matplotlib，os等第三方库的下载方式如下：第一步，按住【Windows】和【R】调出运行界面，输入【cmd】，回车打开命令行。第二步，输入以下安装命令（可以先升级一下
# Python OpenCV中的Mat是否为空
## 概述
在Python OpenCV中，Mat是用于存储和处理图像的多维数组。有时候，在处理图像时，我们需要判断一个Mat对象是否为空，以便进行相应的处理。本文将教你如何实现“Python OpenCV Mat是否为空”。
## 流程
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入必
原创
2023-12-26 07:46:20
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1.分类 基本数据结构（basic data types） 辅助数据结构（Helper object） 大型数据结构（Large array object）：mat STL数据结构：vector，pair2.基础数据结构：Point、Scalar、Size、cv::Rect、RotatedRect、Matx3.点Point 3.1Point构造 cv::Point2i p; //
cv::Mat img;// bool b=img.empty(); //是否为空 qDebug()<<"b="<<b; cv::Mat M(5, 4, CV_8UC3); b=M.empty(); qDebug()<<"b="<<b; cv::waitKey();
原创
2022-01-25 14:32:19
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本文精心翻译自Jay Alammar的博客：https://jalammar.github.io/visual-numpy/，其用图解的方式详细介绍了 NumPy的功能和使用示例。 NumPy 是 Python 生态中数据分析、机器学习和科学计算的基础。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 ten
最近和Samuel成功地搭建了基于编码结构光的三维重建系统，这项技术应该说已经是很成熟的了，代码我们也从网上download下来学习，当然自己也重写了一遍。除了系统校准，实际操作时整个流程分为图像解码和基于三角学计算三维坐标两大块，在不同地方加入不同的filter以及一些recover的过程。之前的代码沿用了OpenCV C的API。为了配合部门其他组员，同时本着与时俱进的精神，这两天主要就是将之
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2024-07-25 16:54:51
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