最近两周做的项目是要将matlab里面的算法转变为C语言，matlab处理矩阵运算实在太牛B了，几个简单的字符就代表了很多的操作，为了项目的需要，又不能影响软件运行速度，因此我在工程中使用了OpenCV的库进行矩阵操作。好在有这个使用比较方便的开源库啊！在matlab中，可以随意给一个变量（通常都是突然出现的）传递任意维数的矩阵，这下可苦了我们这些做“翻译”工作的程序员了。闲话少说，还是介绍一下我
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2024-02-28 22:10:32
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opencv 矩阵乘法1. dot说明：2. Mat矩阵mul——A.mul(B)3. opencv将整数像素图片转化为浮点型 1. dot说明：1、 对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。2、dot方法声明中显示返回值是double，所以A.dot(B)结果是一个double类型数据，不是Mat矩阵，不能把A.dot(B)结 果赋值给Mat
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2023-12-21 12:14:43
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在OpenCV中有三种方式访问矩阵中的数据元素：容易的方式，困难的方式，以及正确的方式。以下先讲容易的方式和困难的方式。
容易的方式
最容易的方式是使用宏CV_MAT_ELEM( matrix, elemtype, row, col ),输入参数是矩阵的指针，矩阵元素类型，行，列，返回值是相应行，列的矩阵元素，例如：
CvMat* mat = cvCreateMat(5,5,CV_3
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2024-05-11 11:10:27
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参考： 1、https://docs.opencv.org/3.2.0/ 2、https://github.com/opencv/opencv/Mask operations on matrices矩阵上的掩码操作非常简单。 我们的想法是，我们根据掩码矩阵（也称为内核）重新计算图像中的每个像素值。 该掩码保存的值将调整相邻像素（和当前像素）对新像素值的影响程度。 从数学的角度来看，我们用我们指
老师布置了一个图像处理的project, 完全没接触过cv的小白配环境配了好几个小时终于折腾出来了！！写一个小白适用教程给大家。下载安装visual studio由于我好久以前就装过visual studio 了下载安装opencv不同的vs版本对应的opencv版本是有限制的，vs2022对应的是opencv4.5.5OpenCV 4.5.5 Is Now Available! - OpenCV
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2024-05-14 07:20:14
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文章目录1.图像通道通道分离通道合并2.图像直方图直方图绘制方法一：cv库方法二：plt库三通道直方图绘制3.图像色彩空间RGB 颜色空间HSV 颜色空间RGB空间与HSV 转化HSI 颜色空间概念CMYK 颜色空间 1.图像通道通道分离目的将彩色图像，分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。函数：cv2.split(img)参数说明参数1 ：待分离通道的图
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2024-04-24 22:55:20
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一. 使用cvSplit将图像的中的通道拆分到单个图像中 1.所需函数：cvSplit 函数功能：将图像的中的通道拆分到单个图像中函数原型：void cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,CvArr* dst2, CvArr* dst3 );参数介绍：const CvArr* src： 输入的多通道图像
CvArr*
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2024-02-28 21:52:11
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霍夫圆变化：对于直线由r,θ表示，而对于圆来说，由圆心坐标和半径表示。
具体由“霍夫梯度法”的方法来实现：
1.转化为单通道图像（如灰度图像）后，进行边缘检测，通常使用canny边缘检测；
2.对边缘图像中的每个非零点，计算其局部梯度，即用Sobel()函数计算x和y方向的Sobel一阶导数得到梯度；
3.利用梯度方向和该点坐标得一线段（梯度方向为
1、普通情况下的RGB彩色图像：它的每一个像素点都是由三个通道组成，即红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）。8位三通道彩色图像就是每一个像素中每一个通道的取值范围都是 0~255（即二进制下的8位数），而整幅彩色图像则是由三个通道的图像所组成。在数据中的存储方式是依照像素连续存储的，而每一个像素中的数据存储也是按RGB连续存储的。当然，有些图片格式中像素数据是按BGR存储的，这个视情况而定。2、灰度
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2024-04-07 20:37:41
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目标在这里，将学习如何读取图像，如何显示图像以及如何将其保存回去 将学习以下功能：cv2.imread()cv2.imshow()cv2.imwrite()如何使用Matplotlib显示图像使用OpenCV读取图像使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。 第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。
cv2.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任
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2024-02-16 10:47:24
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RGBA
采用的颜色是RGB，可以属于任何一种RGB颜色空间，但是Catmull和Smith在1971至1972年间提出了这个不可或缺的alpha数值，使得alpha渲染和alpha合成变得可能。提出者以alpha来命名是源于经典的线性插值方程αA + (1-α)B所
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2024-03-23 10:47:25
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在图像处理中，尤其是处理多通道图像时，有时需要对各个通道进行分离，分别处理；有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并，重新合并成一个多通道的图像。opencv中实现图像通道的分离与合并的函数分别是split()和merge()。图像通道的分离 split()来看程序：#include <iostream>
#include "11_opencv_mat.h"
using namesp
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2023-08-26 16:15:47
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一夜未眠，一直在找一个好点的方法将带alpha通道的png图片叠加到其他三通道图片上。下面进入正题：在这段代码中，cvAdd4cMat 其实是一个宏，由 CA4M_EXCAT 宏来控制它展开成什么。#ifdef CA4M_EXCAT
#define cvAdd4cMat cvAdd4cMat_e
#else
#define cvAdd4cMat cvAdd4cMat_q
#endif注：
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2024-04-02 15:19:15
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一、Mat中图像像素的访问方式1.ptr操作和指针-高效的方式这种方式基于.ptr的操作，也是比较推荐的遍历图像的方式。/** @Method 1: the efficient method
accept grayscale image and RGB image */
int ScanImageEfficiet(Ma
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2024-04-14 08:48:50
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图像的行步长步长是一个单独概念，在两个对象间的内存长短。行步长指每一行之间的内存长短 opencv的颜色体系图像通道数问题（转自）描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。而四通道图像，就是R、G、B加上一个A通道，表示透明度。一般叫做alpha通道，表示透明度的。2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到
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2024-03-01 15:45:00
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主题 Python OpenCV一、前言Python牛已经不是一天两天的事了，但是我开始也没想到，Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库，而后在一些视频中找到灵感，觉得应该可以通过抠图的方式，给视频换一个不同的场景，于是就有了今天的文章。我们先看看能实现什么效果，先来个正常版的，先看看原场景： 下面是我们切换场景后的样子： 转存
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2024-06-11 14:58:37
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今天发现对OpenCV的矩阵维度和通道还不太理解，所以有必要花点时间整理一下这两个点。OpenCV中图像的通道可以是1、2、3和4。其中常见的是1通道和3通道，2通道和4通道不常见。1通道的是灰度图2通道的图像是RGB555和RGB565。2通道在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。RGB是16位的，2个字节（5+6+5），第一个字节的前5位
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2023-12-06 20:42:34
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1.RGB三通道的解释 彩色图像，是由RGB三个通道合并起来得到的。如果R，G，B分离，它们就分别对应一个单通道图像（因为都是单通道，所以为灰度图像） 当然，这三个单通道图像再经过合并，就会恢复成原本的彩色图像了下图中间的R，G，B图，并不是分离，而是3通道中其他两个通道置0了 。 这时，如果再通过BGR2GRAY转换色彩空间，就可以得到对应的单通道图像。2.通道分离实现API 分离通道要用到sp
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2023-09-22 12:24:23
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有很多函数有mask，代表掩码，如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算，mask要和矩阵/ROI/的大小相等
大多数函数支持ROI，如果图像ROI被设置，那么只处理ROI部分
少部分函数支持COI，如果COI设置，只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst, const C
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2024-08-06 19:32:24
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cv::Mat element = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(3, 3), cv::Point(-1, -1));//结构元素(内核矩阵) /* 第一个参数:表示内核的形状 矩形：MORPH_RECT 交叉形：MORPH_CROSS
原创
2022-01-25 11:41:23
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