机械能是动能与势能的总和，这里的势能分为重力势能和弹性势能。我们把动能、重力势能和弹性势能统称为机械能。决定动能的是质量与速度；决定重力势能的是质量和高度；决定弹性势能的是劲度系数与形变量。机械能只是动能与势能的和。机械能是表示物体运动状态与高度的物理量。物体的动能和势能之间是可以转化的。在只有动能和势能相互转化的过程中，机械能的总量保持不变，
在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存（memory）中存放图像，当时采用名为 IplImage 的C语言结构体，时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料。但这种方法必须接受C语言所有的不足，这其中最大的不足要数手动内存管理，其依据是用户要为开辟和销毁内存负责。虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题，但一旦代码开始变得越来越庞大，你需要越来越多地纠缠于这
目标 我们有多种方法可以获得从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。 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵。现在，我们如何获
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2024-05-08 19:22:39
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官方对mat介绍的原话：
Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store real or complex-valued vectors and matrices, graysc
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2024-05-12 18:49:10
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你可以使用 IplImage 或 CvMat 操作符来转换 Mat 对象。在C接口中，你习惯于使用指针，但此处将不再需要。在C++接口中，我们大多数情况下都是用 Mat 对象。此对象可通过简单的赋值操作转换为 IplImage 和 CvMat 。示例如下： Mat I;
IplImage pI = I;
CvMat mI = I; 现在，如果你想获取指针，转换就变得麻烦一点。编译器将不能
前段时间做算法优化。该算法主要功能为16位数据到8位数据的转换。在日常生活中，电子设备展示的大多为256色影像，即8位影像。但部分无人机以及绝大部分卫星拍摄的都是16位数据，即65536色影像。然而，受限于显示器的色彩表达能力，在展示16位数据时，需要通过一些算法将其转为8位数据后再进行显示。在这个过程中，会造成影像信息的丢失，在遥感影像中尤为明显，常见表达形式为高亮区曝光。2020年上半年写了一
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2024-04-05 10:47:58
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cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作创建头并分配数据IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );size图像宽、高.depth 图像元素的位深度，可以是下面的其中之一：IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型IPL_DEPTH_16U -
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2024-04-28 13:56:12
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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，比矩阵头大几个数量级。这样，在图像复制和传递过程中
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2024-03-27 05:58:59
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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，比矩阵头大几个数量级。这样，在图像复制
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2024-04-01 18:58:02
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前提：从官网下载的Opencv3.4.10版本只支持64位的程序，不支持32位的C程序。所以我们从Opencv源码编译出32位的程序来使用。1.Opencv的下载下载网址：https://opencv.org/releases/ 这里直接选择Opencv-3.4.10下的windows版本。你也可以直接下载源码，然后进行编译。windows版本中同样包含源码，我们也可以拿来重新编译。2.Openc
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2024-03-19 16:45:02
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今天，抽短暂时间实现了一个新的功能，那就是16位图像的读取以及伪彩色视觉效果增强。个人感觉各种语言还是C++好用，PY虽然很火，但是项目中执行效率是真的难受。--->Today, a new feature has been briefly implemented, which is the ability to read 16-bit images and enhance false-co
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2024-05-05 19:55:24
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最近在做一个项目，项目中需要进行一些常用类型的转换，把自己收集到资料进行整理，以便后续使用过程中减少搜索的麻烦。 CvMat:矩阵头<span style="font-size:14px;">typedef struct CvMat{
int type;
int step:
int* refcount;
union{
uchar* ptr
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2024-07-13 06:50:36
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Public Member Funcchannels()Mat矩阵元素拥有的通道数。depth()用来度量每一个像素中每一个通道的精度，但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大，精度越高。 Mat.depth()得到的是一个0~6的数字，分别代表不同的位数，对应关系如下：enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_
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2024-06-04 11:11:19
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OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例 CvMat是OpenCV比较基础的函数。初学者应该掌握并熟练应用。但是我认为计算机专业学习的方法是，不断的总结并且提炼，同时还要做大量的实践，如编码，才能记忆深刻，体会深刻，从而引导自己想更高层次迈进。1.初始化矩阵： 方式一、逐点赋值式： CvMat* mat = cvCreateMa
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2024-03-07 19:03:14
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PNG图像文件存储结构（1）PNG文件存储结构的格式可以在 BMP文件总体上由两部分组成，分别是PNG文件标志和数据块（chunks），如表5-8所示。其中数据块分为两类：关键数据块（critical chunk）和辅助数据块（ancillary chunks）。 表5-8 PNG文件的组成结构 PNG文件标志 数据块（chunks） 1．PNG文件标志 PNG文件标志由8字节数据组成：89 50
# 使用Python OpenCV将8位图像转换为16位
在计算机视觉和图像处理领域，数据类型的选择至关重要。今天，我们将学习如何使用Python和OpenCV将8位图像转换为16位图像。这篇文章将提供具体的流程、代码示例以及关键步骤的详细解释。
## 流程概述
在进行图像处理时，将8位图像转换为16位图像的过程通常包括以下几个步骤。下面是这些步骤的一个简要概述。
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-13 04:45:31
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文章目录0、速成编译方法1、软件版本及下载地址2、软件安装（1）cmake安装（2）Visual Studio 2019安装（3）OpenCV3.4.11安装（4）OpenCV_contrib 3.4.11安装3、OpenCV 64位库文件编译流程（1）新建build文件夹（2）cmake编译opencv生成visual studio的解决方案 .sln文件（3）Visual studio 20
1 cv::Mat cv::Mat是一个n维矩阵类，声明在<opencv2/core/core.hpp>中。 class CV_EXPORTS Mat
{
public:
//a lot of methods
…
/*! includes several bit-fields:
- the ma
基于VS与OpenCV的模板匹配学习（4）：手写OpenCV matchTemplate() 文章目录基于VS与OpenCV的模板匹配学习（4）：手写OpenCV matchTemplate()前言一、OpenCV templmatch源码分析二、平方差度量计算三、高斯金字塔3.1 创建高斯金字塔模板3.2 高斯金字塔策略3.3 findMatchingPosition_GrayValueBase
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2024-03-26 07:43:57
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一、矩阵 Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
double k,alpha;Scalar s;
//Scalar 是一个结构体，常用来存储像素，比如Scalar s;
s=cvGet2D(pImg,x,y);
s.val[0],s.val[1],s.val[2]就是对应的图像BGR的值1.加法
I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I);
add(I1,I2,dst
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2024-07-22 17:12:33
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