1. 离散傅里叶变换原理离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT), 是指傅里叶变换在时域和频域都呈现离散的形式,将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换(DTFT)频域的采样。对一幅图使用傅里叶变换就是将它分解成正弦和余弦两部分,也就是图像从空间域(spatial domain)转换到频域(frequency domain)。这一转换的理论基础为:任意函数            
                
         
            
            
            
            Mat类关键的属性和定义如下:class CV_EXPORTS Mat
{
public:
/ /一系列函数...
/*
flag 参数中包含序号关于矩阵的信息,如:
    -Mat 的标识
    -数据是否连续
    -深度
    -通道数目
    */
int flags;
int dims ;//!数组的维数,取值大于等于2
int rows,cols;//!行和列的数量,如果            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-02 17:03:38
                            
                                72阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1.构造Mat:#include <stdio.h>
#include<sstream>
#include <string>  
#include <iostream>  
#include <cstdlib>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-18 12:58:33
                            
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            一直使用mat,很好用,但是细扣又说不清楚到底是怎样的一种数据类型,今天学习下。一、先上硬货结论:浅拷贝:拷贝构造函数和赋值运算符只复制信息头,即实际上还是同个图像数据、mat中存储同个数据地址;Mat A,C;
A=imread("1.jpg",type); 
Mat B(A);//拷贝构造函数
C=A;//直接赋值符深拷贝:使用函数clone(),或者copyTo(),同时复制信息头、和新拷贝            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-17 10:34:10
                            
                                500阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1 Mat结构的使用1.1Mat是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸·存储方法·存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同,矩阵可以是不同的维数)的指针。 例:创建一个感兴趣区域(ROI) Mat D(A,Rect(20,20,200,200));//使用矩阵界定 Mat E= A(Range:all(),Range(1,3));//用行和列来界定1.2            
                
         
            
            
            
            今天总结了5种创建Mat图像的方法,都是可以直接运行的。
代码:
 1 #include<opencv2/opencv.hpp>
 2 #include<iostream>
 3 using namespace cv;
 4 using namespace std;
 5  
 6 int main() {
 7     /*
 8     CV_8UC1 8位1通道            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2020-12-07 10:43:00
                            
                                1092阅读
                            
                                                                                    
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            # 使用 Python OpenCV 创建 Mat 的详细指导
## 前言
对于初学者来说,理解计算机视觉中的图像表示是非常重要的。在 OpenCV 中,Mat 是一种用于表示图像的基本数据结构。本文将逐步教你如何使用 Python 和 OpenCV 创建 Mat 对象。
## 创建 Mat 流程概览
以下是创建 Mat 对象的整体流程:
| 步骤 | 描述            
                
         
            
            
            
            图像数据结构1. IplImage:2001年发布opencv后一直存在,需要自己分配管理内存。
2. Mat:opencv2.0引入,自动分配内存,不存在内存泄漏。Mat 是一个类,分为头部和数据部分,矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针。
注意:Mat通过引用计数来释放内存创建图像:构造函数1. Mat::Mat(int rows, int co            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-27 09:39:40
                            
                                84阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Python OpenCV创建空白MAT
## 简介
在图像处理和计算机视觉领域中,OpenCV是一个非常流行的开源库。它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频数据。OpenCV支持多种编程语言,包括Python、C ++和Java等。在本文中,我们将重点介绍如何使用Python和OpenCV创建一个空白的MAT(矩阵)对象。
## 什么是MAT
MAT是OpenCV中用于表示图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-19 10:43:48
                            
                                255阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在计算机视觉领域,OpenCV 是一个常用的库,处理图像的基本操作时常需要创建一个空的输出矩阵(Mat)。本文将详细记录如何在 Python 中使用 OpenCV 创建空 Mat,同时遵循文章的结构要求,确保信息的有条理性和逻辑性。
## 环境预检
在进行开发之前,首先需要确认我们的硬件和软件环境是否满足要求。下表总结了推荐的硬件配置:
| 硬件项目 | 推荐配置       |
|-----            
                
         
            
            
            
             #include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace cv;
using namespace std;
CvRect box;
void draw_box( IplImage* img, CvRect rect )
{
    cvRectangle(img,
               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-21 12:11:31
                            
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            文章目录目录core模块核心功能1Mat - 基本图像容器1.1.1 Mat1.1.2存储方法1.1.3创建一个Mat对象1.1.4 格式化打印1.1.5打印其它常用项目2 OpenCV如何扫描图像、利用查找表和计时2.1 测试用例2.2图像矩阵是如何存储在内存之中的2.3高效的方法 Efficient Way2.4 迭代法 The iterator (safe) method2.5 通过相关返            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-10 13:51:21
                            
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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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            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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            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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            1.2 Mat的内存管理图像数据量大,不妥善管理好内存会产生很大的问题。OpenCV1.X中多采用C的结构,需要用户自己管理内存,在图像不再使用时调用CvRelease。OpenCV2.X中采用C++面向对象的方式,内存可以由自动申请和释放。 1.2.1 图像头与图像内容OpenCV中,图像的头与图像内容是分开的。如下面这段代码:Mat A = Mat::zeros(800,600, C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
         
            
            
            
            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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            //<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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                  关于Mat的初始创建方法有很多,下面列举一些我喜欢使用的方法,以及使用过程中的一些注意事项。     使用Mat的一个基本常识是:它可区分为“数据头+数据体”两大部分,并且二者在内存中是可分离的,其产生过程也不需要并发/次序完成全部,因此,一个Mat变量的存在模式有:空头、头+体。另外,数据体部分可与其它Mat变量共享。对于共            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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