本文为原创，若有错误欢迎批评指正！一. IplImage结构体构成IplImage比CvMat要复杂一些，结构体组成如下： typedef struct _IplImage
{
int nSize; /* IplImage大小 */
int ID; /* 版本 (=0)*/
int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3
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2024-10-21 09:02:14
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目录 加载图像：imread() 显示图像 (cv::namedWindos 与cv::imshow) 修改图像 (cv::cvtColor) 保存图像(cv::imwrite)今天记录简单的一课，有关opencv的简单操作，昨天教了大家如何配置环境，与简单的测试，今天记录opencv的第一课。话不多说先上结果图：原图：改变的
最近太忙了，今天抽空更新一篇。随着OpenCV库的发展，引入新封装的对象变得越来越普遍，这些封装功能过于复杂，无法与单个功能相关联，并且如果作为一组功能实施，会导致库的整体功能空间变得太混乱。因此，新功能通常由相关的新对象类型来表示，它可以执行任何功能。大多数这些都有一个重载的operator()。他们可以设置需要的任何数据或配置，并且他们被要求通过普通成员函数来执行，或者通过重载operator
OpenCV是一个开源的供开发的计算机视觉处理库，涵盖的内容包括图像处理，机器学习。由c到c++ ，再到各平台的跨平台框架。Mat - 图像容器Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组。能够用来保存实数或复数的向量、矩阵，灰度或彩色图像，立体元素，点云，张量以及直方图（高维的直方图使用SparseMat保存比较好）。简言之，Mat就是用来保存多维的矩阵的。在接口层面上，Mat是Open
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2023-09-26 09:35:08
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1. Mat类常用成员函数和成员变量 由于 Mat 类使用的非常广泛，使用的形式也非常之多，这里只对较为常用的成员函数和成员变量做出了整理；1.1 构造函数（1）默认构造函数cv::Mat::Mat()默认构造函数：生成一个矩阵并由OpenCV提供的函数(一般是Mat::create() 和 cv::im
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2024-02-26 16:42:14
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1、目录cv::determinant()计算方形矩阵的行列式cv::divide()两个数组逐元素相除cv::eigen()计算方形矩阵的特征值和特征向量cv::exp()逐元素求指数cv::filp()翻转矩阵cv::gemm()两个数组逐元素相乘 cv::filp()翻转矩阵cv::gemm()两个数组逐元素相乘 2、例子代码//包含OpenCV的头文件
#include
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2024-05-05 13:10:50
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# 使用Python中的OpenCV处理Mat格式图像
在计算机视觉领域，很多操作都涉及到图像数据的处理。OpenCV是一个强大的库，可以帮助我们高效地处理图像，其中Mat格式是其核心数据结构之一。因此，理解如何在Python中使用OpenCV处理Mat格式图像是非常重要的。本文将为刚入行的小白们提供一个详细的教程，帮助你一步步实现这一目标。
## 整体流程
在开始之前，我们首先来看看实现这
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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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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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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2024-04-23 11:02:44
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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
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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//<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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2024-04-17 16:01:32
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cv::Mat的内存结构与访问cv::Mat 是新版opencv主打的也是最为常用的一种数据类型， 可以用于存储任意维度的多通道数组。本文目的在于记录学习过程中得到关于 cv::Mat 内存结构，成员变量的一些认识。从数组、指针的角度解释 cv::Mat ，提供从最底层操作 cv::Mat 的任一内容的方法。首先，cv::Mat 被认为是一个多维数组，那么对任何数组最重要的操作就是数组任意元素的读
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2024-04-17 16:01:59
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对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦！resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。现在说说调用方式第一种，规定好你要图片的尺寸，就是你填入你要的图片的长和高。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include&l
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2024-01-15 15:49:40
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opencv中Mat–基本图像容器简单用法以前opencv提供IplImage 的C语言结构体存储一张图片，现在opencv有提供了一个C++接口Mat用来存储图像，和之前C语言的IplImage比，Mat提供了自动的内存管理，使用这个方法，你不需要纠结在管理内存上，而且你的代码会变得简洁（少写多得）。关于 Mat ，首先要知道的是,你不必再手动地为其开辟空间,在不需要时立即将空间释放。一、Mat
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2024-05-20 23:20:34
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1 Mat 类的内存管理使用 Mat 类,内存管理变得简单,不再像使用 IplImage 那样需要自己申请和释放内存。虽然不了解 Mat 的内存管理机制,也无碍于 Mat 类的使用,但是如果清楚了解 Mat 的内存管理,会更清楚一些函数到底操作了哪些数据。 Mat 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的指针,如下图所示。矩阵
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2024-03-30 22:50:06
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Mat
OpenCV 自 2001 年出现以来。在那些日子里库是围绕C接口构建的。在那些日子里，他们使用名为IplImage C 的结构在内存中存储图像。这是您将在大多数较旧的教程和教材中看到的那个。使用这个结构的问题是将 C 语言的所有负面效果都摆到了桌面上。最大的问题是手动管理。它是建立在用户来负责处理内存分配和解除分配的假设之上的。当程序规模较小时，
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2024-05-21 07:56:49
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Mat矩阵详解：Mat类可以被看做是opencv中C++版本的矩阵类，替代原来C版本的矩阵结构体CvMat和图像结构体IplImage；Mat最大的优势跟STL的兼容性很好，有很多类似于STL的操作。但是Mat远远强于后者；Mat是一种高效的数据类型，它对内存进行动态的管理，不需要之前用户手动的管理内存。Mat定义如下：class CV_EXPORTS Mat
{
public:
// …
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2024-04-24 22:46:16
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