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
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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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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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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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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2024-07-22 17:12:33
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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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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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//<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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1.Mat与lpIlmage对象Mat对象是OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏问题，是面向对象的数据结构。Mat分头部和数据部分。lpllmage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在的，是C语言风格的数据结构，需要开发者自己分配和管理内存，容易造成内存泄漏。2.Mat中的常见函数（1）构造函数（2）其他方法void copyTo(Mat ma
Opencv3-StudyOpencv学习笔记(八) -- 图像色彩空间转换yuv422转opencv mat显示OpenCv2 学习笔记(1) Mat创建、复制、释放OpenCv学习笔记(二)--Mat矩阵(图像容器)的创建及CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解Mat的几种初始化Mat类之选取图像局部区域画矩形框（普通的与旋转的矩形框）绘制连续多个矩形：捕获右上角×按钮关闭显示窗口事件Op
本文为原创，若有错误的地方欢迎批评指正！ 先说区别，它们三个都可以代表和显示图像，但是Mat类型侧重于数学计算，出现在opencv2.0版本之后，其用法与Matlab中的操作非常类似，opencv对其数学计算进行了优化。CvMat和IplImage更侧重于图像，opencv对其图像的操作进行了优化。CvMat从基类CvArr派生而来，IplImage又从CvMat派生而来。接下来就它们结
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2024-06-12 04:37:50
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一：显示图像并保存#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("D:/images/011.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);//读取进来的数据以矩阵的形势,第二
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2024-03-29 07:32:06
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1.Mat是什么 Mat是一种图像容器，是二维向量，灰度图的Mat一般存放<uchar>类型，RGB彩色图像一般存放<Vec3b>类型。 单通道灰度图数据存放样式： RGB三通道彩色图存放形式不同，每列并列存放通道数量的子列（注意通道数量反转为了BGR）：&nb
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2024-06-01 21:42:50
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Mat初始化
为空不赋值
cv::Mat skeleton3D(4, 17, CV_64F);直接赋值：
double a[] = {1,2,3,4};
Mat test(2,2,CV_64_F);
cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, cv::Scalar::all(0));
cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, c
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2024-04-09 16:27:36
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MAT 本博文介绍了Mat的使用，基本上是参照opencv_tutorials翻译的，可能存在一些理解上的偏差，欢迎指正。 OpenCV在2001年开始起使用。那时候库文件是用C的接口写的，用一个IplImage的C结构存储图像，在老版本的教科书和说明书中你仍可以看到。这种方式导致了内存管理方面的问题，用户不得不自己去释放内存空间。不过为方便使用，现在opencv已经开发了C+
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2024-03-12 12:44:16
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