直方图等化(Histogram Equalization)为一种使用统计方法的影像处理程序设计,它的功能为将统计直方图的色彩分布平均的打散在直方图里,也就是说,让一张图的直方图分布均匀化,同样的也是使用到LUT(Look-up Table)的方法 而在设计直方图等化不可或缺的就是需要先知道统计学的机率密度函数(Probability Density Function,PDF)以及累积分配函数(C
sortIdx 函数 对元素进行排序， 返回对应的排序索引Mat c1 = (Mat_<double>(3,3) << 1, 5 , 6 , 2 , 4, 2, 5, 9, 4);
Mat c2(c1);
sortIdx(c1, c2, SORT_EVERY_COLUMN + SORT_ASCENDING);
cout << "c1: \n" <
OpenCV_Mat类对象常用的构造方法及初始化方法说明：本文提供的示例代码请到页面 https://www.hhai.cc/thread-71-1-1.html 查看。OpenCV_Mat类对象常用的构造方法及初始化方法如下： 目录01-Mat::Mat()02-Mat::Mat(int rows, int cols, int type)03-Mat::Mat(Size size, int ty
HaarTraining关键的部分是建立基分类器classifier，OpenCV中所採用的是CART（决策树的一种）：通过调用cvCreateMTStumpClassifier来完毕。这里我讨论利用回归的方法来分裂结点。分类的方法仅仅是在分裂结点的方法与之不同而已。cvCreateMTStumpClassifier//设置决策树分类误差计算方法
stumperror = (int) ((
我们有了Mat的对象之后，就可以开始对图像进行处理。在图像的处理过程中，对数据的查看并且对其进行修改，这应当是比较频繁的操作了。这里讲讲官方手册当中给出的三种方法。第一种方法：使用指向Mat数据部分的指针。代码如下：1 Mat& ScanImageAndReduceC(Mat& I, const uchar* const table)
2 {
3 // accept o
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2024-04-23 20:09:57
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1、 认识MatMat是OpenCV中最核心的类，是Matrix的缩写，代表矩阵或者数组的意思，在头文件opencv2\core\core.hpp中声明。构造Mat相当于构造一个矩阵（数组），需要四个基本的要素：行（高）、列（宽)、通道数及数据类型，如下：Mat(int rows,int cols,int type);
其中rows和cols分别代笔矩阵的行和列数，type代表类型，包括
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2024-03-06 00:06:47
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概述高密度人群聚集容易发生各种意外事件、所以监控与分析高密度人群，防止意外事件发生，具有重要的现实意义，分析高密度人群其中一个最重要的参考就是人群数量、评估聚集人群的数目、分布方式，有利于实时分离与管控，防止意外发生。传统特征提取方法早期的密集人群技术主要是基于人头计数与行人计数、人脸、身体等部位、这些方法都基于SIFT、HAAR、HOG等特征传统的图像特征提取技术、这些方法在面对遮挡、密集人群的
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2024-04-20 10:08:13
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opencv有几个经典实例，其中一个关于轮廓查找并统计的实例，数米粒的实验代码，这里简单贴出来：/****************************************************************************************\
* 25 查找并计算米粒的数量
1.认识图像（彩色图中每一个像素点都包含三个颜色通道RGB，数值范围为0~255，0代表黑色，255代表白色）import cv2 #opencv 读取的格式为BGR
img = cv2.imread('cat.png') #读取图像
cv2.imshow('cat', img) #显示图像img，窗口名为cat
cv2.waitKey(0) #显示并停留
print(img)
print(im
Core组件进阶1. 访问图像中的像素1.1. 图像在内存中的存储方式图像在内存中一般在内存足够大的系统中可以连续存储，连续存储有助于提升图像扫描速度，可以用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储的。另外Ope
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2024-04-27 19:42:58
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在opencv的ml模块中有个统计模型类，而其他的比如朴素贝叶斯分类器、knn、svm等等其他模型都是基于该模型上派生出来的。所以先介绍下该模型。该类的定义在文件“opencv\sources\modules\ml\include\opencv2\ml\ml.hpp”中：class CV_EXPORTS_W CvStatModel
{
public:
CvStatModel();
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2024-09-12 08:59:46
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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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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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1.2 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
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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//<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、简单了解OpenCV1.1 OpenCV简介OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。OpenCV 为Intel I
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2024-04-02 09:10:43
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# 使用 OpenCV4 Python 进行数量统计
在计算机视觉领域，经常需要对图像中的物体进行数量统计。通过 OpenCV4 这个强大的库，我们可以轻松实现这一目标。本文将介绍如何使用 OpenCV4 和 Python 来实现数量统计的功能，并且提供详细的代码示例。为方便读者理解，我们还将通过类图与状态图帮助阐述实现过程。
## 1. OpenCV4 简介
OpenCV（Open Sou
