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
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
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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#include <opencv2\opencv.hpp>//灰度直方图
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat srcImage = imread("1.jpg", 0);
MatND Hist; //用于存储直方图
float hranges[] = { 0, 255 };//统计的范
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2024-10-13 13:08:02
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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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（一）Mat矩阵中数据指针Mat.data是uchar类型指针，CV_8U系列可以通过计算指针位置快速地定位矩阵中的任意元素。 二维单通道元素可以用Mat::at(i, j)访问，i是行序号，j是列序号。注：后来知道可以通过类型转换，用指针访问data数据，见后文）。可以用Mat::ptr()来获得指向某行元素的指针，在通过行数与通道数计算相应点的指针。 参照OpenCV的Mat::at()函数
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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一、OpenCV Mat 一边做项目一边在学习，学习到啥，就写啥，慢慢更新。1.(1)Mat数据类型指针ptr的使用cv::Mat image = cv::Mat(400, 600, CV_8UC1); //宽400，长600
uchar * data00 = image.ptr<uchar>(0); // 指向image第一行第一个元素的指针
uchar * data10 = i
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2024-04-14 16:16:05
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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
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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# PyTorch 中统计不为0数量的实用指南
在深度学习和数据分析的过程中，了解和处理数据的稀疏性是一个重要的环节。在PyTorch中，如何高效地统计张量中不为0的元素数量，是许多实际应用中的常见需求。本文将帮助你理解如何利用PyTorch来完成这一任务，并提供代码示例和可视化的流程图，以及状态图。
## 1. PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛用于计算机视觉
1、稠密数组cv::Matcv::Mat构造函数示例默认构造函数cv::Mat构造二维数组cv::Mat(int rows, int cols, int type)cv::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar &s)cv::Mat(int rows, int cols, int type, void *data, size_t ste
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2024-04-17 15:19:36
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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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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
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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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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//<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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