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
转载 2024-07-31 16:12:11
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了解OpenCV数据类型是学习OpenCV的必须掌握的基础。接下来,我们将看到OpenCV的所有基本数据类型。同时,这部分也将涵盖大量的功能,使我们能够以各种方式操作这些数据。下面首先了解基本数据类型,并将介绍该库提供的一些有用的实用函数。 OpenCV有许多数据类型,旨在使计算机视觉概念的表示和处理相对简单直观。许多算法开发人员需要利用这些数据类型根据其特定需求进行开发。从组织角度来
1.Mat基础 在计算机内存中,数字图像是已矩阵的形式保存的。OpenCV2中,数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵,它主要包含两部分:矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针。 矩阵头主要包含,矩阵尺寸、存储方法、存储地址和引用次数等。 矩阵头的大小是一个常数,不会随着图像的大小而改变,但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变,通常数据量会很大,比矩阵头大几个数
转载 2024-03-13 21:26:47
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译文参考The OpenCV Reference Manual (Release 2.3)August 17 2011MatOpenCV c + + n 维稠密数组类 class CV_EXPORTS Mat { public: / / … …很多的方法... ... /*!包括几位字段: -神奇的签名 -连续性标志(Note:应该是位深) -通道数 */(Note :目前还不知道flags做
由于之前写的一些程序好多都是基于opencv中的Mat类型的,现在,需要对其中的数据求
原创 2022-09-08 20:29:04
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OpenCV Mat数据类型及位数总结 4字节,6-7位有效数字 -3.4E-38 到 3.4E38     double: 8字节,15~16位有效数字 -1.7E-308 到 1.7E308   在OpenCV里面,许多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像
转载 2024-10-17 07:04:46
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文章目录OpenCV-Python:IV OpenCV中的图像处理21 OpenCV 中的轮廓21.1 初识轮廓21.1.1 什么是轮廓21.1.2 怎样绘制轮廓21.1.3 轮廓的近似方法21.2 轮廓特征21.2.1 矩1.2.2 轮廓面积21.2.3 轮廓周长21.2.5 凸包21.2.6 凸性检测21.2.7 边界矩形1.2.8 最小外接圆21.2.9 椭圆拟合21.2.10 直线拟合2
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新时判断: 如果本次与上次之差<=A,则本次有效 如果本次与上次之差>A,则本次无效,放弃本次,用上次代替本次B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差2、中位值滤波法A、方法: 连续采样N次(N取奇数) 把
转载 2024-06-05 14:12:51
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## 实现“局部最大值 opencv python”的流程 为了实现“局部最大值 opencv python”,我们可以按照以下流程进行操作: ```mermaid flowchart TD A[加载图像] --> B[转化为灰度图像] B --> C[应用高斯滤波] C --> D[应用拉普拉斯滤波] D --> E[找到局部最大值] E --> F[
原创 2023-11-24 08:23:02
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中值滤波 原理:假设一个33的矩阵,中值滤波就是把这个矩阵的重新排序,将中间的灰度赋给中心点坐标处的灰度。 例如上图就是重排序为98,98,99,99,99,100,100,100,101,将99赋给中心点。 中值滤波很容易处理椒盐噪声,椒盐噪声的存在是因为图像中某些点的灰度为255或者0,当重新排序后,这些点会忽略掉,同时一幅图像的灰度是跟临近像素的灰度有关,不会突然的跃迁,总是有梯
一:内容介绍本节主要介绍OpenCV的imgproc模块的直方图与模板匹配部分: 1. 直方图的计算与绘制 2. 直方图对比 3. 反向投影 4. 模板匹配 二:学习笔记1. 关于图像的HSV格式平常老是用RGB了解这个较少,参见:HSL和HSV色彩空间 , 如何通俗地解释色彩三要素:色相、明度、纯度? , 什么是色像?什么是饱和度?什么是色温?什么是色调呢? 。2. 对比直方图的方法有多
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  学习了几天,发现mat比IplImage,cvmat 好用太多了。不知道确切的原文出处,我是转自新浪的一篇博文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_534497fd01015k7z.html(原创作者如果看到,请提醒我,我会写明原作者) opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图
OpenCV中的函数minMaxLoc()用于找出矩阵中的最大值和最小,并且给出它们中的坐标。 函数原型如下:C++原型有两个,分别如下:C++原型一:void cv::minMaxLoc ( InputArray src, double * minVal, double * maxVal = 0, Point * minLoc = 0, Point * maxLoc = 0, Inp
这里记录下自己学习的过程以及其中遇到的坑,方便以后自己查阅。 这篇博客中有关人脸识别模块的API的一些变化,早点看到就好了,当时弄得我头大一.环境要求 我使用的是vs2019和已经扩展的opencv4.2库 只要在opencv文件中的lib文件夹中有二.基本的知识 均值、标准差、方差的公式 关于方差和协方差 API介绍:meanStdDev函数是用来计算矩阵的均值和标准偏差C++: void me
1. 引言从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵。这也是opencv中使用 cv::Mat 这个数据结构来表示图像的原因。矩阵的每一个元素代表一个像素。对于灰度图像(单通道)而言,像素由8位无符号数来表示,其中0代表黑色,255代表白色。对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数。opencv允许我们创建不同像素类
/* 最大值滤波可以去除图像中的暗斑,同时也会使亮斑增大;最小滤波可以去除图像中的亮斑,同时也会增大暗斑 滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波。 OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法。 线性滤波:方框滤波、均值滤波、高斯滤波 均值滤波:均值滤波就是方框滤波的一个特殊情况。 均值滤波的缺点就是不能很好地保护细节,在图像去燥的同时也破坏了
一、BigInteger大整型类基本数据类型在表示整型时最大值为2^63-1,即long类型所表示的上限;但想要表示更大的数时long类型肯定不行,所以就要使用大整型类BigInteger;但其不能像基本数据类型一样直接使用“+、-、*、/”符号进行运算操作,需要通过自身的方法操作;常用方法:构造器:BigInteger bi=new BigInteger(String value); BigI
转载 2024-03-30 17:04:37
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1#include<stdio.h>int main(){ int a=0; int b=0; int c=0; scanf("%d",&a); scanf("%d",&b); scanf("%d",&c); if(a>b) { if(a>c) { printf("%d\n",a); } else if(a&
原创 2022-10-23 21:06:58
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int i; int arr[] = { -1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10 }; int max = arr[0]; int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); for (i =2; i <= sz; i++) {  if (arr[i] > max)   max = arr[i]; }
i++
原创 2022-09-06 10:54:38
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原创 2023-06-25 16:29:17
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