一夜未眠,一直在找一个好点的方法将带alpha通道的png图片叠加到其他三通道图片上。下面进入正题:在这段代码中,cvAdd4cMat 其实是一个宏,由 CA4M_EXCAT 宏来控制它展开成什么。#ifdef CA4M_EXCAT #define cvAdd4cMat cvAdd4cMat_e #else #define cvAdd4cMat cvAdd4cMat_q #endif注:
转载 2024-04-02 15:19:15
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OpenCV的Python API是基于Numpy的1.认识OpenCV的Mat类 在OpenCV中,最核心的类就是Mat,它是Matrix的缩写,代表矩阵和数组的意思,该类的声名在头文件opencv2corecore.hpp中,所以引用Mat类时需要引入该头文件。 Mat的构造函数如下: Mat(int rows, int cols , int type) Mat(Siz
图像基础颜色通道 RGB 图像有4个默认通道:红色、绿色和蓝色各有一个通道,以及编辑图像的复合通道彩色深度 8位色,每个像素所能显示的彩色数为2的8次方,256种颜色 16位增色 ,16位彩色,每个像素所能显示的彩色数为2的16次方,即65536种颜色。 24位真彩色,每个像素所能显示的彩色数为24位,即2的24次方,约1680万中颜色 32位真彩色,即在24位真彩色的图像基础上在加上一个表示图像
 上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作。    而为了更好地观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行 分割显示和调整 。通过Opencv 的split和merge 方法很方便 达到的目的。    &nbsp
该文链接,作者在其博客中已做了详细的注释,我知识针对便于我自己的理解做一些补充和修改。//-----------------------------------【程序说明】---------------------------------------------- // 程序名称::【OpenCV入门教程之四】分离颜色通道&多通道图像混合 配套源码 // VS2010版 Ope
转载 2024-09-19 16:32:27
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文章目录0 前言1 yolov5实现中国交通标志检测2.算法原理2.1 算法简介2.2网络架构2.3 关键代码3 数据集处理3.1 VOC格式介绍3.2 将中国交通标志检测数据集CCTSDB数据转换成VOC数据格式3.3 手动标注数据集4 模型训练5 实现效果5.1 视频效果6 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的
一. 使用cvSplit将图像的中的通道拆分到单个图像中 1.所需函数:cvSplit 函数功能:将图像的中的通道拆分到单个图像中函数原型:void cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,CvArr* dst2, CvArr* dst3 );参数介绍:const CvArr* src: 输入的多通道图像 CvArr*
转载 2024-02-28 21:52:11
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文章目录1.图像通道通道分离通道合并2.图像直方图直方图绘制方法一:cv库方法二:plt库三通道直方图绘制3.图像色彩空间RGB 颜色空间HSV 颜色空间RGB空间与HSV 转化HSI 颜色空间概念CMYK 颜色空间 1.图像通道通道分离目的将彩色图像,分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。函数:cv2.split(img)参数说明参数1 :待分离通道的图
卷积说到卷积,就不得不提互相关\(cross-orrelation\)。卷积实质就是一种互相关运算,只不过要在进行互相关运算前,要把\(kernal\)上下左右进行翻转。即\(cross-correlation\)的计算顺序是从左到右,从上到下,而\(convolution\)的顺序是从右到左,从下到上。卷积在数字图像处理中最重要的作用是进行特征提取。对原始图像,设计相应的核,进行卷积运算,得到特
# MongoDB 通道数量:深入理解 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库,因其强大的扩展性和灵活性而受到广泛欢迎。在使用 MongoDB 进行开发和运维时,了解通道数量的概念尤为重要。通道数量直接影响数据库的性能和可用性,本文将详细探讨这一主题,包含相应的代码示例和可视化的内容。 ## 什么是通道? 在 MongoDB 的上下文中,通道(或连接)是数据库与应用程序之间进行通信
原创 8月前
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霍夫圆变化:对于直线由r,θ表示,而对于圆来说,由圆心坐标和半径表示。 具体由“霍夫梯度法”的方法来实现: 1.转化为单通道图像(如灰度图像)后,进行边缘检测,通常使用canny边缘检测; 2.对边缘图像中的每个非零点,计算其局部梯度,即用Sobel()函数计算x和y方向的Sobel一阶导数得到梯度; 3.利用梯度方向和该点坐标得一线段(梯度方向为
1、普通情况下的RGB彩色图像:它的每一个像素点都是由三个通道组成,即红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)。8位三通道彩色图像就是每一个像素中每一个通道的取值范围都是 0~255(即二进制下的8位数),而整幅彩色图像则是由三个通道的图像所组成。在数据中的存储方式是依照像素连续存储的,而每一个像素中的数据存储也是按RGB连续存储的。当然,有些图片格式中像素数据是按BGR存储的,这个视情况而定。2、灰度
目标在这里,将学习如何读取图像,如何显示图像以及如何将其保存回去 将学习以下功能:cv2.imread()cv2.imshow()cv2.imwrite()如何使用Matplotlib显示图像使用OpenCV读取图像使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。 第二个参数是一个标志,它指定了读取图像的方式。 cv2.IMREAD_COLOR: 加载彩色图像。任
在图像处理中,尤其是处理多通道图像时,有时需要对各个通道进行分离,分别处理;有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并,重新合并成一个多通道的图像。opencv中实现图像通道的分离与合并的函数分别是split()和merge()。图像通道的分离 split()来看程序:#include <iostream> #include "11_opencv_mat.h" using namesp
RGBA         采用的颜色是RGB,可以属于任何一种RGB颜色空间,但是Catmull和Smith在1971至1972年间提出了这个不可或缺的alpha数值,使得alpha渲染和alpha合成变得可能。提出者以alpha来命名是源于经典的线性插值方程αA + (1-α)B所
转载 2024-03-23 10:47:25
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图像的行步长步长是一个单独概念,在两个对象间的内存长短。行步长指每一行之间的内存长短        opencv的颜色体系图像通道数问题(转自)描述一个像素点,如果是灰度,那么只需要一个数值来描述它,就是单通道。如果一个像素点,有RGB三种颜色来描述它,就是三通道。而四通道图像,就是R、G、B加上一个A通道,表示透明度。一般叫做alpha通道,表示透明度的。2通道图像不常见,通常在程序处理中会用到
主题 Python OpenCV一、前言Python牛已经不是一天两天的事了,但是我开始也没想到,Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库,而后在一些视频中找到灵感,觉得应该可以通过抠图的方式,给视频换一个不同的场景,于是就有了今天的文章。我们先看看能实现什么效果,先来个正常版的,先看看原场景: 下面是我们切换场景后的样子: 转存
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。1.  OpenCV与数字图像在使用OpenCV做视觉或数字图像预处理时,需要读入相机采集来的图像或视频信息。图像数据的获取主要有以下几个步骤:光学相机(CCD/CMOS)采集图像信号;图像采集卡将连续的图像信号转换成计算机能够识别和处理的数字信号,即采样
转载 2023-11-29 19:35:15
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今天发现对OpenCV的矩阵维度和通道还不太理解,所以有必要花点时间整理一下这两个点。OpenCV中图像的通道可以是1、2、3和4。其中常见的是1通道和3通道,2通道和4通道不常见。1通道的是灰度图2通道的图像是RGB555和RGB565。2通道在程序处理中会用到,如傅里叶变换,可能会用到,一个通道为实数,一个通道为虚数,主要是编程方便。RGB是16位的,2个字节(5+6+5),第一个字节的前5位
转载 2023-12-06 20:42:34
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1.RGB三通道的解释 彩色图像,是由RGB三个通道合并起来得到的。如果R,G,B分离,它们就分别对应一个单通道图像(因为都是单通道,所以为灰度图像) 当然,这三个单通道图像再经过合并,就会恢复成原本的彩色图像了下图中间的R,G,B图,并不是分离,而是3通道中其他两个通道置0了 。 这时,如果再通过BGR2GRAY转换色彩空间,就可以得到对应的单通道图像。2.通道分离实现API 分离通道要用到sp
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