>>>原始图像目录（1）自定义阈值（threshold）（2）自适应阈值（adaptiveThreshold）（3）大津法（OTSU） （4）示例代码：（1）自定义阈值（threshold）阈值处理是指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。（剔除：变成黑色或白色）（2）自适应阈值（adaptiveThreshold）有一种改进的阈值处理技术，其
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2024-03-19 11:02:11
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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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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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cv::Mat M(8, 9, CV_8UC3); M.setTo(25); //将值全部设置成255 cv::Rect r1(1, 1, 4, 3); M(r1).setTo(200); //指定像素点区域的值都设置成200 M.at<cv::Vec3b>(0,0)[1]=99; M.setTo(
原创
2022-01-25 14:50:47
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Core moudle（基础模块）Mat - The Basic Image Container1.1 Mat首先当然是学习数据结构啦，OpenCV的最最最基本的数据结构Mat。Mat基本上包含两个部分：the matrix header : 包含矩阵的大小、存储方式、存储地址等信息。a pointer to the matrix containing the pixel values：指向矩阵元
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2024-02-19 22:01:59
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最近工作接触到了图像处理一块的东西，网上关于opencv安装配置的博客也挺多，但找到的经验并不是所有的都好用，有些大神写的太多反而看着懵逼，所以自己总结与精简了一下，以后再照着操作就好了。（特别认真的同学会发现下面安装的版本和配置截图的版本不是同一个版本，是因为我在不同的机器上对这篇博客做了修改，但这并不影响你的操作，按照流程对你的机器安装并配置工程就可以了）1. 官网下载 ： http://op
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2024-05-04 12:26:43
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文章目录一.图像的存储二.OpenCV中图像坐标系的定义三.OpenCV中的Mat四.OpenCV中的图像存储方式五.显式创建Mat对象1.使用Mat构造函数2.使用C/C++数组初始化Mat3.使用cv::Mat::create函数4.使用cv::Mat::zeros , cv::Mat::ones , cv::Mat::eye 函数.5.使用逗号分隔的初始化器或初始化器列表6.为现有Mat对
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2023-12-20 06:21:03
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硬件和软件部分搞定之后，就可以正式上手了。很多书或者教程开始都是介绍OpenCV的历史等等之类的，但是一般人对这些都没兴趣，也不需要知道，所以本文就略过了。 OpenCV系列的第一个实例就是打开图片，而且一般人也不喜欢黑框框。现在找工作都是要求了解一定的图形框架，根据难易程度，我们从Qt开始。同时会添加一些函数或者其他信息。1.1 新建Qt项目 新建Qt项目
1.2 添加库
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2024-03-26 14:37:48
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目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像：数码相机、扫描仪、计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种。在每种情况下我们（人类）看到了什么是图像。但是，转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值。 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵。现在，我们如何获
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2024-05-08 19:22:39
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基于VS与OpenCV的模板匹配学习（3）：OpenCV Mat 快速遍历 文章目录基于VS与OpenCV的模板匹配学习（3）：OpenCV Mat 快速遍历前言一、OpenCV图像类型二、OpenCV指针ptr三、遍历时间对比总结 前言在前文的模板匹配中，基于边缘的模板匹配的速度并不友好，尝试对算法进行时间的优化。其中，对OpenCV的Mat遍历操作十分普遍，本文结合OpenCV的Mat的存储结
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2024-02-29 18:32:16
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参考博客：Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力，支持常见的矩阵运算（参照Matlab中的各种矩阵运算），所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理。关于 Mat ，首先要知道的是你不必再手动地（1）为其开辟空间（2）在不需要时立即将空间释放。但手动地做还是可以的：大多数OpenCV函数仍会
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2024-06-25 04:48:09
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1.原始问题：src = imread("**.jpg");
GpuMat srcImg(src);
GpuMat hist;
gpu::calcHist(srcImg,hist)使用imread载入图像后,再导入到GpuMat中：用calcHist处理srcImg时候出现了内存异常。后来发现是calcHist只能处理CV_8UC1像素类型的图像，但是src
原创
精选
2016-07-11 19:25:16
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所谓的floodFill 漫水填充就是在一张图片中，和种子点像素相差在[-loDiff,+upDiff]的时候就用newVal来填充这个点。在OpenCV中，漫水填充算法由floodFill函数实现，其作用是用我们指定的颜色从种子点开始填充一个连接域。连通性由像素值的接近程度来衡量。OpenCV2.X有两个C++重写版本的floodFill。int floodFill(InputOutp
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2024-06-14 11:37:36
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图像拼接技术，现在有非常广泛的应用，如小型机器人的单目视觉的视野较为小，使机器人在应用时有一定的局限性，双目视觉能提供更广阔的视野，双目视觉中较为常用的是对左右两个摄像头获取的识图通过拼接来获取更广阔的视野，再如较为热门的VR，Youtube也极大地运用图像拼接的技术。 图像拼接主要分为几个主要的步骤： （1）图像的校正:由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性会引起的图象几何失真，由于成像系统本身的
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2024-08-28 11:35:53
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大纲一、漫水填充1. 基本原理2.重点参数介绍及代码第二个参数mask第五个参数rect第八个参数flag 一、漫水填充1. 基本原理漫水填充就是自动选择与所设“种子"相邻的区域，并将其替换成预设的颜色。可以用来标记或者分离图片中某一块相似区域，也可以用来从输入图像中获取掩码区域。2.重点参数介绍及代码OpenCV中漫水填充的函数原型为：int floodFill( InputOutputArr
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2024-02-19 22:29:03
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1.opencv级联分类器训练opencv官方指南opencv级联分类器训练Tips： 1.opencv_createsamples可以根据需要通过图像处理生成更多正样本。 2.在利用opencv_traincascade进行训练时可适当提高precalcIdxBufSize和precalcValBufSize缓存大小，缓存越大，训练时间越短。 3.weightTrimRate：Specif
Imread作为常用的图像读取函数，虽然简单，但是参数的选择非常重要，直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。0 函数原型(const String& filename,int flags = IMREAD_COLOR); 返回Mat对象； 
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2024-09-06 20:56:38
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入手Mac几天了，想在Mac OS下玩玩OpenCV和keras，间歇捣鼓了两天，终于搞定zsh、OpenCV3.0以及Anaconda。OpenCV3.0刚发布不久，这方面的资料也不是很多，能够查到的一篇配置OpenCV3.0和Python2.7.x的博客Install OpenCV 3.0 and Python 2.7+ on OSX，讲得很细致，我读完一遍后觉得配置得有些繁琐，并且没有Ana
1. 前言：Mat类起源 OpenCV作为强大的计算机视觉开源库，很大程度上参考了MatLab的实现细节和风格，比如说，在OpenCV2.x 版本以后，越来越多的函数实现了MatLab具有的功能，甚至干脆连函数名都一模一样（如 imread, imshow,imwriter等）。这一做法，不仅拉近了产品开发与学术研究的距离，并极大程度的提高了开发人员的研发效率，不得不说，Intel公司真的是一个伟
