参考Silvia博主对opencv的配置方法附上原文链接。但在编译时遇到一些问题，比如Realease下会中断，或者提示缺失dll文件等。下面将针对各种问题提出解决方法。win10下VS2013+OpenCV2.4.9环境配置_Blog_opencv2.4.9一、安装Visual Studio2013 1、首先下载安装包可以在百度里搜索vs2013，官网下载我是在别人的百度云盘下载的：h
1： 输出一个Mat对象的像素自定义一个Mat 对象，然后输出像素值（像素值基本都在 0 – 255 之间 ，图像为三通道）代码public static void F1()
{
Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色（红色）
Mat m = new Mat(100, 100, Ma
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2024-04-03 14:56:41
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从文件中读入一副图像： Mat img = imread(filename) 如果你读入一个jpg文件，缺省情况下将创建一个3通道图像。如果你需要灰度（单通道）图像，使用如下语句： Mat img = imread(filename, 0); 将图像保存到一个文件： Mat img = imwrite(filename); 获取像素亮度值要获取像素的亮度值，你必须知道图像的类型和通
目录知识讲解： 掩码： Mat.SetTo() Rect类： Mat.CopyTo()思路：源码（注释很详细，慢慢看）：知识讲解：掩码：掩码（Mask）是一个与原始图像相同尺寸的矩阵，用于控制图像的处理。掩码中的每个像素值对应着原始图像中的一个像素位置，它可以取不同的像素值来表示不同的信息。在OpenCV中，掩码通常是一个单通道的图像，像素值的
Reshape函数现在来说说上一次用到的Reshape函数里面的细节void Reshape(int w,int h)
{
glViewport(0,0,(GLsizei)w,(GLsizei)h);
glMatrixMode(GL_PROJECTION);
glLoadIdentity();
gluOrtho2D(0.0,(GLdouble)w,0
众所周知，Mat类型相比IPLImage有诸多优点，网上相关解释较多，此处不再赘述。本文总结了三种最常用的Mat类型数据访问方式，给出了标准写法，希望对大家有帮助。Mat 类型数据的访问 这个问题网上有很多资源，但是不太统一，实际使用时会感到混乱。在本博客的代码都是在VS2010 + opencv2.4.10运行后通过的，尽量确保代码的简洁性和正确性。CSDN的魏大神列举了13种访问方式[1
IplImage：在OpenCV中IplImage是表示一个图像的结构体，也是从OpenCV1.0到目前最为重要的一个结构；在之前的图像表示用IplImage，而且之前的OpenCV是用C语言编写的，提供的接口也是C语言接口；需要开发者自己分配与管理内存Mat：Mat是后来OpenCV封装的一个C++类，用来表示一个图像，和IplImage表示基本一致，但是Mat还添加了一些图像函数；自动分配孽畜
实验环境：anaconda、jupyter notebook实验用到的包：numpy,matplotlib,opencv一、opencv安装最好使用python3.6（我之前用的3.9安装opencv3.4.1.15会失败）conda create -n cv python=3.6安装opencv3.4.1.15（3.4.2版本开始有些算法就有专利了）pip install opencv-pyth
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2024-09-26 15:36:00
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前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指正。本篇学习内容：1.Mat类 2.图片读入1.Mat类1.1 Mat类简述Mat类可以看作OpenC
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2024-03-21 09:08:22
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学习OpenCV大家都会遇到一个对象叫做Mat，此对象非常神奇，支持各种操作。很多初学者因此被搞得头晕脑胀，它各种用法太多太杂，搞得初学者应接不暇，感觉有心无力、无处下手之感。这里我们首先要正本清源，从Mat对象的产生原因说起，然后再把Mat各种神奇用法一一梳理总结。 Mat对象起源：当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象，是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对
MatMat是一个基本的类，它包含两部分的数据：一个是矩阵头，另一个就是一个指向矩阵的指针；对于矩阵头它包含这些信息：矩阵的大小，用来存储的方法以及矩阵存储的地址等，而矩阵中包含着一些像素值（这些像素值的维度取决于我们选择储存的方式）。矩阵头的大小是一个常量，然而矩阵自己的大小却一般不相同，取决于储存的图片。我们在进行图像处理时，需要我们尽可能地减少对哪些很大的图像的一些不必要的复制，为了解决这个
目录 一、目的：1、发现很多不熟悉，HandPoseEstimationExample案例手势识别地方很多代码看不懂，所以找点文章来练手，增强记忆一、参考：1、OpenCVforUnity中识别图片中的基础图形①总结：good：能实现大部分；but：最后图片对比自己琢磨不出来；下面是我的步骤一、自己操作1、读取图片，进行高斯滤波、灰色图处理：①我是将HandPoseEstimationE
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2024-03-26 14:27:17
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在Android开发中，`Mat`对象的管理与释放是一个常见但容易被忽视的问题。`Mat`作为OpenCV中图像和矩阵的基本数据结构，如果不进行适当的释放，将导致内存泄漏。因此，我将记录下如何解决“Android Mat释放”问题的具体步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦。
### 环境配置
在开始之前，确保你拥有合适的开发环境。以下是我所用的环境配置。
1.
配置opencv 在操作之前，我们应该先进行opencv的配置，如果不提前配置好，当我们在用Opencv库里的函数是会报错。关于这点，网上已经有很多配置的博客供大家参考，我就不赘述了，这里放上我配置时看的那篇博客，希望能帮到大家； （因为我配置的时候，无论如何都做不到一次配置一劳永逸，应该是我的方法问题。所以如果你也是这样，建议将配置好的信息保存下来，生成配置文件，下次使用的时候就可以直接在“属性
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2024-04-11 09:14:18
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1. Mat简介在Opencv1代的时候，是使用lplImage 和 CvMat 数据结构来表示图像的，他们都是C语言的结构，申请的内存需要自己手动管理，特别是采用 lplImage 会直接暴露内存，如果忘记释放内存，就会造成内存泄漏。为此，OpenCV在2.0版本中引入了一个新的C++接口，利用自动内存管理给出了解决问题的新方法。使用这个方法，你不需要纠结在管理内存上，而且你的代码会变得简洁。M
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2024-10-04 15:50:10
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昨晚遇到了一种很有意思的数据结构，Bitmap。Bitmap，准确来说是基于位的映射。其中每个元素均为布尔型（0 or 1），初始均为 false(0)。位图可以动态地表示由一组无符号整数构成的集合。 每个bit对应一个无符号数。如位图第10个比特为true(1)，表示无符号整数9。之所以用位图来表示整数，是为了 节省5,000,000,000 * 4bytes = 20,000,000,000b
3.opencv由浅入深–Mat类详解与使用1.opencv核心类Mat在计算机内存中，数字图像以矩阵的形式存储和运算；在Opencv1.x版本中，图像的处理是通过IplImage结构体来实现，IplImage结构是OpenCV矩阵运算的基本数据结构。到Opencv2.x版本后，OpenCV开源库引入了面向对象编程思想，大量源代码用C++重写，Mat类 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类
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2024-03-22 22:09:35
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由于在写上一篇图像的数据结构时，发现自己只知道CvMat,竟然还有Mat数据结构，真是无知了，看了这么多程序，貌似没有看到这个结构。有可能那些程序都是些老版本的例子，这是在2.0以后加上的，所以我也得紧跟呀！以下是自己的学习心得。。。。一、Mat简介 在2001年刚刚出现的时候，OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存（memory）中存放图像，当时采用名
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2024-05-04 10:43:14
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Mat初始化
为空不赋值
cv::Mat skeleton3D(4, 17, CV_64F);直接赋值：
double a[] = {1,2,3,4};
Mat test(2,2,CV_64_F);
cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, cv::Scalar::all(0));
cv::Mat mtest(3, 1, CV_64F, c
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2024-04-09 16:27:36
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# OpenCV Java 中 Mat 释放流程详解
在本篇文章中，我们将会详细介绍如何在 OpenCV Java 中释放 `Mat` 类型的对象。OpenCV 是一个开源的计算机视觉和图像处理库，使用 Java 开发时，我们需要掌握内存管理，尤其是如何正确地释放 Mat 对象。为了帮助刚入行的小白，以下是整个流程的概览和详细的步骤内容。
## 1. 流程概览
为了帮助理解，下面是一个简单的
原创
2024-08-22 06:43:00
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