（1）基本运算
两图像相加：
add(InputArray src1,InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(),int dtype=-1)：如可用add(A,B,C)来计算C=A+B；如果指定了图像掩模mask（注：mask必须为单通道），则运算只在mask对应像素部位null的像素上进行，add(A,B,C,mask)
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2024-05-02 07:34:18
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一、Mat类型：矩阵类型，Matrix。 在openCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。Mat有3个重要的方法：1、Mat mat = imread(const String* filename); 读取图像
2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 显示图像
3、imw
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2024-05-13 23:31:04
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OpenCV包含了非常多的图像处理算法，而我们知道图像其实就是由矩阵数据构成，所以OpenCV中肯定有处理矩阵的函数和数据结构。
牛人说过，程序就是数据结构+算法。OpenCV这么厉害的库当然也不会例外。
在前几篇文章中，我们多次用到过IplImage这个数据结构，每当我们想获得图像时都会用到这个结构，图像和矩阵有关系，那IplImage肯定也跟矩阵有关系吧！
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2024-03-31 17:00:51
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一、结构IplImage
|-- int nChannels; // Number of color channels (1,2,3,4)
|-- int depth; // Pixel depth in bits:
| // IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S,
|
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2024-04-29 09:44:20
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1opencv中矩阵和图像可以用相同的函数进行操作，主要包含以下几种类型：
操作函数
1：获取元素与天剑
2：copy 添加
3：变化和置换
4：算术逻辑
5：统计
6：线性代数
7：数学函数
8：离散变化 大致将每种类型列出表格，对重要的函数进行说明1：copy addvoid cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* ma
作者：imaging 从真实世界中获取数字图像有很多方法，比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法，我们（人类）看到的是图像，而让数字设备来“看“的时候，则是在记录图像中的每一个点的数值。 比如上面的图像，在标出的镜子区域中你见到的只是一个矩阵，该矩阵包含了所有像素点的强度值。如何获取并存储这些像素值由我们的需求而定，最终在计算机世界里所有图像都可以简化为数值矩以及矩阵信息。作
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2024-08-14 16:38:01
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《opencv 数字图像处理 图像基础》矩阵通道分离和合并彩色图像转灰度图像灰度图转二值化图像图像运算 矩阵定义一个显示图像的函数，对于灰度图，里面添加了vmin=0,vmax=255,强制赋值最大值和最小值。 随机生成一个0-256的2维矩阵，显示灰度图像。 随机生成一个0-256的三维数组，并展示彩色图像。 uint8 8位整型图像的理解，可以发现0-255之外的数字都会转换为对应的数字，0-
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2024-03-31 08:07:24
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在学习笔记(1)中已经提到opencv2.x及3.x中用Mat代替了CvMat和IplImage，也就是说Mat既可以代替CvMat类型矩阵数据，也可以代替IplImage类型的图像数据，也就是说Mat统一了前两中数据结构。因此在OpenCv2中对矩阵数据和图像数据都可以进行显示。主要的三个函数如下1、imread()原型为C++: Mat imread(const string& fil
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2024-02-22 15:27:44
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cvAbs , cvAbsDiff , cvAbsDiffScvAdd , cvAddS , cvAddWeighted（可添加权重）#include <cv.h>
#include <highgui.h>
int main(int argc,char** argv)
{
IplImage *s1,*s2;
s1=cvLoadImage("wukong.j
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2024-06-20 17:10:11
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文章目录一、概念及原理1.1 相机标定的作用与意义1.2 相机模型1.3 相机标定的原理1.4 相机标定的参数求解二、 代码及运行2.1 代码实现2.2 运行结果 一、概念及原理1.1 相机标定的作用与意义畸变（distortion）是对直线投影（rectilinear projection）的一种偏移。简单来说直线投影是场景内的一条直线投影到图片上也保持为一条直线。畸变简单来说就是一条直线投影
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2024-10-26 19:01:08
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图像处理库scikits-image已经支持计算灰度共生矩阵和提取GLCM的纹理属性contrast、dissimilarity、homogeneity、ASM、energy、correlation首先了解一下灰度共生矩阵是什么，下面介绍摘自百度百科。https://baike.baidu.com/item/%E7%81%B0%E5%BA%A6%E5%85%B1%E7%94%9F%E7%9F%A9
——————————————以下为原文————————————————/*************************************/
//1.读入Mat矩阵(cvMat一样),Mat img=imread("*.*");//cvLoadImage
//确保转换前矩阵中的数据都是uchar(0~255)类型(不是的话量化到此区间)，这样才能显示。(初学者，包括我经常忘了
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2024-06-11 21:26:48
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一、OpenCV 矩阵 基础学习我们有多种方法可以获得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。OpenCV 是一个计算机视觉库，其主要的工作是处理和操作，进一步了解这些信息。因此，你需要学习和开始熟悉它的第一件事是理解OpenCV 是如何存储和处理图像。
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2024-04-02 15:57:45
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在OpenCV中Mat、CvMat和IplImage类型都可以代表和显示图像。IplImage由CvMat派生，而CvMat由CvArr派生即CvArr -> CvMat -> IplImage，Mat类型则是C++版本的矩阵类型（CvArr用作函数的参数，无论传入的是CvMat或IplImage，内部都是按CvMat处理）。其中Mat类型侧重于计算，数学性较高，OpenCV对Mat类
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2024-04-18 13:41:13
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目录1、图片的矩阵表示2、图片相加3、图片颜色通道的分离与合并4、图像像素的逻辑操作1、图片的矩阵表示 在计算机中，每一张图像都由行列排出的像素点组成，每个像素点只有一种颜色。对于任何一种颜色，在不同的颜色模式中可以使用一个或者一组数据表示。图像既然可以看作是像素点的集合，可以使用矩阵以对其进行表示。和直
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2024-07-28 15:05:26
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前言 在上期的文章(【图像篇】OpenCV图像处理(六)---图像混合VS按位运算)中,我们学习了图像混合的实际操作，其实就是图像按照不同权重的叠加，今天我们继续来学习别的图像处理知识点-图像平移VS图像旋转。图像平移一、图像平移简介 简单的说图像平移就是对图像像素进行操作，从而实现图像左右上下平移的功能，其实图像平移也是
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2024-04-19 08:58:43
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本文涉及：Mat图像矩阵的坐标关系解释 BGR颜色模型矩阵的解释at函数直接访问像素值的解释 at模板函数的具体用法 关于存储类型名称uchar和Vec3b以及其他Vec向量元素类型的详细解释使用指针访问像素值的解释 以及.ptr模板函数的使用 基于.at方法的各种像素操作 图像像素的遍历赋值基于.at方法的单通道和三通道图像的像素反差处理利用.at方与min和max函数的配合,对单通道的图片进行
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2024-05-23 08:26:08
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很多非科班出身（或是科班但大学没认真学习）的程序员，听到类似“哈希表”、“树/图”、“矩阵”之类的数据结构/数学专业词汇都会觉得头大。 计算机图像处理，矩阵是基础，未来无论多高级的功能都要用到。接下来我会尽量避开数学的东西，用形象的方式来讲。（其实我读书时比大家好不到哪儿去——既非科班出身，又没有认真学习-_-#）。照例啰嗦完，下面开始。 0. 理解矩阵看一张图：这
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2024-05-13 18:49:31
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@TOC以下以下图为例进行演示：一、CoreopenCV的core包中提供了flip()函数和rotate()函数对矩阵进行旋转1.rotate（）方法说明flip(Mat src, Mat dst, int flipCode)src:原图像dst:目标图像flipCode:旋转方向对应的值（0 垂直， <0 水平+垂直 , >0水平示例public static void
原创
精选
2022-10-13 08:32:54
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一、项目目标OpenCV图像处理：包括图像滤波、边缘检测、图像变换、颜色空间转换等功能，写示例代码。二、第一个示例代码import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 图像滤波
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2
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2024-10-28 20:09:49
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