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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opencv矩阵赋值函数copyTo、clone、重载元算赋‘=’之间实现的功能相似均是给不同的矩阵赋值功能。copyTo和clone函数基本相同，被赋值的矩阵和赋值矩阵之间空间独立，不共享同一空间。但是，copyTo和clone函数区别，当矩阵头文件已经存在管理空间时copyTo函数不会重新申请空间，而clone函数依然会重新申请空间。重载元算赋‘=’，被赋值的矩阵和赋值矩阵之间空间共享，改变任
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2024-04-25 14:07:35
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基本元素图片 OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的，灰度图只有一个通道，图像坐标的起始点是在左上角，所以行对应的是y，列对应的是x。 import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg',0)
# 先定义窗口，后显示图片
cv2.namedWindow('lena2', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow
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2024-08-14 14:03:28
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1、概述在opencv2中，图像以矩阵的形式进行存储，主要一Mat来进行存储。鉴于Opencv2采用基于c++的特性，Mat矩阵的特点主要有以下几个方面：不需要手动管理内存空间，应该采用引用计数的方式实现（是C++的通用方法）。Mat以类的方式实现，包括两个部分：矩阵头和实际数据指针。通常情况下，Mat的拷贝和赋值都是浅拷贝方式，如需要深拷贝则使用copyTo()和clone()。举例说明：Mat
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2024-04-09 12:43:11
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Mat::~MatMat的析构函数。C++: Mat::~Mat()析构函数调用Mat::release()。Mat::operator =提供矩阵赋值操作。C++: Mat& Mat::operator=(const Mat& m)C++: Mat& Mat::operator=(const MatExpr_Base& expr)C++: Mat& Mat
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2023-10-31 19:51:42
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Mat::~MatMat的析构函数。C++: Mat::~Mat()析构函数调用Mat::release()。Mat::operator =提供矩阵赋值操作。C++: Mat& Mat::operator=(const Mat& m)C++: Mat& Mat::operator=(const MatExpr_Base& expr)C++: Mat&am
转自opencvChina Opencv c接口与c++接口 Opencv 从c到c++ Opencv 从c到c++ Opencv2.0版本发布后，其新的C++接口，cv::Mat代替了原来c风格的CvMat和IplImage.目前，2.0版本对c的接口也是支持的。 相对于c的接口，c++的cv::Mat统一了矩阵和图像这两个概念。事实上，矩阵和图像其实是一样的。由
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2024-05-13 19:53:41
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该部分主要讲解Mat类矩阵的创建并通过不同的方式来初始化。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat image=imread("D:\1.jpg",1);
/*
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2024-04-05 13:13:43
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（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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在OpenCV中有三种方式访问矩阵中的数据元素：容易的方式，困难的方式，以及正确的方式。以下先讲容易的方式和困难的方式。
容易的方式
最容易的方式是使用宏CV_MAT_ELEM( matrix, elemtype, row, col ),输入参数是矩阵的指针，矩阵元素类型，行，列，返回值是相应行，列的矩阵元素，例如：
CvMat* mat = cvCreateMat(5,5,CV_3
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2024-05-11 11:10:27
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图像变量赋值：//A、B、C均有各自的矩阵头与指针//并且其指针指向统一个图像数据区域1、Mat A = imread
原创
2022-05-23 16:46:46
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对一幅BMP格式的灰度图像进行二元霍夫曼编码和译码信息论的实验终于结束了,才开始写python,写的比较乱,仅供参考
主要思想霍夫曼编码关键在于树的构造，其构造要达到的目的为权重越大越靠近叶子结点，权重越小越靠近根，即使出现次数越多的值的码长越短。 构造时每次去权重最小的两个点合并为一个点n，这两个点为点n的左右子结点，这两个点的权重的和为结点n的权重，然
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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计算机视觉图像处理Opencv基础知识 (附详解代码)上-此部分内容为在学习唐宇迪老师课程中，自己微调后部分知识以及代码基础知识cv2.imread_color:彩色图像
cv2.imread_grayscale:灰度图像import cv2 #读取图片格式为BGR
import matplotlib.pyplot as plt #导入plt库，显示图片
import numpy as n
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2024-04-04 19:28:39
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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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Opencv学习笔记（二）-----常用的处理方法前言1.阈值处理2.平滑操作3.形态学变化1.腐蚀和膨胀2.开运算和闭运算4.梯度运算5.礼帽与黑帽6.图像梯度-Sobel算子7.三种算子对比 前言本篇记录使用opencv处理图像时经常使用的几种处理方法，一般会混合使用以达到最好的效果；每种方法有详细代码、原图和处理后图片的对比图。1.阈值处理cv2.threshold (src, thres
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2024-04-04 19:28:17
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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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图像的载入，显示和输出。
1.图像的载入，显示和输出到文件 1.1 OpenCV的命名空间 OpenCV中C++的类和函数都是定义在cv命名空间中的，所以我们在调用OpenCV中的类或函数的时候有两种访问方式： （1）在代码开头加入 using namespace cv; 来规定程序的使用范围； （2）在使用OpenCV的函数和类时，都加上cv::命名空间； 通常我们在写OpenCV程序的时候
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2023-12-13 22:08:18
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