一、图像读取原理图像的基本单位是像素,300*500的图片就是由300*500=150000个像素组成,每个像素可以看成单元格,每个单元格的颜色可以使用不同的像素值代表(0-255,0代表黑色,255代表白色,数值越大,颜色越浅)opencv图像读取就是使用像素单元格的原理,使用cv2.imread()函数,读取并便利每个单元格的像素值。进行图像读取时,一般有两个参数:读取彩色图片时
图像像素访问1、测试用例1.1、颜色缩减算法1.2、颜色缩减示例2、图像矩阵的存储与访问2.1、图像的存储方式2.2、图像的访问方式2.2.1、C 指针:高效的访问方式2.2.2、迭代器:安全的访问方式2.2.3、行列索引:动态计算地址2.2.4、LUT 查询函数2.3、访问性能对比3、参考资源 1、测试用例1.1、颜色缩减算法让我们考虑一个简单的颜色缩减方法(color reduction m
为了构建计算机视觉应用程序,需要学会访问图像内容,有时也要修改或创建图像,如何操作图像像素,就需要遍历一幅图像并处理每一个像素。现在我们就来介绍OpenCV三种图像像素的遍历方法:一、 用cv::Mat类的at方法扫描图像 利用cv::Mat的at(int x,int y)方法可以访问元素,其中x是行号,y是列号。在编译时必须明确方法返回值的类型,因为cv::Mat可以接受任何类型的元素,所以程
转载 2023-10-06 15:16:01
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再更一发好久没更过的OpenCV,不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了,所以后面可能会更的慢一点吧,既然开了新坑,还是机器学习更有研究价值吧。。。图像在内存中的存储方式灰度图像 RGB图像,矩阵的列会包含多个子列因为内存足够大,可以实现连续存储,因此,图像中的各行就能一行一行地连接起来,形成一个长行。连续存储,有助于提高图像扫面速度,可以使用isCon
转载 2024-04-27 16:57:14
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遍历图像  首先,对于遍历图像,我们主要可以采用两种方式,第一种是通过指针的方式进行遍历图像,第二种主要是通过迭代器的方式来遍历图像。但是在遍历图像之前,我们需要考虑一个问题,这个问题就是:对于一个图像来说,他的颜色数目太过于多,特别是对于彩色图像来说,如果每个通道都是用一个8位的unsignal char来表示的,那么所有可能的颜色数目就为256X256X256.是一个很庞大的数目,
转载 2024-02-27 22:07:46
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# -*- coding: utf-8 -*-import cv2, matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltcols = 640rows = 480image = cv2.imread('2.jpg')print image.shapewidth = image.shape[0]height = i...
原创 2022-09-28 10:53:14
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说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样。坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线;Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的)。 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应
方法一:通过指针访问像素为了简化指针运算,Mat类中提供了ptr函数可以得到图像任意行的首地址,ptr是一个模板类,使用时应声明变量的类型,比如在加载CV_8UC3图像时,每个像素的三个通道为uchar型所以指针类型为uchar,uchar型的指针加1后,相对原来偏移了一个uchar的大小,而不是3个通道的大小(注意和迭代法区别)关键语句:uchar *p = inputImage.ptr<
转载 2023-09-05 14:05:49
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矩是描述图像特征的算子,被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示:其中I(x,y)是像素(x,y)处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩,零阶矩可以用于计算某个形状的质心,当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩,以此类推。图像质心的计
灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率)。 一维直方图的结构表示为 高维直方图可以理解为图像在每个维度上灰度级分布的直方图。常见的是二维直方图。如红-蓝直方图的两个分量分别表示红光图像的灰度值和蓝光图像灰度值的函数。其图像坐标(Dr,Db)处对应在红光图像中具有灰度级Dr同时
前言 在前几篇博客中,分别就棋子的颜色识别、模板匹配等定位方式进行了介绍和实践,这一篇博客就来验证一下github中最热门的跳一跳外挂中采用的像素遍历的方法。 方法说明 像素遍历的实质依然是颜色识别。 在github中给出的方法中,采用像素遍历的方法是:从高度的1/3处开始至高度的2/3处进行遍历;首先间隔50像素进行搜索当像素的颜色和每一行开始的像素颜色不同时,认为找到了最上面的棋盘位置,
OpenCV-C++环境下,图像的存储容器是Mat对象,所以对图像像素的遍历,就是对Mat对象每一个数据元素的遍历。关于Mat对象的详细介绍,可以参见博文 https://www.hhai.cc/thread-70-1-1.html本文提供四种方式实现对OpenCV的Mat类矩阵元素的遍历。以下四个代码通过对矩阵元素的遍历实现图像的反色操作。四个代码中用到的图像的下载链接如下:https://p
作者:恋上蛋炒面      学习OpenCV也几个月了,虽然对OpenCV有些了解,但是感觉基础还是没打实,在这在介绍一下OpenCV像素操作,以及OpenCV读取图像的格式和读取图像的效率分析。当然文章也有很多没有介绍到的地方,希望大家多多指教,相互交流。         在计算机视觉应用中,对于图像内容的读取分析是第一步,
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# 使用 OpenCV Python 遍历图像像素的指南 OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,广泛应用于图像处理和计算机视觉项目。本文将向您介绍如何使用 OpenCV 和 Python 来遍历图像像素。我们将按照以下步骤进行: ## 流程概述 | 阶段 | 步骤 | |---------------
原创 2024-08-27 06:20:24
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# Python OpenCV 读取图像像素的实现指南 在学习计算机视觉和图像处理时,使用 OpenCV 是一种常见的方法。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,它提供了很多功能,可以让我们的程序与图像和视频交互。本文将指导您如何使用 Python 中的 OpenCV 来读取图像并获取其像素信息。 ## 整体流程 在开始之前,让我们快速了解一下整个过程。以下是实现读取图像像素的步骤: |
原创 8月前
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首先推荐一本书:《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》网上可以下载到这本书的英文版,貌似没有翻译的。这本书的特点是里面的程序不是那种为了演示函数功能而写的面向过程的小程序,而是用面向对象的思路写的大程序,不过他是一步一步教你写出来的,也不要有太大压力。 任何图像处理算法,都是从操作每个像素开始的。即使你不会使用Ope
从根本上说,一张图像时一个由数值组成的矩阵,这也是Opencv2用cv::Mat这个数据结构来表示图像的原因。矩阵的每个元素代表一个像素,对于灰度图像像素有8为无符号数来表示,其中0代表黑色,255代表白色;对于彩色图象,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示三个颜色通道(红蓝绿)。此时矩阵的元素是一个三元数。 为了存取矩阵元素,你需要在代码中指定元素所在的行和列。程序会返回相应的元素。如果图
转载 2023-10-17 12:54:31
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简述我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式,同样是遍历图像像素点,共有很多中方法可以做到;在这些方法中,有相对高效的,也有低效的;不是说低效的方法就不好,不同场景使用不同方法。方法下面将一一介绍这些遍历图像像素点的方法:方法一:数组遍历法1图像Mat中每个像素点,其实就是一个值(int、float、double、uchar等类型),而Mat是一个二维数组。1、单通道图像(CV_8UC1);
OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat,Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵。矩阵的每一个元素代表一个像素,对于灰度图像像素是由8位无符号数来表示(0代表黑,255代表白);对于彩色图像,每个像素是一个三元向量,即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝、绿、红)。 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at(),其函数原型如下:template&l
V831 文章目录V831前言一、单目测距的原理二、参数计算1.相机焦距2.测距总结 前言经过一下午的努力,最终终于实现了完美的单目测距,网上教的都是opencv怎么测算距离,人家有函数唉,入手了V831,做了人脸识别,同时进行了测距,K210通用。废话不多说上图。 它那个镜头其实还要在靠近里面一点,距离应该是28.4到28.5之间。测得真的特别准。一、单目测距的原理 小孔成像。很简单,用的是小孔
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