存取像素值获取像素值： 灰度图片:pixel = img.at<uchar>(100, 200);彩色图片:pixel = img.at<Vec3b>(100, 200);//对于彩色图像，Mat会返回一个有三个8位数组成的unsigned char类型向量修改像素值： 灰度图片:img.at<uchar>(100, 200) = 255;彩色图片:for(in
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2024-04-07 09:33:05
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这篇内容跟OpenCV关系不大，但对于c++初学者有很大的帮助。 一、指针概念指针是一个变量，存储的是地址。 所以指针本质是一个地址！看到指针条件反射想到地址。 对于一个常规变量，&运算符就能够取得他的地址。所以一个变量var，那么&var就是一个地址。注意：这里的&代表获取地址，和引用&不一样。获取地址&在变量前面，引用&在数据类型后面，一般放在函
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2024-05-31 10:14:28
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在多数的图像处理任务,为了执行一个计算任务,需要遍历图像的所有像素.考虑到大量的像素数据需要被访问,用一个有效率的方法去做这个事情是很有必要的.本节和下一节会用不同的方式展示如何用循环遍历图像.本节使用指针的方法.Getting ready我们会用一个简单的任务举例如何遍历图像:减少一幅图像的颜色数.彩色图像是由三个通道的像素组成的.每个通道的亮度值分别对应三原色(红绿蓝).因为这些值是8位uns
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2024-06-29 08:05:19
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# 用Python与OpenCV实现指针功能
在开发图像处理程序时，我们常需要对图像进行某些操作，比如获取和修改图像中像素的色彩信息。在这个过程中，"指针"的概念实际上并不常见于Python，因为Python本身并不直接支持指针。但我们可以通过其他方法实现类似的功能，比如使用数组索引。接下来，我将指导你如何通过OpenCV在Python中实现类似于指针的功能。
## 实现流程
以下是实现的整
原创
2024-10-09 04:16:24
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图像矩阵是如何存储在内存之中的？ 图像矩阵的大小取决于我们所用的颜色模型，确切地说，取决于所用通道数。 如果是灰度图像，矩阵就会像这样：
而对多通道图像来说，矩阵中的列会包含多个子列，其子列个数与通道数相等。 例如，RGB颜色模型的矩阵： 注意到，子列的通道顺序是反过来的：BGR而不是RGB。很多情况下，因为内存足够大，可实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个
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2024-04-14 08:29:54
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前言在OpenCV中，图像的遍历有多种方法，其中常用的有：1、最快速--ptr指针2、最安全--迭代器3、最便捷--at方法下面引用大神的代码实验结果：很明显，指针的效率最高，迭代器的效率最低。Time of scan_image_c (averaged for 100 runs): 2.04884 ms.
Time of scan_image_iterator (averaged
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2024-08-08 14:24:18
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把问题基本都记录在程序的注释中了，主要是掌握如何使用指针来遍历图像，以及如何压缩颜色空间。 /*使用指针遍历图像
先说一下这个遍历嘛意思，蠢笨的我以为是好多图片，然后搞一遍呢 哈哈
其实就是遍历一张图片中所有的像素点 高效的遍历及其重要，暂时先不管高效，先学会遍历，下面学习指针的办法来遍历图像
*/
#include <opencv.hpp>
#include <
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2024-01-14 13:16:46
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一、OpenCV标定的几个常用函数findChessboardCorners() 棋盘格角点检测bool findChessboardCorners( InputArray image,
Size patternSize,
OutputArray corners,
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2024-04-16 14:09:37
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1.OpenCV包的安装 在python控制台中输入pip install opencv-python 或者访问官方网站https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/2.OpenCV简单图像处理 &nbs
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2023-09-17 20:18:21
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Day 6 - Opencv 用指针扫描图像1.前言2.指针扫描图像3.其他减色算法3.1 取模运算3.2 位运算符 1.前言在大多数图像处理任务中，执行计算时你都需要对图像的所有像素进行扫描。需要访问的像素数量非常庞大，一次必须采用高效的方式来执行这个任务。下面学习的是使用指针运算来遍历图像像素。2.指针扫描图像以减色算法为例，算法步骤如下：N为减色因子，将image中的每个像素值除以N(整除
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2024-04-06 20:47:51
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在进行一些图像处理任务时，比如交互式分割时，需要对图像进行标记，标记出一些想要的点，然后再进行相应算法的处理。本博文就是设计程序，给定输入图像，交互式地选择感兴趣的区域，达到的效果图如下：其中，左图是选择区域的mask图像，右图是将标记点加到输入图像之后的样子。本文的核心函数有两个(1)画线函数void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const
智能指针是为了解决内存泄漏的问题！unique_ptr 独占所指向的对象, 同一时刻只能有一个 unique_ptr 指向给定对象(通过禁止拷贝语义, 只有移动语义来实现), 定义于 memory (非memory.h)中, 命名空间为 std. 标准库早期版本中定义了 auto_ptr, 它具有 unique_ptr 的部分特征, 但不是全部, 例如, 不能在容器中保存 auto_ptr, 也不
int depth(): 返回Mat对象深度2、Mat对象使用（1）复制1）部分复制：一般情况下只会复制Mat对象的头和指针部分，不会复制数据部分Mat A= imread(imgFilePath);Mat B(A) // 只复制2）完全复制：如果想把Mat对象的头部和数据部分一起复制，可以通过如下两个API实现Mat F = A.clone();或 Mat G; A.copyTo(
OpenCV中文站中有一篇关于OpenCV基础操作的文章《OpenCV 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）入门必读》，上面对OpenCV的一些入门操作进行了详细的介绍。我也是看了这篇文章后才开始了OpenCV的编程。但是最近发现了一个理解上的小失误，导致一个问题困扰了很长时间。现在问题解决了，就把思考的过程写在这跟大家分享一下。 该文章其中有一部分是关于如何操作图像像素值的介绍： 基于指
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2024-06-26 13:55:08
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3.图像对象的创建与赋值cv::Mat src = cv::imread("E:/Softwares/OpenCV_Study/lena.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);
cv::Mat m1 = src.clone(); // 创建方法-克隆 创建了src的一个完全独立的副本，并将其存储到名为m1的cv::Mat对象中。
cv::Mat m2;
src.copyTo(m
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2024-09-12 19:19:07
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3.4图像上绘制几何图形基础point它表示由其图像坐标和指定的2D点。我们可以将其定义为：x，yPoint(x , y);Scalar代表一个4元素的向量。Scalar类型广泛用于OpenCV中，用于传递像素值。用它来表示BGR颜色值（3个参数）。如果不使用最后一个参数，则无需定义最后一个参数。让我们看一个例子，如果我们被要求一个颜色参数，我们给出：Scalar( a, b, c )我们将定义一
C++11标准引入了boost库中的智能指针，给C++开发时的内存管理提供了极大的方便。接下来这篇文件介绍shared_ptr/weak_ptr内部实现原理及使用细节。C++不像java有内存回收机制，每次程序员new出来的对象需要手动delete，流程复杂时可能会漏掉delete，导致内存泄漏。于是C++引入智能指针，可用于动态资源管理，资源即对象的管理策略。C++中的shared_ptr/we
简述Anaconda编译环境下，利用OpenCV和tesseract进行OCR文字识别。配置环境后，通过OpenCV的函数读取并对图像进行预处理。然后将处理好的图像进行pytesseract相关操作对字符进行识别和定位。得到字符的位置和内容信息后再通过OpenCV绘制。 目录简述1. 资源及配置资源环境配置2. 单个字符识别的实现3. 词汇识别4. 数字的识别 1. 资源及配置资源代码资源：Faf
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2024-02-28 10:00:00
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一.概述OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。 该库采用C及C++语言编写，可以在windows, linux, mac OSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化，而且
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2023-07-07 21:19:01
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Email : hahayacoder@gmail.com0 编译、配置OpenCV的工程相当曲折，编译OpenCV不下5次，一开始还以为是自己的配置、编译步骤有问题，后来发现原来是自己电脑装的Qt Creator版本有点低，里面的MingW版本较低，而OpenCV下载的是最新版本，最新版本的OpenCV需要高版本的MingW。最后果断换成高版本Qt Creator，终于编译成功。1 下载所需
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2024-07-22 10:52:29
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