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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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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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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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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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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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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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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数据的读取cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像import cv2
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg',1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()cv2.imread()读取图片，当括
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2024-02-27 17:52:02
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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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如果图像的灰度值集中在某一区间，则不利于我们对图像的观察，这时候我们可以对图像作灰度拉伸处理。可以把灰度值拉伸到0~255，比如博文 就是将灰度值拉到了0~255。当然也可把图像的灰度值拉伸到指定的区间。具体思路如下：对灰度值设置上下两个阈值，分别记为iLow和iHigh，小于iLow的像素点的灰度值置为0，大于iHigh的灰度值置为255，位于[iLow iHigh]区间内的点用式子s
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2024-03-20 10:02:27
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前言在大多数图像处理任务中，我们需要扫描图像的所有像素才能执行计算，由于需要访问大量像素，我们必须以高效的方法进行扫描。本节我们将介绍如何使用指针实现高效扫描图像的方法。我们通过完成减少图像中的颜色数量这一任务来说明图像扫描过程。用指针扫描图像彩色图像由三通道像素组成，这些通道中的每一个都对应于红色、绿色和蓝色三种基色之一的强度值。由于这些像素值都是 8 位无符号字符
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2022-10-25 17:33:49
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV 3.4.1，开发环境为PyCharm17.2 相关函数介绍在OpenCV中，可以使用函数cv2.watershed()实现分水岭算法。在具体的实现过程中，还需要借助于形态学函数、距离变换函数cv2.distanceTransform()、cv2.connectedComponents()来完成图像分割。下面对分水岭算法中用到的
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2024-03-28 22:01:52
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之前一直仿照别人用vector<>，但是一直是仿照着实现功能，然而并不是很清楚它的基础知识，所以今天好好整理一下，便于以后复习，便于需要的人们查看！！
vector:
<1>解释：容器，可以存放各种类型的对象，是一个动态数组，存放各种类型的数据；
注意：如果要表示的向量长度较长（需要为向量内部保存很
看完了数字图像处理后，从头开始使用opencv进行相关内容的实现，使用的环境是VS2013+OpenCV2.4.91.图像的加运算加运算就是两幅图像对应像素的灰度值或彩色分量进行相加。主要有两种用途，一种是消除图像的随机噪声，主要做是讲同一场景的图像进行相加后再取平均；另一种是用来做特效，把多幅图像叠加在一起，再进一步进行处理。对于灰度图像，因为只有单通道，所以直接进行相应位置的像素加法即可，对于
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2024-04-29 19:49:42
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萌新自学DIA，试着去实现一下某些算法，然后发现奇怪的bug增加了。 在成功装上OpenCV后，试着去腐蚀一下。原图是这样的：处理后的是这样： 当时萌新想到了几种可能：（一个个试下来发现不对，再分析） 1.宽高反了（直观从显示的结果看） 2.腐蚀写的不太对（尤其是卡掉的这个边界位置） 3.默认uchar类型，而我定义了一个int数组，大小不对 4.图像本身太大了，imread就没有读全 5.可能是
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2024-03-11 01:37:52
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本文仅做为本人学习记录。一、简介：OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。今天我们就是用python学习OpenCV。二、读取与
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2023-11-01 21:23:24
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本文对前面的几篇文章进行个总结，实现一个小型的图像检索应用。一个小型的图像检索应用可以分为两部分：train，构建图像集的特征数据库。retrieval，检索，给定图像，从图像库中返回最类似的图像构建图像数据库的过程如下：生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary)
提取图像集所有图像的sift特征对得到的sifte特征集合进行聚类，聚类中心就是Vocabulary对图像集中的图像重新编
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2024-02-26 11:05:28
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目录1. USB摄像头取图2. 图像预处理：获取屏幕ROI2.1. 分离提取屏幕区域2.2. 计算屏幕区域的旋转角度2.3. 裁剪屏幕区域2.4. 旋转图像至正向视角2.5. 提取文字图像2.6. 封装上述过程3. 字符分割，获取单个字符的图像4. 模板匹配：确定字符内容4.1. make_template4.2. 模板修复4.3. 重新加载模板数据4.4. 模板匹配1. USB摄像头取图由于分辨
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2024-02-27 21:12:18
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