一、前言目前已知qt使用数据库有两种存储数据的方式,一种是采用QSqlTableModel方式,还有一种是insert语句方式,一直用的数据量比较小,所以一直采用QSqlTableModel方式,偶然做项目,采用了大数据存储,发现QSqlTableModel方式就出现bug了,在一直循环上传数据条目时,连续5900+条时就会导致程序崩溃,多次反复测试都是这个问题,也不知道具体原因,所以想到了第二种
1. opencv 下载与安装1.1 官网链接:https://opencv.org/releases/对于我们这些初学者根本不care源码编译,也就不介绍了网上很多用cmake去编译opencv源码,有兴趣同学自己研究,这里只介绍简单又实惠的方法。这里下载的是4.6.0版本1.2 双击下载好的exe解压到任意目录解压完成后到build目录下可以看到opencv的头文件include和库文件 重要
背景最近在学OpenCL,用的书是《OpenCL异构并行编程实战》。怎么说呢,感觉这本书比较迷,讲的很乱,跟着看完的话可能学不到什么。好在之前学过CUDA,勉强能够理解并行计算的思路。因此这里写了一下用显卡进行RGB2Gray的程序,也算是自己能够使用OpenCL进行一些简单的显卡计算吧。平台:Ubuntu18.04 + CUDA10.0 + MX150 + OpenCL 1.2 目
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2024-09-19 11:44:14
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Mat转QImage
1 QImage mat2qim(Mat & mat)
2 {
3 cvtColor(mat, mat, COLOR_BGR2RGB);
4 QImage qim((const unsigned char*)mat.data, mat.cols, mat.rows, mat.step,
5 QImage::Format_RGB888
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2020-01-06 16:48:00
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OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例 CvMat是OpenCV比较基础的函数。初学者应该掌握并熟练应用。但是我认为计算机专业学习的方法是,不断的总结并且提炼,同时还要做大量的实践,如编码,才能记忆深刻,体会深刻,从而引导自己想更高层次迈进。1.初始化矩阵: 方式一、逐点赋值式: CvMat* mat = cvCreateMa
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2024-03-07 19:03:14
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Public Member Funcchannels()Mat矩阵元素拥有的通道数。depth()用来度量每一个像素中每一个通道的精度,但它本身与图像的通道数无关。 depth数值越大,精度越高。 Mat.depth()得到的是一个0~6的数字,分别代表不同的位数,对应关系如下:enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_
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2024-06-04 11:11:19
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1 cv::Mat cv::Mat是一个n维矩阵类,声明在<opencv2/core/core.hpp>中。 class CV_EXPORTS Mat
{
public:
//a lot of methods
…
/*! includes several bit-fields:
- the ma
一、矩阵 Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
double k,alpha;Scalar s;
//Scalar 是一个结构体,常用来存储像素,比如Scalar s;
s=cvGet2D(pImg,x,y);
s.val[0],s.val[1],s.val[2]就是对应的图像BGR的值1.加法
I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I);
add(I1,I2,dst
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2024-07-22 17:12:33
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基于VS与OpenCV的模板匹配学习(4):手写OpenCV matchTemplate() 文章目录基于VS与OpenCV的模板匹配学习(4):手写OpenCV matchTemplate()前言一、OpenCV templmatch源码分析二、平方差度量计算三、高斯金字塔3.1 创建高斯金字塔模板3.2 高斯金字塔策略3.3 findMatchingPosition_GrayValueBase
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2024-03-26 07:43:57
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1.2 Mat的内存管理图像数据量大,不妥善管理好内存会产生很大的问题。OpenCV1.X中多采用C的结构,需要用户自己管理内存,在图像不再使用时调用CvRelease。OpenCV2.X中采用C++面向对象的方式,内存可以由自动申请和释放。 1.2.1 图像头与图像内容OpenCV中,图像的头与图像内容是分开的。如下面这段代码:Mat A = Mat::zeros(800,600, C
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2024-04-23 11:02:44
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//<学习OPENCV>第3章
//数据结构基本操作
#include<cv.h>
#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <cxcore.h>
#include<
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2024-04-17 16:01:32
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1.Mat与lpIlmage对象Mat对象是OpenCV2.0之后引进的图像数据结构、自动分配内存、不存在内存泄漏问题,是面向对象的数据结构。Mat分头部和数据部分。lpllmage是从2001年OpenCV发布之后就一直存在的,是C语言风格的数据结构,需要开发者自己分配和管理内存,容易造成内存泄漏。2.Mat中的常见函数(1)构造函数(2)其他方法void copyTo(Mat ma
Opencv3-StudyOpencv学习笔记(八) -- 图像色彩空间转换yuv422转opencv mat显示OpenCv2 学习笔记(1) Mat创建、复制、释放OpenCv学习笔记(二)--Mat矩阵(图像容器)的创建及CV_8UC1,CV_8UC2等参数详解Mat的几种初始化Mat类之选取图像局部区域画矩形框(普通的与旋转的矩形框)绘制连续多个矩形:捕获右上角×按钮关闭显示窗口事件Op
在Learning OpenCV书中,讲到一个基础数据类型CvMat,其中有一段程序:1 Example 3-9. Summing all of the elements in a three-channel matrix
2 float sum( const CvMat* mat ) {
3
4 float s = 0.0f;
5 for(int row=0; row&l
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2024-03-07 12:07:54
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该篇围绕Core Functionality模块进行展开该模块的主要作用是成为构建opencv更多高级功能的基础核心层。Mat基础图像存储数据结构将Mat对象赋值给其他Mat变量将会共享一个地址;当使用赋值运算符和复制构造函数时仅复制标头,清除最后一个赋值的对象图像矩阵,将会清空所有存储该矩阵数据的Mat对象;使用clone()和copyTo()将会创建不共用的图像数据指针。Mat A, C;
M
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2024-06-07 15:06:39
108阅读
3.opencv由浅入深–Mat类详解与使用1.opencv核心类Mat在计算机内存中,数字图像以矩阵的形式存储和运算;在Opencv1.x版本中,图像的处理是通过IplImage结构体来实现,IplImage结构是OpenCV矩阵运算的基本数据结构。到Opencv2.x版本后,OpenCV开源库引入了面向对象编程思想,大量源代码用C++重写,Mat类 是OpenCV用于处理图像而引入的一个封装类
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2024-03-22 22:09:35
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1. 为什么要引入 Mat 图像容器?在计算机看来,一幅图像对应的是矩阵,矩阵包含了所有像素点的强度值。获取并存储这些像素值,可以使计算机图像处理简化为数值矩阵及描述矩阵信息的处理。OpenCV 是如何存储图像的呢?2001年 OpenCV 刚出现的时候,是基于 C 语言接口而建的。为了在内存中存放图像,当时采用名为 IplImage 的 C 语言结构体。这种方法的最大弊端是:用户必须手动管理内存
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2024-03-18 19:25:14
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第一种:at方法遍历at方法遍历 单通道#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
cv::Mat a = (cv::Mat_<uchar>(4, 4) << 1, 2, 3, 4, 5
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2024-04-02 20:24:20
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由于在写上一篇图像的数据结构时,发现自己只知道CvMat,竟然还有Mat数据结构,真是无知了,看了这么多程序,貌似没有看到这个结构。有可能那些程序都是些老版本的例子,这是在2.0以后加上的,所以我也得紧跟呀!以下是自己的学习心得。。。。一、Mat简介 在2001年刚刚出现的时候,OpenCV基于 C 语言接口而建。为了在内存(memory)中存放图像,当时采用名
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2024-05-04 10:43:14
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在Opencv1.0中存储图像的变量类型一般为cvMat和IpLImage,现在一般不用了。在Opencv2.0以后引入了Mat类,其好处是:1.不用手动开辟空间 2.不必在不需要时立即释放,这样使得开发效率大大提高。Mat类由矩阵头和指向存储所有像素值的矩阵的指针构成。Mat类表示一个n维的密集数值单通道或多通道数组,可用来存储实数和复数的向量和矩阵、图像类等。下面是Mat类的代码class C
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2024-03-03 08:04:20
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