其中注意i,j的位置,写错了好几次.第二个for循环中的if语句用异或来判断图像中哪些像素点发生了改变.…

转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 在<OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook>看到的例子,非常不错,算是对之前的文章<访问Mat图像中每个像素的值>的回顾和补充. Color Reduce 还是使用经典的Reduce Color的例子,即对图像中的像素表达进行量化.如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色,通…

Mat数据结构 一开始OpenCV是基于C语言的,在比较早的教材例如<学习OpenCV>中,讲解的存储图像的数据结构还是IplImage,这样需要手动管理内存.现在存储图像的基本数据结构是Mat. Mat是opencv中保存图像数据的基本容器.其定义如下: class CV_EXPORTS Mat { public: // ... a lot of methods ... ... /*! includes several bit-fields: - the magic signature -…

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v…

这两个函数返回的是指向原矩阵内部位置的指针,类似于浅拷贝: code cv::Mat align_mean(cv::Mat mean, cv::Rect facebox, float scaling_x=1.0f, float scaling_y=1.0f, float translation_x=0.0f, float translation_y=0.0f) { using cv::Mat; // Initial estimate x_0: Center the mean face at th…

小白,入门中,不足其指正.刚刚接触opencv,从一个Matlab风格的编程环境突然跳转到C++,实在有些不适.单就pixels scanning花了好长时间研究.opencv-tutorials给出了四种方法.这里将比较其中最高效的方法与Mat类里定义的at()的效率. 本文以opencv-tutorials中给出的color reduction 为例进行比较. 图像的读取 为了简化问题,直接对灰度图进行操作,灰度图的获取可以用Mat类里的imread函数(每每看到这个函数都很激动,又有了Ma…

因为nginx作为web服务器时,会代理后端的一些接口,这时访问日志中只能记录访问接口的status码,也就是说,只能获得200.404 这些的值 那么如何获得接口返回的response值呢? 下面开始1.需要在nginx中安装lua插件 下载luaJIT插件 # cd /usr/local/src # wget http://luajit.org/download/LuaJIT-2.0.2.tar.gz # tar -xzvf LuaJIT-2.0.2.tar.gz # cd LuaJIT-2…

Mat mat = imread("baby.jpg"); Mat p = mat.col().row(); uchar* ptr = (uchar*) p.data; ]; ]; ]; cout<<"res:"<<B<<" "<<G<<" "<<R<<" "<<endl;…

https://blog.csdn.net/mooneve/article/details/53001677 应用:将彩色图像转为灰度图像输出 方法一 使用ptr函数和指针 (高效) void main() { //读入彩色图像 Mat img = imread("fruits.jpg"); imshow("原图", img); int rows = img.rows; int cols = img.cols; //生成和img同样大小的空白灰度图像 Mat gra…

I=imread('C:\Users\wangd\Desktop\result3.png'); % m = rgb2gray(I); % r = unidrnd(,,); %产生一个1*100的数组,数组中的值为1至255中的随机值 % r1 = randi([,],,); %在开区间(,)生成10 * 100型随机矩阵 subplot(,,);imshow(I); title('原始图像'); : j= randi([,],,); i= randi([,],,); x= randi([,],,…