作者:咕唧咕唧liukun321 来自:http://blog.csdn.net/liukun321 本质上说一张图像就是由数值组成的矩阵.Opencv 2.x由 cv::Mat 这个数据结构来表示一张图像.矩阵的每个元素代表了一个像素.对于彩色图像而言矩阵的元素是一个三元数. 对图像有了这个新的认识,以下能够试着借助opencv处理图像了. 先来看一下今天要处理的图像: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGl1a3VuMzIx/font…

在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后,接下来我们要做的就对像素进行操作,我们知道了图像的本质就是一个矩阵,那么一个矩阵中存储了那么多的像素,我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作. 这个是原图,接下来的例子都是对这个图片进行操作的. 访问像素出现雪花效果 我们需要有雪花的效果,这里的雪花其实就是一个个白色的点,白色在像素值是255,所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中的一些像素值转成值为255的,如果是彩色的图像的话就是三个通道,那么就是分别对三个通道的值都转…

Opencv中图像的遍历与像素操作 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<typename _Tp> _Tp& at(int i0…

直方图计算 直方图可以统计的不仅仅是颜色灰度, 它可以统计任何图像特征 (如 梯度, 方向等等).直方图的一些具体细节: dims: 需要统计的特征的数目, 在上例中, dims = 1 因为我们仅仅统计了灰度值(灰度图像). bins: 每个特征空间 子区段 的数目,在上例中, bins = 16 range: 每个特征空间的取值范围,在上例中, range = [0,255] 怎样去统计两个特征呢? 在这种情况下, 直方图就是3维的了,x轴和y轴分别代表一个特征, z轴是掉入  组合中的样本…

像素是图像的基本组成单位,熟悉了如何操作像素,就能更好的理解对图像的各种处理变换的实现方式了. 1.at方法 第一种操作像素的方法是使用"at",如一幅3通道的彩色图像image的第i行j列的B.G.R分量分别表示为: image.at<Vec3b>(i,j)[0]; image.at<Vec3b>(i,j)[1]; image.at<Vec3b>(i,j)[2]; 而对于单通道的灰度图像就简单很多了: image.at<uchar>(i…

下载并安装CMake3.0.1       要自己编译OpenCV2.4.9的源代码.首先.必须下载编译工具,使用的比較多的编译工具是CMake. 以下摘录一段关于CMake的介绍: CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描写叙述全部平台的安装(编译过程).他可以输出各种各样的makefile或者project文件,能測试编译器所支持的C 特性,类似UNIX下的automake.仅仅是 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt.Cmake 并不直接建构出终于…

考试终于完了,现在终于有时间可以继续学习这个了.写这篇博客主要是因为以前一直搞不清楚图像数据到底是怎么存储的,以及这个step到底是什么,后来查了一下才知道原来step就是数据行的长度.. #include "stdafx.h" #include <highgui.h> #include <math.h> #include <cv.h> using namespace std; int main() { IplImage* sourceImage;…

学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,…

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu…

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app,总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域,于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理,为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.…