opencv3中图形存储基本为Mat格式,如果我们想获取像素点的灰度值或者RGB值,可以通过image.at<uchar>(i,j)的方式轻松获取. Mat类中的at方法对于获取图像矩阵某点的RGB值或者改变某点的值很方便,对于单通道的图像,则可以使用: image.at<uchar>(i, j) 其中有一个要注意的地方是i对应的是点的y坐标,j对应的是点的x坐标,而不是我们习惯的(x,y) 来获取或改变该点的值,而RGB通道的则可以使用: image.at<Vec3b>

#include <opencv2\core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc.hpp> using namespace cv; const int LowTh_Max = 20; const int HighTh_Max = 100; int g_HighTh, g_LowTh; Mat srcImage; Mat dstImage; void on_Trackbar(int,

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int

本文详细介绍了opencv中涉及通道的知识,包括图像类型转换,通道合成分解,图像的显示. 来源:http://blog.csdn.net/GDFSG/article/details/50927257 1. 知识点 tips1:  一个图像的通道数是N,就表明每个像素点处有N个数,一个a×b的N通道图像,其图像矩阵实际上是b行N×a列的数字矩阵. OpenCV中图像的通道可以是1.2.3和4.其中常见的是1通道和3通道,2通道和4通道不常见. 1通道的是灰度图. 3通道的是彩色图像,比如RGB图像

首先理解一个什么是三通道图像: 三通道图像就是彩色图像,我们之前黑白相机或黑白电视机都是彩用的灰阶图像,即单通道图像,一般是2的8次方个灰阶,即256个灰阶.彩色图像采用RGB,红绿蓝三个通道来合成彩色图像.所以称之为三通道图像.或称为8位通道色. 我们可以把RGB三原色想像成油盐酱醋一样,任何美味都是通过这些调味品做出来的.任何颜色也是RGB三原色按一定的比例显示出来的.三个通道就像三个控制器,去调整三个颜色的比重. Halcon有生成图像和合成图像的算子,例程如下. gen_image_co

一:构造并访问单通道. int main(){ cv::Mat m=(cv::Mat_<int>(3,2)<<1,2,3,4,5,6); for(int i=0;i<m.rows;++i){ for(int j=0;j<m.cols;++j) std::cout<<m.at<int>(i,j)<<","; // row Index along the dimension 0,col Index along the

平台搭建就摸了一整天时间,真的是...不说了,最后我选择的是 opencv3.0(2015/06/04)  + win7 + vs2012   注意opencv的版本不同导入的库文件是不一样的,所以请慎重选择版本! 下载安装就不说了,很简单,这里只说一下如何导入库文件.其实可以把文件直接编译到minGW里去,可是奈何总是出错不得不作罢.所以还是老老实实导入吧,opencv有两个文件夹,这里只会用到build这个,首先打开build/x86/vc11/lib 和   build/x86/vc11/

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张 灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对 应的就是CV_8 2--S|U|F--S--代表---sig

文本仅做记录.. 硬件:STM32F103VCT6 开发工具:Keil uVision4 下载调试工具:ARM仿真器 网上资料很多,这里做一个详细的整合.(也不是很详细,但很通俗).  所用的芯片内嵌3个12位的模拟/数字转换器(ADC),每个ADC共用多达16个外部通道,2个内部通道. 3个:代表ADC1.ADC2.ADC3(下图是芯片固件库的截图)    12位:也叫ADC分辨率.采样精度.先来看看二进制的12位可表示0-4095个数,也就是说转换器通过采集转换所得到的最大值是4095,如:

硬件:STM32F103VCT6    开发工具:Keil uVision4    下载调试工具:ARM仿真器网上资料很多,这里做一个详细的整合.(也不是很详细,但很通俗).所用的芯片内嵌3个12位的模拟/数字转换器(ADC),每个ADC共用多达16个外部通道,2个内部通道.3个:代表ADC1.ADC2.ADC3(下图是芯片固件库的截图)这里写图片描述12位:也叫ADC分辨率.采样精度.先来看看二进制的12位可表示0-4095个数,也就是说转换器通过采集转换所得到的最大值是4095,如:"111

1.概述: RH6030 是一款单通道电容式触摸感应控制开关IC,可以替代传统的机械式开关. 该 IC 采用CMOS 工艺制造,结构简单,性能稳定.IC 可通过外部引脚配置成多种工作模式,可广泛应用于灯光控制.玩具.家用电器等产品中. 2.特性:◆工作电压:2.0V-5.5V.◆最高功耗工作电流为10uA,低功耗模式工作电流仅1.5uA(均指3.0V 供电且不带负载的条件下).◆可通过外部引脚配置为多种模式.◆高可靠性,芯片内置去抖动电路,可有效防止由外部噪声干扰导致的误动作.◆可用于玻璃.陶瓷

form表单中使用频繁的组件: 文本框.单选框.多选框.下拉框.文本域form通过getValues()获取表单中所有name的值 通过setValues({key:values})给对应的name值进行赋值,其中key对应的name值 在给单选框和多选框赋值时,有几个疑惑的地方: 1. fieldName和name 是否必须一致 ? (fieldName删除对结果没什么影响,表单是通过name值去获取值得) 2. name与子项的name 也一致是为何?      (个人理解: 通过getVa

Ⅰ.概述 本文讲述关于STM32功能比较强大的ADC模块.ADC(Analog to Digital Converter)也就是模拟量转化为数字量,而STM32的ADC模块功能比较多,本文主要讲述“三条通道逐次转换(单次.单通道软件触发)”. 根据笔者的经验,STM32所有系列芯片的ADC模块功能及配置都差不多.因此,本文虽是以F1为例,其实其他系列(F0.F2.F4等)都适用. 本文提供实例代码:三条通道,配置为逐次转换(间隔模式),适用软件触发转换(每触发一次转换一条通道),一个循环也就是需

今天要做的是ADC单通道DMA采集实验 MCU : STM32F429 开发工具:STM32CubeMx 版本号 5.0.0 实验目的:实现ADC1 13通道 DMA采集 一 :简介 首先,我们来看一下STM32F4XX参考手册里关于该芯片的ADC功能介绍 二:STM32CubeMx 配置 数据对齐方式 为 右对齐 使能 连续转换模式,DMA连续请求 设置采样次数 为 3个周期 配置 DMA Mode设置为Circular模式,数据宽度设置为Half Word  2个字节 设置好之后,点击GEN

STM32的ADC转换还是很强大的,它具有多个通道选择,这里我就不细说,不了解的可以自行百度,这里只是选取单通道,实现ADC转换.在文章开始之前,我说一下数据左对齐跟右对齐的差别,以前一直糊里糊涂的,记录下来以免以后自己忘记.12位二进制最大值为 0x0FFF 左对齐操作后的结果是 0xFFF0,右对齐后还是0x0FFF.反过来看 ,若寄存器里左对齐的数据值X (相当于实际数据*16,所以左对齐转换的值要/16才是实际的值),则X>>4才是实际的数据.而右对齐,则是数据保持不变,采集到多少就多

按条件赋值,如两个表单 假设在Sheet1中存放小麦.水稻.玉米.花生等若干农产品的销售单价: A B 1 农产品名称 单价 2 小麦 0.56 3 水稻 0.48 4 玉米 0.39 5 花生 0.51 ………………………………… 100 大豆 0.45 Sheet2为销售清单,每次填写的清单内容不尽相同:要求在Sheet2中输入农产品名称.数量后,根据Sheet1的数据,自动生成单价和销售额.设下表为Sheet2: A B C D 1 农产品名称 数量 单价 金额 2 水稻 1000 0.4

1.一般的Mat定义方法:cv::Mat M(height,width,<Type>),例: cv::Mat M(480,640,CV_8UC3); 表示定义了一个480行640列的矩阵,矩阵的每个单元的由三个(C3:3 Channel)8位无符号整形(U Unsigned U8 8位)构成. 2.将已有数组赋给Mat矩阵的方法: cv::Mat M = cv::Mat(height,width,<Type>,data),例: ][] = {fc[], , cc[], , fc[]

1.用纯白图像-原图 Mat img = imread(path); imshow("src", img); waitKey(); Mat white = cv::Mat(250,250,CV_8UC3,Scalar(255,255,255)); imshow("white", white); waitKey(); Mat dst = white - img; imshow("dst", dst); waitKey();

本文介绍了ICASSP2022 DNS Challenge第二名阿里和新加坡南阳理工大学的技术方案,该方案针对卷积循环网络对频率特征的提取高度受限于卷积编解码器(Convolutional Encoder-Decoder, CED)中卷积层有限的感受野的问题,将阿里达摩院之前的FSMN与发展自DCCRN/DCCRN的CRN with CCBAM结合.本文提出了一种频率递归卷积循环网络(frequency recurrence Convolutional Recurrent Network, FR

前言   上一篇已经将himpp套入qt的基础上进行开发.那么qt中拿到frame则是很关键的交互,这是qt与海思可能编解码交叉开发的关键步骤.   受限制   因为直接配置sample的vi比较麻烦,确实是困难的,其实就是配置驱动,所以我们只能从开发板的demo入手,去在相等条件下探测可能的留,从vpss中拿取后,进行软编码.  当然,如果不用qt还有一种方式,也就是大量开发海思人员使用的方式,是基于sample写一个编码程序,然后使用本地socket交互,其实绝大部分海思开发者都是这样开发的

import numpy as np import scipy.io as io creat = locals() tmp = io.loadmat("all.mat") for i in tmp: print i creat[i] = tmp[i] 1D-array转置 np.reshape(xx, (-, ))