1.图像与矩阵 一般来说,图像是一个标准的矩形,有着宽度(width)和高度(height).而矩阵有着行(row)和列(column),矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟,于是很自然的就把图像作为一个矩阵,把对图像的操作转换成对矩阵的操作,实际上所有的图像处理工具都是这么做的.计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象.图像只是存储在矩阵格式中的数字序列.每个数字是一个考虑的波长(例如RGB图像中的红.绿.蓝)或波长范围(对全色设备而言,如红外光谱仪)的光强衡量.图像中的每个

Mat_类是对Mat类的一个包装,其定义如下: template<typename _Tp> class Mat_ : public Mat { public: //只定义了几个方法 //没有定义新的属性 }; 这是一个非常轻量级的包装,既然已经有 Mat 类,为何还要定义一个 Mat_类? 下面我们看这段代码: Mat M(, , CV_8UC1); ; i < M.rows; ++i) { uchar * p = M.ptr<uchar>(i); ; j < M.c

因为经常习惯的用OpenCV来做图像处理,所以难免希望将其他库的图像数据与OpenCV互转,所以今天就记录下这种互转的方法. 1.dlib::matrix/dlib::array2d转cv::Mat 前面说了,定义好一个matrix或者array2d的变量后,是可以通过nr()和nc()函数来获取图像的高度和宽度(行数和列数),然后我们可以通过image_data()来获取数据指针,这个时候要注意,image_data()返回的是void*类型的指针,所以要注意在使用的时候要转为相应的数据类型.

在图像处理中,目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest),这是后期图像处理的基础,在获取ROI后,进行一些列的处理.ROI区域在Opencv中就是Rect,先构建Rect,然后给予ROI一些特点,形成了图像掩膜. 一.ROI创建 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows)); //方法二 imageROI=Image(Range(,+logoI

近来刚学JAVA,就从JAVA写起吧,JAVA判别素数,其实方法和C/C++没什么区别,主要就是想谈一下,其中包括的3个点. (1)JAVA语言产生随机数,random函数,定义参数max的作用是给出最大随机数的生成范围,当然也可以产生一组随机数,定义数组mat[],在random中定义int  n, int  max,n代表生成数组里有几个随机数,max还是生成范围. (2)素数判断.1,2,是素数,给出单独的判断.生成随机数后,根据素数定义,除了1和本事之外没有别的除数,所以从2开始到int

Description A number sequence is defined as follows: f(1) = 1, f(2) = 1, f(n) = (A * f(n - 1) + B * f(n - 2)) mod 7. Given A, B, and n, you are to calculate the value of f(n).   Input The input consists of multiple test cases. Each test case contains

pattern pattern.txt For Vim version 8.0. 最近更新: 2017年8月 VIM 参考手册 by Bram Moolenaar 译者: lang2 http://vimcdoc.sf.net 模式及查找命令 pattern-searches 最基本的东西可以在用户手册的 03.9 节中找到.在 usr_27.txt 也有一些解释. 1. 查找命令 search-commands 2. 匹配模式的定义 search-pattern 3. 魔术 /magic 4.

一.GrabCut 1.利用Rect做分割 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat src = imread("E://bird.jpg"); Rect rect(, , , );//左上坐标(X,Y)和长宽 Mat result, bg, fg; grabCut(src, result, rect, bg, fg, , GC_INIT_WITH_RECT); imsho

一.简介 二.绘制点集的凸包 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main() { //---绘制点集的凸包 Mat img(, , CV_8UC3, Scalar::all()); //定义绘制图像 RNG rng; //定义随机数对象 ) { char key; ; //定义点的个数 vector<Point> points; //定义点集 ; i<count; i++) { Point pt; pt

转自:http://blog.jobbole.com/88279/ 众所周知,C/C++语言本身并不支持垃圾回收机制,虽然语言本身具有极高的灵活性,但是当遇到大型的项目时,繁琐的内存管理往往让人痛苦异常.现代的C/C++类库一般会提供智能指针来作为内存管理的折中方案,比如STL的auto_ptr,Boost的Smart_ptr库,QT的QPointer家族,甚至是基于C语言构建的GTK+也通过引用计数来实现类似的功能.Linux内核是如何解决这个问题呢?同样作为C语言的解决方案,Linux内核采

支持向量机(SVM)介绍 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器, 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果. 什么是支持向量机(SVM)? 支持向量机 (SVM) 是一个类分类器,正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面. 换句话说,给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面. 如何来界定一个超平面是不是最优的呢? 考虑如下问题: 假设给定一些分属于两类

一.分析 贴出应用图片以供直观了解 红色部分,因图而异(某些参数,根据图片的不同需要进行相应的修改) 二.代码 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; void main(){ Mat img=imread("E://9.jpg"); ; //二值化最小阈值 if(!img.empty()){ //二值化 thres

一.形态学其他操作(用的不多,如果忘了也可以通过膨胀腐蚀得到相同效果) 1.开运算 2.闭运算 3.形态学梯度 4.顶帽 5.黑帽 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://1.jpg"); Mat dstImg; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ));

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处.    文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/28261997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨

OpenCV提供了calcHist函数来计算图像直方图. 其中C++的函数原型如下:void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArrayhist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false ): void calcH

原文:https://blog.csdn.net/Guet_Kite/article/details/78667175?utm_source=copy 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 接下来就是下载opencv了: 下载地址:http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/47668021 下载好之后解压:unzip opencv-2.4.11.zip cd opencv-2.4.11.zip 建两个文件夹来存放配置和安装路

Mat_类是对 Mat 类的一个包装,其定义如下: template<typename _Tp> class Mat_ : public Mat { public:     //只定义了几个方法     //没有定义新的属性 }; 这是一个非常轻量级的包装, 既然已经有 Mat 类, 为何还要定义一个 Mat_?下面我们看这段代码: Mat M(600, 800, CV_8UC1); for( int i = 0; i < M.rows; ++i) {     uchar * p = M

在这一节中,主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift,因为它是连续自使用的meanShift,所以这2个函数opencv中都有,且都很重要.为了让大家先达到一个感性认识.这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改. Camshift函数的原型为:RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria). 其中probImage为输入图像直方图的反向投影图,window为要

c++面向对象程序设计课后题答案 谭浩强 第四章 1: #include <iostream> using namespace std; class Complex {public: Complex(){real=0;imag=0;} Complex(double r,double i){real=r;imag=i;} double get_real(); double get_imag(); void display(); private: double real; double imag;

转载请注明出处! !! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 目标跟踪--CamShift CamShift全称是ContinuouslyAdaptive Mean Shift,即连续自适应的MeanShift算法.而MeanShift算法,首先得对MeanShift算法有个初步的了解,可以參考这里.而CamShift是在MeanShift的基础上,依据上一帧的结果.来调整下一帧的中心位置和窗体大小,所以.当跟踪的目标在视频中发生变化时,可以对这个变化有一定的调整