实现目的:有一系列的点,需要拟合出一条直线. cv::fitLine()的具体调用形式如下: void cv::fitLine( cv::InputArray points, // 二维点的数组或vector cv::OutputArray line, // 输出直线,Vec4f (2d)或Vec6f (3d)的vector int distType, // 距离类型 double param, // 距离参数 double reps, // 径向的精度参数 表示直线到原点距离的精度,建议取 0

一.函数原型 ​该函数参数angleInDegrees默认为false,即弧度,当置为true时,则输出为角度. phase函数根据函数来计算角度,计算精度大约为0.3弧度,当x,y相等时,angle为0. 数学上函数atan2为: 该函数的值域为,可以通过对负数结果加的方法,将函数的结果映射到范围内. 而c++中atan2函数是通过正切值返回弧度的,并通过判断x,y的正负决定象限,因此c++中atan2函数值域是从-Pi到Pi的. 二.小实验 Mat mat1(Size(, ), CV_32F

calcHist函数在Opencv中是极难理解的一个函数,一方面是参数说明晦涩难懂,另一方面,说明书给出的实例也不足以令人完全搞清楚该函数的使用方式.最难理解的是第6,7,8个参数dims.histSize和ranges.以前一直都是想当然认为,该函数可以一次统计多张图片每个通道的灰度值数据,实际上calcHist函数一次只能统计一个通道上的直方图.我估计许多同学都犯过和我类似的错误,认为第5个参数hist,可以根据dims设定维度,比如dims=3,则输出的hist的维度就是3,并且会想当然的

官方原生的HTMLTestRunner.py支持python2.0版本,python3.0版本的使用需要做一些修改: Python3调用HTMLTestRunner执行用例生成测试报告中,不能正常显示用例中print()函数输出的字符 解决方法: 修改HTMLTestRunner的码源,找到 if isinstance(o,str): ****** else: ****** 注释或者删掉,改成: uo = o

官方原生的HTMLTestRunner.py支持python2.0版本,python3.0版本的使用需要做一些修改: Python3调用HTMLTestRunner执行用例生成测试报告中,不能正常显示用例中print()函数输出的字符 解决方法: 修改HTMLTestRunner的码源,找到 if isinstance(o,str): ****** else: ****** 注释或者删掉,改成: uo = o

转自:https://blog.csdn.net/u012566751/article/details/77046445 一篇很好的介绍threshold文章: 图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓.OpenCV中提供了函数cv::threshold();   注意:作者采用OpenCV 3.0.0   函数原型   参数说明 src

一.前言 经过两个星期的努力,一边学习,一边写代码,初步完成了毕业论文系统的界面和一些基本功能,主要包括:1 数据的读写和显示,及相关的基本操作(放大.缩小和移动):2 样本数据的选择:3 数据归一化处理:4 绘制光谱曲线:5 获取波段信息.接下来的工作主要是完成遥感影像分类的相关算法.这部分主要是数学计算,尤其是矩阵的相关运算和操作.为此,系统的学习和了解了openCV库中常用的矩阵操作函数,记录下来,方便以后查阅. 二.openCV函数 1 reshape C++: Mat Mat::res

在Mat矩阵类的成员函数中copyTo(roi , mask)函数是非常有用的一个函数,尤其是后面的mask可以实现蒙版的功能,我们用几个实例来说明它的作用.我们要注意mask的数据类型,必须是CV_8U,且通道数或者是1,或者与roi一致. 首先我们令mask为尺寸与roi一致的1矩阵: int main() { Mat img1=imread(); Mat img2=imread(); imshow("initial img1",img1); Mat roi=img1(Rect(,

今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示: IplImage *T = cvLoadImage("F:\\1.JPG"); IplImage *SrcImg = cvCreateImage(cvSiz

注意:这个函数是HighGUI中唯一能够获取和操作事件的函数,所以在一般的事件处理中,它需要周期地被调用,除非HighGUI被用在某些能够处理事件的环境中.比如在MFC环境下,这个函数不起作用.

1.CV_Assert函数作用: CV_Assert()若括号中的表达式值为false,则返回一个错误信息.

Use the OpenCV function :copy_make_border:`copyMakeBorder <>` to set the borders (extra padding to your image).The explanation below belongs to the book Learning OpenCV by Bradski and Kaehler. In our previous tutorial we learned to use convolution t

转自:https://blog.csdn.net/fanjiule/article/details/81606596 第一步,功能说明:namedWindow()的功能就是新建一个显示窗口.可以指定窗口的类型. 第二步,结果图显示:我们展示两张图,第一张窗口与图片大小相等.第二张窗口大小被拖动图片高度变小. 图1: 图2: 第三步,API详解:原型:void nameWindow(const string& winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE) ; 参数1:新

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图像旋转和平移是图像处理中常用的一种操作,opencv2和opencv3中对图像的旋转和平移都是通过仿射变换函数cv::warpAffine()来实现的. 1.图像的旋转 图像的旋转具体实现分为两步:先根据旋转角度和旋转中心获取旋转矩阵:然后根据旋转矩阵进行仿射变换,即可实现任意角度和任意中心的旋转效果.旋转矩阵的形式如下: 其中, 具体代码如下: cv::Mat src = cv::imread("lenna.jpg"); cv::Mat dst; //旋转角度 ; cv::Size

The OpenCV GPU module is a set of classes and functions to utilize GPU computational capabilities. It is implemented using NVIDIA* CUDA* Runtime API and supports only NVIDIA GPUs. 1.      getCudaEnableDeviceCount:returns the number of installed CUDA-

转自: https://blog.csdn.net/weixin_36340947/article/details/77095924 转自: https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details/77618819 opencv提供了line()函数来对直线的绘制.其原型如下: void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lin

//俗话说:好记性不如烂笔头 //用到opencv 中的函数时往往会一时记不起这个函数的具体参数怎么设置,故在此将常用函数做一汇总: Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg");//读入图像函数 imshow("原图",srcImage);//显示图像函数 imwrite("图3.jpg",imageRIO);//保存图像函数 Mat image

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

部分 VIII机器学习 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 46 K 近邻(k-Nearest Neighbour ) 46.1 理解 K 近邻目标 • 本节我们要理解 k 近邻(kNN)的基本概念.原理 kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了.想法也很简单,就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居.我们将使用下面的图片介绍它. 上图中的对象可以分成两组,蓝色方块和红色三角.每一组也可以称为一个 类.我们可以把所有的这些对象看成是一个城镇中房子,而所有的房子分别属于蓝色和红色家族,

多边形逼近,用嘴贴切的多边形标识 void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed): InputArray curve:输入的点集 OutputArray approxCurve:输出的点集,当前点集是能最小包容指定点集的.draw出来即是一个多边形: double epsilon:指定的精度,也即是原始曲线与近似曲线之间的最大距离. bool closed:若为tr