1.函数说明 string::find()函数:是一个字符或字符串查找函数,该函数有唯一的返回类型,即string::size_type,即一个无符号整形类型,可能是整数也可能是长整数.如果查找成功,返回按照查找规则找到的第一个字符或者子串的位置: 如果查找失败,返回string::npos,即-1(当然打印出的结果不是-1,而是一个很大的数值,那是因为它是无符号的). string::npos静态成员常量:是对类型为size_t的元素具有最大可能的值.当这个值在字符串成员函数中的长度或者子长度

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5070576.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/7813376/rotate-cvmat-using-cvwarpaffine-offsets-destination-image  的plhn的回复 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 http://docs.open

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

摘要 本文主要介绍OpenCV中同时显示多张IplImage图像的方法(C++形式的多图显示需要修改,用vector<Mat>可能比较方便),有点类似MATLAB中的subplot,只是暂时还没有subplot那么完善,这种方法主要思想和用到的技术为: 主要思想:将多张小图组合成一张大图来显示 组合方式:按照图片的数量,将大图分割成特定的行列数,每一个小块放一张子图 输入方式:使用 中的 type va_list ,就可定义形参数目不确定的函数了. 1. va_list va_start In

任务刚刚做完,就迫不及待的来写写在OpenCV中常见的几类数据类型: 在使用OpenCV时我们时常会碰到IplImage这个数据类型,IplImage就是我们通常说的“图像”进行编码的基本结构,这些图像可能是灰度,彩色,四通道的,其中每个通道可以包含任意的整数或者浮点数.因此,该类型比常见易于理解,比三通道的RGB彩色图像更为通用(这与计算机的取值有关). 虽然OpenCV是由C语言实现的,但是它使用的结构体也是遵循面向对象的思想设计的.实际上,IplImage是由CvMat派生的,而CvMat

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

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

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

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(,

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.

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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.

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-

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

摘要:本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理>,作者: eastmount . 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理.基础性知识希望对您有所帮助. 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

//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

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa