这两个函数返回的是指向原矩阵内部位置的指针,类似于浅拷贝: code cv::Mat align_mean(cv::Mat mean, cv::Rect facebox, float scaling_x=1.0f, float scaling_y=1.0f, float translation_x=0.0f, float translation_y=0.0f) { using cv::Mat; // Initial estimate x_0: Center the mean face at th

OpenCV中Mat的列向量归一化 http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/8287528 OpenCV中Mat的列向量归一化 标签: OpenCV Mat 列向量 归一化 2012-12-12 17:32 4907人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  VC++(13)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. OpenCV 中虽然有normalize这个函数,但是却没

Opencv中Mat矩阵相乘——点乘.dot.mul运算详解 2016年09月02日 00:00:36 -牧野- 阅读数:59593 标签: Opencv矩阵相乘点乘dotmul 更多 个人分类: OpenCV 所属专栏: OpenCV从入门到转行   版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580 Mat矩阵点乘——A*B Opencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中

The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组,它可以用来存储以下东西) real or complex-valued vectors or matrices 实数值或复合值向量.矩阵) (grayscale or color images (

OpenCV中Mat操作clone() 与copyto()的区别 // Mat is basically a class with two data parts: the matrix header and //a pointer to the matrix containing the pixel values #include <iostream> #include <highgui.h> using namespace std ; using namespace cv ; i

OpenCV中Mat的属性 最近在做一OpenCV的图像轮廓检验,但当用到霍夫变换时才发现对Mat的属性了解不足.Mat在OpenCV中的地位是及其重要的,因此有必要做一个总结. 大体上来说,Mat是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包括矩阵尺寸.存储方法.存储地址等信息)和指向数据部分的指针. 矩阵头部分 dims->矩阵的维度 rows->矩阵的行数 cols->矩阵的列数 size->矩阵的大小,size(cols,rows) channels->矩阵元素拥有的通道数

OpenCV中Mat的基本用法:创建.复制 一.Mat类的创建: 1.方法一: 通过读入一张图像,直接将其转换成Mat对象. Mat image = imread("test.jpg"); Mat image = imread("F:\\test.jpg"); 其中,imread()方法需要传入String类型的值,一般都是图像文件路径. 注意:图像文件路径中需要两个“\”,要不然会报错. 2.方法二: 使用无参数构造函数,创建Mat对象. Mat image =

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>

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相

Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放.Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的大小尺寸,储存方法,储存地址等等..),另一个是指向存储像素值的矩阵的指针. Opencv中对Mat的复制分为两种, Mat A, C; // creates just the header parts A = imread(argv[], CV_LOA

一.数字图像存储概述 数字图像存储时,我们存储的是图像每个像素点的数值,对应的是一个数字矩阵. 二.Mat的存储 1.OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*,直接暴露内存,如果忘记释放内存,就会造成内存泄漏. 2.从OpenCV2开始,开始使用Mat类存储图像,具有以下优势: (1)图像的内存分配和释放由Mat类自动管理 (2)Mat类由两部分数据组成:矩阵头(包含矩阵尺寸.存储方法.存储地址等)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同,矩阵可以是不同的维数)

一.数字图像存储概述 数字图像存储时,我们存储的是图像每个像素点的数值,对应的是一个数字矩阵. 二.Mat的存储 1.OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*,直接暴露内存,如果忘记释放内存,就会造成内存泄漏. 2.从OpenCV2开始,开始使用Mat类存储图像,具有以下优势: (1)图像的内存分配和释放由Mat类自动管理 (2)Mat类由两部分数据组成:矩阵头(包含矩阵尺寸.存储方法.存储地址等)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同,矩阵可以是不同的维数)

在做图像处理中,常用的函数接口有OpenCV中的Mat图像类,有时候需要直接用二维指针开辟内存直接存储图像数据,有时候需要用到CxImage类存储图像.本文主要是总结下这三类存储方式之间的图像数据的转换和相应的对应关系. 一.OpenCV的Mat类到图像二值指针的转换 以下为函数代码: unsigned char** MatTopImgData(Mat img) { //获取图像参数 int row = img.rows; int col = img.cols; int band = img.c

---恢复内容开始--- 在OpenCV中将Mat(二维)与二维数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给一个二维数组. 全部代码如下: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //包含imread, imshow等标识符 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" //包含c

前言 opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一 般标准的图片,为RGB格式它们的大小为8bits格式,范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小,整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空间,总共浪费了2.6MB!,也就是那 2.6MB

每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储

ffmpeg实现音视频编解码是非常常用的工具,视频解码出来的raw数据是yuv格式,用来进行后续的图像处理一般是RGB格式的.所以需要从yuv到rgb或者bgr的转换,ffmpeg提供了相应的转换API函数: 下面代码中dec_ctx是解码器上下文,AV_PIX_FMT_BGR24是要转换成的图像数据格式,通过avpicture_get_size()函数获取图像的数据占用空间大小,并使用av_malloc()分配一个outBuff.将outbuff挂到video_frameBGR结构体上,并设置

在使用OpenCV开发程序时,如果想查看矩阵数据,比较费劲,而matlab查看数据很方便,有一种方法,是matlab和c++混合编程,可以用matlab访问c++的内存,可惜我不会这种方式,所以我就把数据写到文件里,用matlab读出来,然后用matlab各种高级功能查看数据的值. 1.将Mat的数据写入指定文件 为了方便拿来主义者,我直接把这个函数贴出来,你只要把代码拷贝到自己的代码里,就可以直接用了.如果有问题,赶紧评论,我会尽快看看问题出在哪里. #include <iostream>

Mat的step,size,step1,elemSize,elemSize1这几个属性非常容易混淆. OpenCV的官方参考手册也没有解释清楚这几个概念. 前一段时间研究了一下每个属性的含义,如果有什么错误,欢迎大家指正. step1(i):每一维元素的通道数 step[i]:每一维元素的大小,单位字节 size[i]:每一维元素的个数 elemSize():每个元素大小,单位字节 elemSize1():每个通道大小,单位字节 这个解释可能有点抽象,结合示例程序和示意图解释这几个概念 [cpp

直接使用Mat的构造函数,把指针的位置赋给下面中的data就OK了: Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP); 代码为matTest.cpp   // matTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <iostream> #include "op

type表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数,它是一系列的预定义的常量,其命名规则为CV_(位数)+(数据类型)+(通道数),由type()返回,但是返回值是int型,不是OpenCV预定义的宏(CV_8UC1, CV_64FC1...),也就是说你用type函数得到的只是一个int型的数值,比如CV_8UC1返回的值是0,而不是CV_8UC1. U(unsigned integer)表示的是无符号整数,S(signed integer)是有符号整数,F(float)是浮点数 CV_32F就