Mat cannyImage; /// Detect edges using canny Canny(src, cannyImage, , , ); vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; /// Find contours findContours(cannyImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL , )); /// Approximate c

转载请注明出处!!!http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV在矩阵上的卷积 在openCV官网上说是戴面具,事实上就是又一次计算一下矩阵中的每个value,那么怎么计算呢,依据该像素点的周围信息,用一个加权的公式来进行计算.那么如今就要看,周围的信息是怎样被加权的.让我们想一下这种方式,请看以下的公式: 上面的公式就是根据当前像素点的值和四个邻居的值,更新一下.相当于原来矩阵每一块3*3的小矩阵和M进行想乘一样. 在程序中,我们对该公式进行编程的话,会是

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作 代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果 解释说明 第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo

有的时候我们需要将几个矩阵按行或者按列进行合并成一个大矩阵,这在Matlab里面非常的简单,但在OpenCV里面并没有这样的方法,现在我在OpenCV的源码里面发现合并矩阵的方法,分享给大家. A = [ ]; B = [ ]; C = [A;B]; 上面的是Matlab语言的矩阵合并,非常的简洁简单.接下来我给出OpenCV的两个矩阵的合并代码. Mat mergeRows(Mat A, Mat B) { CV_ASSERT(A.cols == B.cols&&A.type() == B

Mask operations on matrices https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html 掩模矩阵(也称为内核)可重新计算图像中的每一个像素值.此掩码包含的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度.从数学的角度来看,我们使用指定的值进行加权平均.

OpenCV的一些操作,如生成随机矩阵,高斯矩阵,矩阵相乘之类的 /*功能:说明矩阵的一些操作方法*/#include "cv.h"//该头文件包含了#include "cxcore.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>void PrintMat(CvMat *A); // 显示矩阵void GenRandn(CvMat *arr, int seed); // 生成正态分布的随机矩阵void

data: uchar类型的指针,指向Mat数据矩阵的首地址.可以理解为标示一个房屋的门牌号: dims: Mat矩阵的维度,若Mat是一个二维矩阵,则dims=2,三维则dims=3,大多数情况下处理的都是二维矩阵,是一         个平面上的矩阵. 可以理解为房屋是一个一层的平房,三维或更多维的则是多层楼房: rows: Mat矩阵的行数.可理解为房屋内房间行数: cols: Mat矩阵的列数.可理解为房屋内房间列数: size(): 首先size是一个结构体,定义了Mat矩阵内数据的分

获取图像像素指针.掩膜操作解释 获取图像像素指针 CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Mat.ptr<uchar>(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引 i 表示第几行,从0开始计行数. 获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr<uchar>(row ); 获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col] 像素范围处理 saturate_cast<

成员变量x.y.width.height,分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高. 常用的成员函数有: Size()返回值为一个Size area()返回矩形的面积 contains(Point)用来判断点是否在矩形内 inside(Rect)函数判断矩形是否在该矩形内 tl()返回左上角点坐标 br()返回右下角点坐标. // 移动矩阵 Rect rectShift = rect + point; // 缩放矩阵 Rect rectScale = rect + size; // 求两矩阵交集和并集

文献链接: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/26/2834336.html 下面这个高手,写了个小程序我还没有调试,回头 调试看看 http://blog.csdn.net/u013097499/article/details/30017739 代码: // writePng.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #

矩阵操作通常不会进行元素复制,应注意: Mat a=Mat(100,100,CV_32S); Mat b=Mat(100,100,CV_32S); b=a.col(8);//此时并未进行元素赋值,而只是将b的第9列指向了a,所以对b的操作将会影响a.

归一化:就是将数据通过某种算法,限制需要的一定范围内. 归一化的目的:简而言之,是使得没有可比性的数据变得具有可比性,同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系,如大小关系:或是为了作图,原来很难在一张图上作出来,归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等. 矩阵归一化:normalize 函数 void normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha = 1,double beta = 0,int norm_type = NOR

int main(){ cv::Mat src1=(cv::Mat_<float>(2,3)<<1,2,3,4,5,6); cv::Mat src2=(cv::Mat_<float>(2,3)<<11,12,13,14,15,16); cv::Mat src3=(cv::Mat_<float>(3,2)<<11,12,13,14,15,16); cv::Mat res=src1+src2; std::cout<<"

*************************************/ //1.读入Mat矩阵(cvMat一样),Mat img=imread("*.*");//cvLoadImage //确保转换前矩阵中的数据都是uchar(0~255)类型(不是的话量化到此区间),这样才能显示.(初学者,包括我经常忘了此事) //2.根据矩阵大小创建(CImage::Create)新的的CImage类 CImage CI; int w=img.cols;//宽 int h=img.rows;

转载:http://blog.csdn.net/tangwei2014 OpenCV中矩阵乘法运算 1. Mat*Mat: 第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数. [0, 1, 2, 3;     [0, 0, 0;       [14, 14, 14; 0, 1, 2, 3; *  1, 1, 1;  =    14, 14, 14; 0, 1, 2, 3]      2, 2, 2;        14, 14, 14] 3, 3, 3] 2. Mat.mul(Mat): 两个矩阵维数必

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

最近老师布置了一个作业,是做一个基于视频的车辆检测与追踪,用了大概两周的时间做了一个简单的,效果不是很理想,但抑制不住想把自己的一些认识写下来,这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家,希望帮助到大家,因为本人也是个小白,所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正! 一.安装OpenCV和搭建环境 首先呢,大家得安装OpenCV,这里网络上有很多相关的教程,这里就不赘述了!我本人用的是OpenCV3.10+VS2015. 这里就贴出几个教程: 下载地址:http://opencv.org/

OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>. 外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数. hiararchy参数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][ 0 ] ~hierarchy[ i ][ 3 ],分别表示后一个轮廓.前一个轮廓

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练

目的 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 颜色空间缩减.具体做法就是:将现有颜色空间值除以某个输入值,以获得较少的颜色数.例如,颜色0到9可取为新值0,10到19可取为10. 计算公式: Lnew = (Lold / 10) * 10 如果对图像矩阵的每一个像素进行这个操作的话,是比较费时的,因为有大量的乘除操作. 这个时候我们的查找表就派上用场了,提前把值计算好,然后要用的时候,直接赋值即可.