YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

关于高斯核函数可以参见阮一峰老师的日志:高斯模糊的算法 如何使用高斯核进行高斯模糊可以参见我的另一篇日志:opencv构建自定义卷积 Mat Gaussian_kernal(int kernel_size, int sigma) { const double PI = 3.14159265358979323846; ; Mat kernel(kernel_size, kernel_size, CV_32FC1); * sigma*sigma; ; i < kernel_size; i++) {

opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度.类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值: 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下: • CV_8U - 8-bit unsigned intege

[Mat数据类型和基本操作] ®.运行环境:Linux(RedHat+OpenCV3.0) 1.Mat的作用: Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组.能够用来保存实数或复数的向量.矩阵,灰度或彩色图像,立体元素,点云,张量以及直方图(高维的直方图使用SparseMat保存比较好).简而言之,Mat就是用来保存多维的矩阵的. 2.Mat的常见属性: 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

//opencv读取图片 cv::Mat image; //const char *fileName = "HeadImage-UI/Photo-001.bmp"; const char *fileName = "HeadImage-UI/53d253192be47412.jpg!200x200.jpg"; image = cv::imread(fileName); //bitmap冲回image Graphics::TBitmap *bitmap = new Gr

OpenCV学习C++接口 Mat像素遍历详解

OpenCV参考手册之Mat类详解(一) OpenCV参考手册之Mat类详解(二) OpenCV参考手册之Mat类详解(三)

一.Mat数据类型 在以下两个场景中使用 OpenCV 时,我们必须事先知道矩阵元素的数据类型: 使用 at 方法访问数据元素的时候要指明数据类型 做数值运算的时候,比如究竟是整数除法还是浮点数除法. cv::Mat 类的对象有一个成员函数 type() 用来返回矩阵元素的数据类型,返回值是 int 类型,不同的返回值代表不同的类型:   C1 C2 C3 C4 CV_8U 0 8 16 24 CV_8S 1 9 17 25 CV_16U 2 10 18 26 CV_16S 3 11 19 27

參考文章:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/07/19/2599376.html 实验说明: (引用) 本文主要讲一些opencv 2.0版本号后出现的Mat矩形类,主要是參考opencv自带doc目录下的tutiol教材.通过这次实验认为用Mat的话以下几点须要特别注意(在代码中能够体现出来): 1. 利用create函数又一次改变Mat数据在内存中的布局. 2. 注意多通道数据在Mat中事实上也是占一个元素的位置的.  3. 学会

原文链接:http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html 如对内容和版权有何疑问,请拜访原作者或者通知本人. opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于"图像",opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行

OpenCV中做图像处理经常用到IplImage和Mat间的相互转换. 首先,cv::Mat是opencv2.0中的数据类型:IplImage是opencv1.0中的类型,两种类型并不相同. 1. IplImage -> cv::MatIplImage* pImg = cvLoadImage("lena.jpg");cv::Mat img(pImg,0); //第二个参数控制是否复制图像,0是不复制图像,也就是pImg和img的data共用内存,header各自有 2. cv::

在2001年刚刚出现的时候,OpenCV基于 C 语言接口而建.为了在内存(memory)中存放图像,当时采用名为 IplImage 的C语言结构体,时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料.但这种方法必须接受C语言所有的不足,这其中最大的不足要数手动内存管理,其依据是用户要为开辟和销毁内存负责.虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题,但一旦代码开始变得越来越庞大,你需要越来越多地纠缠于这个问题,而不是着力解决你的开发目标. 幸运的是,C++出现了,并且带来类的概念,这给用户带来另外一个

在使用Qt和OpenCV混合编程时,我们有时需要在两种图片类cv::Mat和QImage之间进行转换,下面的代码参考了网上这个帖子: //##### cv::Mat ---> QImage ##### // Shallow copy QImage mat2qimage_ref(cv::Mat &m, QImage::Format format) { return QImage(m.data, m.cols, m.rows, m.step, format); } // Deep copy QI

可以实现将UIImage和IplImage类型实现相互转换 //由于OpenCV主要针对的是计算机视觉方面的处理,因此在函数库中,最重要的结构体是IplImage结构. - (IplImage *)CreateIplImageFromUIImage:(UIImage *)image { // Getting CGImage from UIImage CGImageRef imageRef = image.CGImage; CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorS

Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)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)的指针. 矩阵属于多个 Mat 对象,那么当不再需要它时谁来负责清理?简单的回答是:最后一个使用它的对象. OpenCV函数中输出图像的内存分配是自动完成的(如果不特别指定的话). 使用OpenCV的C++接口时不需要考虑内存释放问题. 赋值运算符和拷贝构造函数( ctor )只拷贝信息头. 使用函数 clone() 或者 copyTo

1.下面第一章图是一位美女图像,和其他数据一样图像在计算机中也是以二进制存储,下面第二张图 2.在摄像头眼里一幅图像就是一个矩阵或者说是二维数组,数组元素是像素值 3.opencv中以Mat对象表示图像的数据结构 -------lpllmage是从2001年opencv发布之后就一直存在,是c语言表示的数据结构,需要开发者自己分配和管理内存,对大型程序使用它容易导致内存泄漏问题. -------Mat对象是opencv2.0之后引进的图像数据结构,自动分配内存,不存在内存泄漏问题,是面向对象的数

根据需求,转化为不同的颜色格式,split后处理各自通道. plImage <==> Mat 格式转换 Mat --> plImage 简单写法: IplImage copy = mat_img; IplImage* new_image = copy; cvWriteFrame( wrVideo1, new_image ); #include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/imgproc/im

跑实验时用到dft这个函数,根据教程,需要先将其扩充到最优尺寸,但我用逆变换后发现得到的mat的维数竟然不一样.因此还是不要扩展尺寸了. 参考:http://www.xpc-yx.com/2014/11/07/opencv%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%82%85%E7%AB%8B%E5%8F%B6%E5%8F%98%E6%8D%A2%E5%92%8C%E9%80%86%E5%8F%98%E6%8D%A2/?utm_source=tuicool 做

最近做实验需要对比实验结果,需要将几张图片拼在一起,直观对比. 尝试用OpenCV解决. 核心思想其实是   声明一个足够大的,正好容纳下那几张图片的mat,然后将拼图依次copy到大图片相应的位置. void mymerge() { string path = "E:\\laboratory\\dataset\\synthesisdata\\bvhtransformdepthacquistion\\action7\\people1\\"; vector<Mat>input

#include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("FreeBamb.jpg"); if (img.empty()) { cout << "error"; ; } imshow("Fr

OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例 CvMat是OpenCV比较基础的函数.初学者应该掌握并熟练应用.但是我认为计算机专业学习的方法是,不断的总结并且提炼,同时还要做大量的实践,如编码,才能记忆深刻,体会深刻,从而引导自己想更高层次迈进. 1.初始化矩阵: 方式一.逐点赋值式: CvMat* mat = cvCreateMat( , , CV_64FC1 ); cvZero( mat ); cvmSet( mat, , , ); cvmSet( mat, , , ); cvmSet(