需求:在控制台输出灰度图像的像素值 代码: #include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h> #include<stack> using

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

上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点.但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度. 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档,贴上来,如下:  2. OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel()这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化,该函数原型如下: v

在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后,接下来我们要做的就对像素进行操作,我们知道了图像的本质就是一个矩阵,那么一个矩阵中存储了那么多的像素,我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作. 这个是原图,接下来的例子都是对这个图片进行操作的. 访问像素出现雪花效果 我们需要有雪花的效果,这里的雪花其实就是一个个白色的点,白色在像素值是255,所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中的一些像素值转成值为255的,如果是彩色的图像的话就是三个通道,那么就是分别对三个通道的值都转

转自:http://www.cnblogs.com/sciencefans/ 作者:sciencefans 最近项目略多,其中一个需要找出一些和脸比较像但是不是脸的负样本,想用opencv的人脸检测器检测到的错误脸作为这样的负样本. 但是国内(包括国外)居然几乎没有相关的资料如何输出detectMultiScale()的置信率或者说是人脸得分 所以写一篇小小的总结供有相关需求的人参考. 转载需注明:http://www.cnblogs.com/sciencefans/ 看了下人脸识别函数的ope

最近项目略多,其中一个需要找出一些和脸比较像但是不是脸的负样本,想用opencv的人脸检测器检测到的错误脸作为这样的负样本. 但是国内(包括国外)居然几乎没有相关的资料如何输出detectMultiScale()的置信率或者说是人脸得分 所以写一篇小小的总结供有相关需求的人参考. 转载需注明:http://www.cnblogs.com/sciencefans/ 看了下人脸识别函数的opencv的源码 \sources\modules\objdetect\src\cascadedetect.cp

亚像素级的角点检测 目标 在本教程中我们将涉及以下内容: 使用OpenCV函数 cornerSubPix 寻找更精确的角点位置 (不是整数类型的位置,而是更精确的浮点类型位置). 理论 代码 这个教程的代码如下所示.源代码还可以从 这个链接下载得到 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #inclu

说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标(也就是编程中的pic.rows那行).x2同理. 3. 如果所

a.使用指针 #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //指针访问每个像素并赋值 Mat img = imread("001.jpg"); ; i < img.rows; i++) { uchar* data = img.ptr<uchar>(i); // 获取每i行的首地址 ; j < (img.cols*img.channels())/

opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0); CvScalar pixel; for (int i = 0; i < img->height; ++i) {     for (int j = 0; j < img->width; ++j)      {         //获得像素的RGB值并显示 pixel = cvGet2D(img, i, j);           pr

1:像素 有两种直接操作像素点的方法: 第一种: 将其转化为numpy.array格式,直接进行操作. 第二种:使用Opencv提供的Get1D,Get2D等函数. 2:获取行和列像素 有一下四个函数: cv.GetCol(im,0) # 返回第一列的像素 cv.GetClos(im,0,10) #返回前时10列 cv.GetRow(im,0) # 返回第一行 cv.GetRows(im,0,10) #返回前10行

之前几天捣鼓matlab,用来处理数字图像,矩阵操作什么的,如果忘记线性代数就真的GG了. 在用了matlab被深深地吐槽之后,决定改用opencv,C++貌似也是处理数字图像的很好的工具 1. 在ubuntu上安装opencv 教程可以百度之,都很详细的 2. 像素处理图像: (1)根据输入的数据,用邻近取样插值法,缩放图像 邻近取样插值法原理:http://blog.chinaunix.net/uid-27675161-id-3452025.html   (2)根据输入,改变数字图像的灰度分

灰度图像${\rm{M}} \times {\rm{N}}$的像素矩阵值为0~255,像素值越大越亮.${{\rm{I}}_{{\rm{i}}{\rm{j}}}}$,i表示行的位置,j 表示列的位置即i行j列.RGB图像在Opencv中内存顺序为:BGR三个通道. 获取像素的方式有三种:代码如下 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { //Mat src = imread("f:/images/starry_night.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat src = imread("f:/images/starry_

以下运算两个图像的大小需要一样 算术运算: cv2.add(img1, img2):两个图像像素相加 cv2.subtract(img1, img2):两个图像像素相减 cv2.multiply(img1, img2):两个图像像素相乘 cv2.divide(img1, img2):两个图像像素相除 cv2.mean(img):图像的均值 cv2.meanStdDev(img):方差 逻辑运算: cv2.bitwise_and(img1, img2):与 cv2.bitwise_or(img1,

图片的像素 像素:组成图片的单位 RGB:颜色由 RGB三种颜色组成 颜色深度:对于8bit的颜色深度来说,它可以表示的颜色范围是 0 ~ 255,对于RGB图片来说,8位颜色深度可以表示 (2^8)^3 种颜色 宽高:图片横向与纵向的像素点个数 大小:宽 * 高 * 3 * 8 bit = xxx bit alpha:有些图片还会有一个alpha通道,描绘图片的透明度信息 常见颜色存储格式:RGB.BGR 像素操作 获取一个具体点的像素值: r, g, b = img[x, y] 写入一个颜色

一般角点检测: harris cv::cornerHarris() shi-tomasi cv::goodFeaturesToTrack() 亚像素级角点检测是在一般角点检测基础之上将检测出的角点精确到亚像素级 因此需要先使用harris或shi-tomasi检测出角点,然后再调用cv::cornerSubPix()

1 cv::Mat cv::Mat是一个n维矩阵类,声明在<opencv2/core/core.hpp>中.   class CV_EXPORTS Mat { public: //a lot of methods … /*! includes several bit-fields: - the magic signature - continuity flag - depth - number of channels */ int flags; //! the matrix dimension

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 记录时间信息 void PrintMs(const char *text = "") { ; long long cur = ge

Size winSize = Size(5,5); Size zerozone = Size(-1,-1); TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001); cornerSubPix(img_gray1, vec_points, winSize, zerozone, tc);