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

转载请注明出处..! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV两张图片的合并 原理: 两张图片合并,想想图片是用一个个像素点来存储.每一个像素点有他的值. 那么合并,无非就是像素点值得合并,使用的公式能够就是给两张图片分别一个权值.然后求和.向以下这个公式: 的值位于0至1之间 OpenCV实现: 那么我们在openCV内怎么实现呢?在openCV中,有一个addWeighted函数.函数详细调用能够看highlight=addweighted#addw

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

图像矩描述了图像的全局特征 一阶矩与形状有关 二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度 三阶矩是关于平均值的对称性测量 由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩,不变矩是图像的统计特性,满足平移.伸缩.旋转的不变性

理论-线性混合操作 g(x) 表示 融合图片中的像素点,f0(x) 和 f1(x) 分别表示背景和前景图片中的像素点. //参数1:输入图像Mat – src1 //参数2:输入图像src1的alpha值 //参数3:输入图像Mat – src2 //参数4:输入图像src2的alpha值 //参数5:gamma值 //参数6:输出混合图像 //注意点:两张图像的大小和类型必须一致才可以 ); int main(int argc, char** argv) { Mat src1, src2, d

在OpenCV中,可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩,opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, n

opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03; } 空间矩的

阅读对象:对概率论中的期望有一点了解. 1.图像几何矩 1.1简述 图像的几何矩包括空间矩.中心矩和中心归一化矩.几何矩具有平移.旋转和尺度不变性,一般是用来做大粒度的区分,用来过滤显然不相关的图像. 1.2用数学语言阐述图像的几何矩 针对于一幅图像,我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y),那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示,每个像素点的值可以看成是该处的密度,对某点求期望就是该图像在该点处的矩(原点矩),一阶矩和零阶矩可以计算某个形状的重心,二阶矩可以计算形状的方向,因此可

http://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/69219992 轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配 1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest() 2.矩的计算——moments() 3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes() 先上ppt: 代码:1.计算点到轮廓的距离与位置关系 ///计算点到轮廓的距离与位置关系 #include "opencv2/opencv.hpp&quo

需要装python库 OpenCV dlib docopt(根据打开方式选择是否装) # -*- coding: UTF-8 #本电脑试运行 命令 python F:\python_project\swap\swapface.py E:\picture\face\xx.jpg E:\picture\face\angelababy.jpg #声明编码格式 方便中文注释~ #实现命令行解析器 打开格式python 代码文件路径 图片1路径 图片2路径 """ swapface.p

一.下载OpenCV 2.3:       http://www.opencv.org.cn/download/OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe   二.解压 将下载的OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe解压到D:\OpenCV2.3目录,解压后出现build和opencv两个文件夹,build文件夹才是需要用到的.   三.在Visual Studio 2010下配置OpenCV 1.添加环境变量:计算机——右键——属性——高级系统设置——环

1.Release和Debug的区别 Release版称为发行版,Debug版称为调试版. Debug中可以单步执行.跟踪等功能,但生成的可执行文件比较大,代码运行速度较慢.Release版运行速度较快,可执行文件较小,但在其编译条件下无法执行调试功能. Release的exe文件链接的是标准的MFC DLL(Use MFC in a shared or static dll).这些DLL在安装Windows的时候已经配置,所以这些程序能够在没有安装Visual C++的机器上运行.而Debug

一.本节知识预览 1.  怎样遍历图像的每一个像素点? 2.  opencv图像矩阵怎么被存储的? 3.  怎样衡量我们算法的性能? 4.  什么是查表,为什么要使用它们? 二.什么是查表,为什么要使用它们? 假设一张三通道RGB图像,每个像素通道有256种不同颜色取值,那么一个像素点可能有256*256*256(1600多万)种可能颜色取值,这对于实际计算来说,开销是相当大的.而实际计算中,只需要少量的颜色值就能达到相同的效果.常用的一种方法是进行颜色空间缩减.用如下方法,我们可以将颜色空间取

有两幅原始图片,一个是景物图像,一个是水面图像,尝试生成景物在水中的倒影: 在OpenGL中,加载并显示这个景物图像可以把这个图像作为纹理载入即可,把图像直接选择180度的效果就相当于是在镜面中倒影的效果,剩下水纹的效果本来也想作为纹理叠加上去的,但是试了一下没有成功,干脆直接把水面和景物先融合一下,作为倒影的图像,一次加入到倒影平面的纹理中.融合使用了OpenCV. OpenCV两幅图像融合代码: #include "core/core.hpp" #include "hig

OpenCV视觉处理核心课程 观看链接:https://www.bilibili.com/video/av29500928?from=search&seid=4700863932001463989 第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础 Open Libraries/projects: OpenCV:http://opencv.org/ HALCON:http://www.halcon.com/ 下载——三个链接: 1)http://opencv.org/   (最新发布) 2)https

介绍 本文将介绍如何编写一个只有200行的Python脚本,为两张肖像照上人物的“换脸”. 这个过程可分为四步: 检测面部标记. 旋转.缩放和转换第二张图像,使之与第一张图像相适应. 调整第二张图像的色彩平衡,使之与第一个相匹配. 把第二张图像的特性混合在第一张图像中. 完整的源代码可以从这里下载: https://github.com/matthewearl/faceswap/blob/master/faceswap.py 1．使用dlib提取面部标记 该脚本使用dlib的Python绑定来提

点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7275278.html [3]矩阵加减:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287403.html [4]矩阵点乘:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287324.html [5]矩

矩阵的知识点之多足以写成一本线性代数. 在C++中,我们把矩阵封装成类.. 程序清单: Matrix.h//未完待续 #ifndef _MATRIX_H #define _MATRIX_H #include<iostream> #include<vector> using namespace std; template <typename T> class Matrix { public://矩阵基本运算 Matrix operator*(const Matrix<

矩阵的知识点之多足以写成一本线性代数. 所以我们把矩阵的运算封装成矩阵类.以C++为主进行详解. 点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:现在的位置 [3]矩阵加减:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287403.html [4]矩阵点乘:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287324.html

点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7275278.html [3]矩阵加减:现在的位置 [4]矩阵点乘:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287324.html [5]矩阵化简:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/746

点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7275278.html [3]矩阵加减:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287403.html [4]矩阵点乘:现在的位置 [5]矩阵化简:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/746