OpenCV-MAT对象中使用plt.imshow(img[:,:,::-1])如何实现将第二轴反向? 系统平台:win10 x64 一.明确几个概念: 1.OpenCV内部每个通道并没有固定对应某种颜色,只是在用imshow().imread().imwrite()等函数时,才将通道按照蓝.绿.红的顺序进行输入和输出: 2.我们也可以使用matplotlib的imshow()绘制图像,但是它要求图像的三个通道的存储顺序为RGB: 即OpenCV读进来的图像,通道顺序为BGR, 而matplot

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 而为了更好地观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行 分割显示和调整 .通过Opencv 的split和merge 方法很方便 达到的目的. 一.分离颜色通道 先讲讲这俩个互为冤家的函数.首先讲进行通道分离的split 函数 <1>split函数详解 将一个多通道数组分离成几个单通道数组.  PS:这里的array按语境译

11     绘制直线的line函数 DrawLine(Mat img, Pont start, Point end); 绘制椭圆的ellipse函数 DrawEllipse(Mat img, double angle) 其中angle为椭圆旋转角度 绘制矩形的rectangle函数 DrawRectangle 绘制原的circle函数 DrawFilledCircle(Mat img, Point center) 绘制填充的多边形的fillpoly函数 DrawPolygon(Mat img)

##名称:分离颜色通道&多通道图像混合 ##平台:QT5.7.1+OpenCV3.2.0 ##时间:2017年12月11日 /***************创建QT控制台程序*******************/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgp

OpenCV中HSV颜色模型及颜色分量范围 opencv HSV 颜色模型(H通道取值 && CV_BGR2HSV＿FULL) [opencv]在hsv颜色空间识别区域颜色 将原图分离为RGB单通道和B三通道(GR通道均为0) Mat src_color = imread(path); vector<Mat> channels; vector<Mat> mbgr(); split(src_color, channels); Mat B = channels.at()

opencv 和 matlab 在处理彩色图像的时候,通道的存储顺序是不同的. matlab 的排列顺序是R,G,B: 而在opencv中,排列顺序是B,G,R. 下面通过一个小程序看看opencv中的三个通道. // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "c

from PIL import Image as image foreground = image.open("donkey.png") background = image.open( "back.jpg" ) alpha = image.open( "donkeyAlpha.png" ) outImage = image.composite( foreground, background, alpha ) outImage.save( &qu

https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42234989 由于算法的需要,需要把彩色图像的R.G.B值分离出来,OpenCV中正好有split() 和 merge() 函数可以实现. 一.对单独彩色图片的RGB通道分离: #include <iostream> #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace std; using namespace

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

今天写直方图,学了几个相关函数 1. mixChannels void mixChannels(const Mat* src, int nsrc, Mat* dst, int ndst, const int* fromTo, size_t npairs) 功能: 把 src 中指定的若干通道 复制到 dst中 src: 输入图像, 可以多张 nsrc: 有多少张输入图像 dst: 输出图像,可以多张 ndst: 有多少张输出图像 fromTo: {0 , 1, 1, 2, 2, 0} 这样偶数个

想在周末去游泳,找了些游泳的注意事项什么的,想想还没干正事,就来继续看看opencv的使用吧,晚上看了opencv的一些基本入门的东西,打算下面主要总结CSDN上一个大牛的博文,链接如下:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 主要有: 1.opencv2.4.9中的一些组件. 2.这是头文件标配 #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/

参考:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 这位同学挺牛的,才研一就出书了,实在是让人汗颜啊,不说了,多学习. 这一篇主要讲了opencv中的几个基本函数imread,namewindow,imshow,imwrite,浅显易懂,非常的赞. ROI:感兴趣的区域.看看这位同学给的一段代码: 先在原图中标出感兴趣的区域和大小,在原图此区域的地方和另外一幅图按着相应的权重进行混合,就得到一幅混合图像. 具体可参考这篇博文:

在图像处理中,目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest),这是后期图像处理的基础,在获取ROI后,进行一些列的处理.ROI区域在Opencv中就是Rect,先构建Rect,然后给予ROI一些特点,形成了图像掩膜. 一.ROI创建 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows)); //方法二 imageROI=Image(Range(,+logoI

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

目录 1. 读入图片并显示 import cv2 img = cv2.imread("longmao.jpg") cv2.imshow("longmao", img) cv2.waitKey(0) #等待按键,0表示永久等待 cv2.destroyAllWindows() #完成之后销毁窗体 2. RGB通道分离 基于numpy数组的方法 r = img[:, :, 2] g = img[:, :, 1] b = img[:, :, 0] 注意:OpenCV读取的顺

#include<iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; Mat img4 = imread("LinuxLogo.jpg"); 2 // 创建画"窗口 namedWindow("); // 在窗口中显示游戏原画 imshow(", img4); // 等待6

1.图像在内存中存储方式,图像矩阵的大小取决于颜色模型,取决于所有的通道数:还有重要的颜色空间缩减的概念:因为如果是RGB的话,使用uchar的话,就有256^3的结合方法.所以要用到颜色缩减的方法,就是利用在每个像素值里抽选一部分像素值,而不是选择全部像素值.利用的公式是Inew=(Iold/10)*10来计算. 总结来看:就是对图像矩阵遍历每一个像素,然后对像素值进行公式运算. 2.LUT函数:Look up table操作,就是对于像素图像进行批量查找.扫描与操作图像.计时函数:getTi

#include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { Mat Valley = imread("/home/ttwang/Valley.jpg"); M