#include "iostream" #include "queue" #include "Windows.h" #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "ope

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

灰度图像与二值图像 二值分割 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/shuang001.jpg"); if (src.empty()) { printf("Could not find t

统计视频库里的视频文件的总时长 废话不多说,直接上代码: /* * ===================================================================================== * * Filename: count_the_vedeo_time.cpp * Environment: * Description: 用于计算视频文件列表里的视频文件各个时长及其总和,用于统计视频数据库的时长 * * * Version: 1.0 * Cr

int histo[256] = { 0 };//直方图统计每个像素值的数目 int width = img.cols, height = img.rows; int num_of_pixels = width*height; //统计每个像素值的数目 for (int y = 0; y < height; ++y) { auto *data = new uchar[width * height * 3]; for (int x = 0; x < width; ++x) { histo[dat

扩容原则: 若参数值大于底层数组长度的1.5倍,则数组的长度就扩容为这个参数值:若小于底层数组长度的1.5倍,则数组长度就扩容为底层数组长度的1.5倍. ensureCapacity提高效率 final int N = 10000000; Object obj = new Object(); //没用调用ensureCapacity()方法初始化ArrayList对象 ArrayList list = new ArrayList(); long startTime = System.curren

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/701/C 题意:找到字符串中能包含所有元素的最短字符串长度. 利用“滑动窗口”解题 解题思路: 1. 遍历找到所有元素进行统计,元素数sum 2.设置两个”指针“ st.en,双重while 循环 3.先清空dp[]数组,进行统计 双重while 第一个 whielt(st<n) { 内部while(en<n&&sum!=sum1)//sum1统计元素个数 {//内部while sum

摘自大佬文章 https://www.luogu.org/blog/user19027/solution-p3369 维护一个数据结构1.插入 x 数2.删除 x 数(若有多个相同的数,因只删除一个)3.查询 x 数的排名(排名定义为比当前数小的数的个数 +1+1 .若有多个相同的数,因输出最小的排名)4.查询排名为 x的数5.求 x 的前驱(前驱定义为小于 x ,且最大的数)6.求 x 的后继(后继定义为大于 x ,且最小的数) 涉及函数如下:class Splay{class node{}u

IplImage 与 Mat IplImage是OpenCV1中的图像存储结构体,基于C接口创建.在退出之前必须release,否则就会造成内存泄露.在一些只能使用C语言的嵌入式系统中,不得不使用. IplImage* img = cvLoadImage(); Mat类内存分配是自动完成的,不必手动开辟空间(非必须),不必在不需要时释放空间. Mat类的构成 Mat由矩阵头和一个指向存储图像矩阵的指针组成.为应该尽量避免图像的复制,加快程序运行速度,Mat的拷贝构造函数只复制信息头和矩阵指针,不

OpenCV里面用到了很多图像相关的数据结构,熟练掌握它们是学习图像的基础. 1.IplImage IplImage IplImage IPL 图像头 typedef struct _IplImage{int nSize; /* IplImage大小 */int ID; /* 版本 (=0)*/int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int depth; /* 像素的位深度:

****************************************************** 如有谬误,请联系指正.转载请注明出处. 联系方式: e-mail: heyi9069@gmail.com QQ: 3309198330 ****************************************************** 统计相关系数简介 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)

统计相关系数简介 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),Y值减小(增大),两个变量为负相关,相关系数在-1.00与0.00之间. 相关系数的绝对值

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理 什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点

练习:创建一个大小为100*100的三通道RGB图像.将它的元素全部置0.使用指针算法以(20,5)与(40,20)为顶点绘制一个绿色平面. 参考博文:blog.csdn.net/qq_20777367/article/details/46365191 使用指针算法首先要知道画布的指针,然后取得要修改位置的指针.即img->imageData+top*img->widthStep+left*nchannels+channel. 首先我们要清楚图像色素的存储是以元素为单位的,而元素内有多少个通道

高斯金字塔 高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的.顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值. 这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像.所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一. 可以得到一个分辨率不断下降的图像金字塔.我们可以使用函数cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp() 构建图像金字塔. 图像的轮廓: 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度: 在一个二值

引言: 最近一直在学习主成分分析(PCA),所以想把最近学的一点知识整理一下,如果有不对的还请大家帮忙指正,共同学习. 首先我们知道当数据维度太大时,我们通常需要进行降维处理,降维处理的方式有很多种,PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段,它主要是基于方差来提取最有价值的信息,虽然降维之后我们并不知道每一维度的数据代表什么意义,但是它将主要的信息成分保留了下来,那么PCA是如何实现的呢? 本文详细推导了PCA的数学原理,最后以实例进行演算. PCA的数学原理 (一)降维问题 大家都知道,PC

目录 Opencv数据类型: 基础类型概述 固定向量类class cv::Vec<> 固定矩阵类cv::Matx<> 点类 Point class cv::Scalar 深入了解基础类型 cv::Point类 cv::Scalar 类 size类 cv::Rect类 cv::RotatedRect class类 cv::Matx 固定矩阵类: cv::Vec 固定向量类 复数类cv::Complexf 辅助对象 Helper Objects cv::TermCriteria cla

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu

/*=========================================================================*/ // 阵列操作 /*=========================================================================*/ 基本矩阵和图像运算符 ---------------------------------------------------------------------------

知识要点: 集合和数组的区别:数组是连续的,同一类型的一块区域,而集合可以是不连续的,多种数据类型的. 集合属性:.count 方法:.Add()  将对象添加到ArrayList中实际包含的元素数 .Clear()   从移除所有元素 .Clonr()  创建的浅表副本 .Contains() 确定某元素是否在中 .IndexOf()  已重载 .Sort()  已重载.对或它是我一部分中的元素进行排序,升序 .Reverse() 翻转整个集合 class Program    {