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是一个二维矩阵,则dims=2,三维则dims=3,大多数情况下处理的都是二维矩阵,是一         个平面上的矩阵. 可以理解为房屋是一个一层的平房,三维或更多维的则是多层楼房: rows: Mat矩阵的行数.可理解为房屋内房间行数: cols: Mat矩阵的列数.可理解为房屋内房间列数: size(): 首先size是一个结构体,定义了Mat矩阵内数据的分

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

Mat mat = imread("baby.jpg"); Mat p = mat.col().row(); uchar* ptr = (uchar*) p.data; ]; ]; ]; cout<<"res:"<<B<<" "<<G<<" "<<R<<" "<<endl;

Mat数据结构 一开始OpenCV是基于C语言的,在比较早的教材例如<学习OpenCV>中,讲解的存储图像的数据结构还是IplImage,这样需要手动管理内存.现在存储图像的基本数据结构是Mat. Mat是opencv中保存图像数据的基本容器.其定义如下: class CV_EXPORTS Mat { public: // ... a lot of methods ... ... /*! includes several bit-fields: - the magic signature -

[编程开发]opencv实现对Mat中某一列或某一行的元素进行normalization 标签: [编程开发] [机器学习] 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:在机器学习中,最常见的处理就是对输入的特征向量进行normalization,在opencv中就实现了normalize函数进行各种normalization,本文结合我的实际应用来进行说明. 代码实现 首先参看代码: /*normalized*/ Mat dataCol; f

Mat的step,size,step1,elemSize,elemSize1这几个属性非常容易混淆. OpenCV的官方参考手册也没有解释清楚这几个概念. 前一段时间研究了一下每个属性的含义,如果有什么错误,欢迎大家指正. step1(i):每一维元素的通道数 step[i]:每一维元素的大小,单位字节 size[i]:每一维元素的个数 elemSize():每个元素大小,单位字节 elemSize1():每个通道大小,单位字节 这个解释可能有点抽象,结合示例程序和示意图解释这几个概念 [cpp

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 

为了提升自己对Opencv中Mat数据类型的熟悉和掌握程度,自己尝试着写了一下Laplace图像锐化函数,一路坎坷,踩坑不断.现将代码分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //Laplace滤波锐化图像 void myLaplace(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int SrcH = Src.rows

本章我们学习LBP图像的原理和使用,因为接下来教程我们要使用LBP图像的直方图来进行脸部识别. 参考资料: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438166.html       LBP的基本思想是以图像中某个像素为中心,对相邻像素进行阈值比较.如果中心像素的亮度大于等于它的相邻像素,把相邻像素标记为1,否则标

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/61d55ab4/,欢迎阅读! opencv mat for loop Series Part 1: compile opencv on ubuntu 16.04 Part 2: compile opencv with CUDA support on windows 10 Part 3: opencv mat for loop Part 4: speed up opencv image processing with openm

Mat 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

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

这两个函数返回的是指向原矩阵内部位置的指针,类似于浅拷贝: code cv::Mat align_mean(cv::Mat mean, cv::Rect facebox, float scaling_x=1.0f, float scaling_y=1.0f, float translation_x=0.0f, float translation_y=0.0f) { using cv::Mat; // Initial estimate x_0: Center the mean face at th

Author:: Maddock Date: 2015-03-23 16:33:49 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/adong76/article/details/40539357 参考 http://blog.csdn.net/ljbkiss/article/details/7381208 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7161335#comments http://blog.csdn.net/g

在用Opencv的时候由于下图原本的图像尺寸是1111*1111,要进行resize,代码如下: cv::Mat img = cv::imread("//Users//apple//td3//vase//19201.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); cv::Mat img2; cv::resize(img, img2, cv::Size(400,400),0,0, cv::INTER_AREA); 因为我根本不知道img的数据是什么类型(不知道数据类型根本无

Mat,cvMat和IplImage这三种类型都可以代表和显示图像,三者区别如下 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)进行了优化.IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系.实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的.

1.我最终成功实现了opencv中利用cuvid实现GPU视频解码:核心代码是: 1 cv::cuda::GpuMat d_frame; 2 cv::Ptr<cv::cudacodec::VideoReader> d_reader = cv::cudacodec::createVideoReader(mp4_file_name); 3 for (;;) 4 { 5 if (!d_reader->nextFrame(d_frame)) //BRGA格式 6 break; 7 gpu_fra

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.8 这篇文章中,我们将详细而深入地弄懂入门OpenCV2最基本的问题,那就是图像的载入,显示和输出. PS:文章末尾提供了博文配套程序源代码的下载. 依然是先看一张运行截图: 了解过之前老版本

OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394118 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 OpenCV成长之路:图像滤波 2014-04-11 14:28:44 标签:opencv 边缘检测 sobel 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号.其中像素点灰度值的高低代表信号的强