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

#include "iostream" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "vector" using namespace std; using namespace cv; /*计算真彩色图像的直方图*/ void splitRgbImgPro(const Mat img, vector<Mat>& imgRGB); void calImgHistPro(vector<Mat&

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够

一. split()通道分离函数 split()函数的C++版本有两个原型,他们分别是: C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);//&为引用操作符 C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv); 两种定义用法相同,第一个参数填待分离的Mat型多通道矩阵(二维),第二个参数填分离后的Mat型单通道数组(三维)或一个vector<Mat>对象.应用实例如下: #inclu

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

一.对比度亮度调整 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; #define WIN_NAME "输出图像" Mat src,dst; ,bright=; void onChange(int,void*){ ; i < src.rows; i++) { ; j < src.cols; j++) { //saturate_cast<uchar> 溢出保护:if(data<0) data=0;

#include <opencv2\core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc.hpp> using namespace cv; const int LowTh_Max = 20; const int HighTh_Max = 100; int g_HighTh, g_LowTh; Mat srcImage; Mat dstImage; void on_Trackbar(int,

原理上,分离与否,不会减小图片原始体积,还可能增大了. RGBA32 分离后 = RGB24 + A8,这种情况下大小没变 但压缩后就不一样了,因为RGBA32整张图的压缩过程中,每个像素是否可以压缩受制于R,G,B,A四个分量同时影响. 而分离后,RGB只受R,G,B三个量影响,A仅受A自己影响,很明显会带来更多的压缩可能性. 因此,当图片尺寸较大时,可以通过ALPHA通道分离方法来提高图片压缩率

一:HSV追踪有颜色对象 def inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) #lowerb是上面每个颜色分段的最小值,upperb是上面每个颜色分段的最大值,都是列表类型 (一)捕获视频中的红色 import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object(): capture = cv.VideoCapture("./1.mp4") while True: ret,frame = capture.re

首先理解一个什么是三通道图像: 三通道图像就是彩色图像,我们之前黑白相机或黑白电视机都是彩用的灰阶图像,即单通道图像,一般是2的8次方个灰阶,即256个灰阶.彩色图像采用RGB,红绿蓝三个通道来合成彩色图像.所以称之为三通道图像.或称为8位通道色. 我们可以把RGB三原色想像成油盐酱醋一样,任何美味都是通过这些调味品做出来的.任何颜色也是RGB三原色按一定的比例显示出来的.三个通道就像三个控制器,去调整三个颜色的比重. Halcon有生成图像和合成图像的算子,例程如下. gen_image_co