OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage. 一.Mat类型:矩阵类型,Matrix. 在openCV中,Mat是一个多维的密集数据数组.可以用来处理向量和矩阵.图像.直方图等等常见的多维数据. Mat有3个重要的方法: 1.Mat mat = imread(const String* filename);            读取图像 2.imshow(const string frameName, InputArray mat);      显示图像

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 -

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

小白,入门中,不足其指正.刚刚接触opencv,从一个Matlab风格的编程环境突然跳转到C++,实在有些不适.单就pixels scanning花了好长时间研究.opencv-tutorials给出了四种方法.这里将比较其中最高效的方法与Mat类里定义的at()的效率. 本文以opencv-tutorials中给出的color reduction 为例进行比较. 图像的读取 为了简化问题,直接对灰度图进行操作,灰度图的获取可以用Mat类里的imread函数(每每看到这个函数都很激动,又有了Ma

[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

参考:[OpenCV]访问Mat中每个像素的值(新)   膜拜大佬 以下例子代码均针对8位单通道灰度图. 1 .ptr和[]操作符 Mat最直接的访问方法是通过.ptr<>函数得到一行的指针,并用[]操作符访问某一列的像素值. Mat image(rows,cols,CV_8UC1); ; j<image.rows; j++) { uchar* pdata= image.ptr<uchar>(j); ; i<image.cols; i++) { uchar data=p

在使用opencv的过程中,无论使用原始的IplImage和CvMat类型,还是用最新C++版本的Mat类型,在创建和使用过程中,经常会遇到CV_8UC1.CV_8UC3.CV_32FC3等声明,我以前也经常遇到,曾经看懂了,现在又忘记了,现在把它写下来,方便以后查看,遇到同样问题的菜鸟也能尽快理解这些声明是怎么回事. 先把opencv源代码贴出来 #define CV_CN_MAX 512 #define CV_CN_SHIFT 3 #define CV_DEPTH_MAX (1 << CV

转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 在<OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook>看到的例子,非常不错,算是对之前的文章<访问Mat图像中每个像素的值>的回顾和补充. Color Reduce 还是使用经典的Reduce Color的例子,即对图像中的像素表达进行量化.如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色,通

其中注意i,j的位置,写错了好几次.第二个for循环中的if语句用异或来判断图像中哪些像素点发生了改变.

前言 opencv中很多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会用它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一 般标准的图片,为RGB格式它们的大小为8bits格式,范围为0~255,对一个int空间的类型来说实在是太小,整整浪费了24bits的空间,假设有个640*480的BMP文件空间存储內存,那整整浪费了640*480*3*(32-8)bits的內存空间,总共浪费了2.6MB!,也就是那 2.6MB

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

ffmpeg实现音视频编解码是非常常用的工具,视频解码出来的raw数据是yuv格式,用来进行后续的图像处理一般是RGB格式的.所以需要从yuv到rgb或者bgr的转换,ffmpeg提供了相应的转换API函数: 下面代码中dec_ctx是解码器上下文,AV_PIX_FMT_BGR24是要转换成的图像数据格式,通过avpicture_get_size()函数获取图像的数据占用空间大小,并使用av_malloc()分配一个outBuff.将outbuff挂到video_frameBGR结构体上,并设置

一.数字图像存储概述 数字图像存储时,我们存储的是图像每个像素点的数值,对应的是一个数字矩阵. 二.Mat的存储 1.OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*,直接暴露内存,如果忘记释放内存,就会造成内存泄漏. 2.从OpenCV2开始,开始使用Mat类存储图像,具有以下优势: (1)图像的内存分配和释放由Mat类自动管理 (2)Mat类由两部分数据组成:矩阵头(包含矩阵尺寸.存储方法.存储地址等)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同,矩阵可以是不同的维数)

一.数字图像存储概述 数字图像存储时,我们存储的是图像每个像素点的数值,对应的是一个数字矩阵. 二.Mat的存储 1.OpenCV1基于C接口定义的图像存储格式IplImage*,直接暴露内存,如果忘记释放内存,就会造成内存泄漏. 2.从OpenCV2开始,开始使用Mat类存储图像,具有以下优势: (1)图像的内存分配和释放由Mat类自动管理 (2)Mat类由两部分数据组成:矩阵头(包含矩阵尺寸.存储方法.存储地址等)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同,矩阵可以是不同的维数)

cv::Matdepth/dims/channels/step/data/elemSizeThe class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组,它可以用来存储以下东西)real or complex-valued vectors or matrice

原文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解 Title : cv::Mat depth/dims/channels/step/data/elemSize The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用

获取cv::Mat大小: mymat.size() 获取cv::Mat指定位置的值:需指定数据类型,且注意数据类型应与存入时的数据类型一致,否则会导致不抛出异常的数据错误 mymat.at<,i); 欲将如下大小为1*17的cv::mat转为std::vector<cv::Point2d> 使用如下的代码: std::vector<cv::Point2d> transform_mat_to_vector2d(cv::Mat src){ std::vector<cv::P

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

最近再写一段程序的时候,要访问Mat中的元素.在定义Mat型数据的时候,用 Mat ObjectPoints(48,3,CV_32FC1,0) 对其进行初始化后,用at进行访问时报内存错误. Mat ObjectPoints(,,CV_32FC1); Mat ImgPoints(,,CV_32FC1); Mat CameraMatrix(,,CV_32FC1); CvMat *intrinsic_matrix; CvMat *ObjPoint; CvMat *ImgPoint; CvMat ro

---恢复内容开始--- 在OpenCV中将Mat(二维)与二维数组相对应,即将Mat中的每个像素值赋给一个二维数组. 全部代码如下: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //包含imread, imshow等标识符 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" //包含c