矩阵和图像的操作


(1)cvOr函数

其结构

void cvOr(//两个矩阵相应元素做或执行
const CvArr* src1,//矩阵1
const CvArr* src2,//矩阵2
CvArr* dst,//结果矩阵
const CvArr* mask = NULL//矩阵“开关”
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h> int main(int argc, char** argv)
{
IplImage *src1, *src2,*src3;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("9.jpg");
src3 = cvLoadImage("7.jpg"); cvOr(src1,src2,src3); cvShowImage( "測试1", src1);
cvShowImage( "測试2", src2);
cvShowImage( "測试3", src3);
cvWaitKey();
return 0;
}

输出结果

(2)cvOrS函数

其结构

void cvOr(//矩阵与给定标量做或运算
const CvArr* src1,//矩阵1
CvScalar value,//给定变量
CvArr* dst,//结果矩阵
const CvArr* mask = NULL//矩阵“开关”
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h> int main(int argc, char** argv)
{
IplImage *src1, *src2;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("7.jpg"); CvScalar cs;
cs.val[0] = 0;
cs.val[1] = 255;
cs.val[2] = 0;
cs.val[3] = 0; cvOrS(src1,cs,src2); cvShowImage( "測试1", src1);
cvShowImage( "測试2", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}

输出结果

(3)cvReduce函数

其结构

CvSize CvReduce(//完毕由op指定的约简
const CvArr* src,//目标矩阵
CvArr* dst,//结果矩阵
int dim = -1,//因子系数,//1合并成行,0合并成列。-1转化成相应的dis
int op = CV_REDUCE_SUM//指定约简法则
);

ps:当中的op代表的转换操作

op的值 结果
CV_REDUCE_SUM 计算全部向量的总和
CV_REDUCE_AVG 计算全部向量的平均值
CV_REDUCE_MAX 计算全部向量中的最大值
CV_REDUCE_MIN 计算全部向量中的最小值

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std; int main()
{
double a[5][5] =
{
{1,0,0,0,6},
{0,2,0,7,0},
{0,0,3,0,0},
{0,9,0,4,0},
{8,0,0,0,5}
}; double b[5] = {0}; CvMat va=cvMat(5,5, CV_64FC1,a); CvMat vb=cvMat(5,1, CV_64FC1,b); cout<<"目标矩阵:"<<endl; for(int i=0;i<5;i++)
{
for(int j=0;j<5;j++)
printf("%f\t",cvmGet(&va,i,j));
cout << endl;
} cvReduce(&va,&vb,1,CV_REDUCE_SUM); cout << "结果向量"<<endl; for(int i=0;i<5;i++)
{
printf("%f\t",cvmGet(&vb,i,0));
cout << endl;
} getchar();
return 0;
}

输出结果

(4)cvRepeat函数

其结构

void cvRepeat(//复制图像
const CvArr* src,//目标矩阵
CvArr* dst//结果矩阵
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std; int main()
{
IplImage *src1, *src2,*src3;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("7.jpg"); cvRepeat(src1,src2); cvShowImage( "測试1", src1);
cvShowImage( "測试2", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}

输出结果

(5)cvScale函数

其结构

void cvScale(//进行线性变换转换
const CvArr* src,//输入矩阵
CvArr* dst,//输出矩阵
double scale,//比例因子
double shift = 0.0//放缩比例
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
using namespace std; int main()
{
IplImage* src1 = cvLoadImage("1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); IplImage* src2 = cvCloneImage(src1); IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src1),IPL_DEPTH_64F,src1->nChannels); double max_Val,min_Val;
cvScale(src1,dst,1.0,0.0);
cvAdd(dst,dst,dst); cvMinMaxLoc(dst, &min_Val, &max_Val, NULL, NULL, NULL); cvScale(dst,src2,1.0,0.0); cvScale(dst, dst, 1.0/(max_Val-min_Val), 1.0*(-min_Val)/(max_Val-min_Val)); cvMinMaxLoc(dst, &min_Val, &max_Val, NULL, NULL, NULL); cvShowImage("測试1",src1); cvShowImage("測试2",src2); cvShowImage("结果",dst); cvWaitKey(-1);
return 0;
}

输出结果

(6)cvSet函数

其结构

void cvSet(//对图像中的像素设置value
CvArr* arr,//目标矩阵
CvScalar value,//设置值
const,CvArr* mask = NULL//图像开关
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h> int main()
{
IplImage *src1, *src2;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("1.jpg"); CvScalar cs;
cs.val[0] = 0;
cs.val[1] = 0;
cs.val[2] = 255;
cs.val[3] = 0; cvSet(src1,cs); cvShowImage( "结果图", src1);
cvShowImage( "原图", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}

输出结果

(7)cvSetZero函数

其结构

void cvSetZero(//对图像自己主动设置为零,相当于cvSet(0.0)
CvArr* arr,//目标矩阵
);

实例代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h> int main()
{
IplImage *src1, *src2;
src1 = cvLoadImage("1.jpg");
src2 = cvLoadImage("1.jpg"); CvScalar cs;
cs.val[0] = 0;
cs.val[1] = 0;
cs.val[2] = 255;
cs.val[3] = 0; cvSetZero(src1); cvShowImage( "结果图", src1);
cvShowImage( "原图", src2);
cvWaitKey();
return 0;
}

输出结果

to be continued

版权声明:本文博主原创文章,博客,未经同意不得转载。

《得知opencv》注意事项——矩阵和图像处理——cvOr,cvOrS,cvrReduce,cvRepeat,cvScale,cvSet and cvSetZero的更多相关文章

  1. 《得知opencv》注意事项——矩阵和图像处理——cvAdd、cvAddS and cvAddWeighted

    矩阵和图像操作 (1)cvAdd函数 其结构 void cvAdd(//图像加和 const CvArr* src1,//第一个原矩阵 const CvArr* src2,//第二个原矩阵 CvArr ...

  2. 《学习opencv》笔记——矩阵和图像处理——cvMinManLoc,cvMul,cvNot,cvNorm and cvNormalize

    矩阵和图像的操作 (1)cvMinManLoc函数 其结构 void cvMinMaxLoc(//取出矩阵中最大最小值 const CvArr* arr,//目标矩阵 double* min_val, ...

  3. 《学习opencv》笔记——矩阵和图像处理——cvGEMM,cvGetCol,cvGetCols and cvGetDiag

    矩阵和图像操作 (1)cvGEMM函数 其结构 double cvGEMM(//矩阵的广义乘法运算 const CvArr* src1,//乘数矩阵 const CvArr* src2,//乘数矩阵 ...

  4. 《学习opencv》笔记——矩阵和图像处理——cvMax,cvMaxS,cvMerge,cvMin and cvMinS

    矩阵和图像操作 (1)cvMax函数 其结构 void cvMax(//比較两个图像取最大值 const CvArr* src1,//图像1 const CvArr* src2,//图像2 CvArr ...

  5. 《学习opencv》笔记——矩阵和图像处理——cvAnd、cvAndS、cvAvg and cvAvgSdv

    矩阵和图像的操作 (1)cvAnd函数 其结构 void cvAnd( //将src1和src2按像素点取"位与运算" const CvArr* src1,//第一个矩阵 cons ...

  6. OpenCV快速遍历矩阵元素方法

    OpenCV中Mat矩阵data数据的存储方式和二维数组不一致,二维数组按照行优先的顺序依次存储,而Mat中还有一个标示行步进的变量Step.使用Mat.ptr<DataTyte>(row ...

  7. Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解

    Opencv中Mat矩阵相乘——点乘.dot.mul运算详解 2016年09月02日 00:00:36 -牧野- 阅读数:59593 标签: Opencv矩阵相乘点乘dotmul 更多 个人分类: O ...

  8. Python 图像处理 OpenCV (10):图像处理形态学之顶帽运算与黑帽运算

    前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python ...

  9. OpenCV中的矩阵操作

    函数 Description 说明 cvAdd Elementwise addition of two arrays 两个数组对应元素的和 cvAddS Elementwise addition of ...

随机推荐

  1. 我不知道你是在一个多线程out该--【ITOO】

    仍向系统负载作出太慢.卡而发愁太?我不知道多线程,你们out该.最近花了大约两三天.多-threaded.通过团队的交流,多线程有更深入的思考.希望可以加入ITOO目里面,优化一下系统性能. 概念 线 ...

  2. eclipse报错:发现了以元素 'd:skin' 开头的无效内容。此处不应含有子元素

    Console报错: sdk\system-images\android-22\android-wear\armeabi-v7a\devices.xml cvc-complex-type.2.4.d: ...

  3. JAVA经BigDecimal圆角的解决方案及注意事项

    /** * @Description: 四舍五入住宿2小数位数 * @param valueName * @return */ public static Double formateDouble45 ...

  4. Base64加密解密原理以及代码实现

    1. Base64使用A--Z,a--z,0--9,+,/ 这64个字符.    2. 编码原理:将3个字节转换成4个字节( (3 X 8) = 24 = (4 X 6) )先读入3个字节,每读一个字 ...

  5. 了解HTML5和“她”的 API (二)

    Communication(通信)     Cross Document Messaging (跨文档消息通信) postMessage API   origin security(源安全) chat ...

  6. codeforces #550E Brackets in Implications 结构体

    标题效果:定义集合中{0,1}\{0,1\}上的运算符"→\rightarrow",定义例如以下: 0→0=10\rightarrow 0=1 0→1=10\rightarrow ...

  7. C#设计及其UML(反向工程)

    OOP之C#设计及其UML(反向工程)   现在总结一下C#类关键字(virtual.abstract.override.new.sealed)的使用(以C#代码体现),并再次熟悉一下OOP思想,使用 ...

  8. C#启动进程之Process

    在程序设计中,我们经常会遇到要从当前的程序跳到另一个程序的设计需求.也就是当前进程创建另一个进程.C#提供了Process使得我们很方便的实现. 1.Process基本属性和方法 Id //进程的Id ...

  9. opengl微发展理解

    1.什么是OpenGL? 一种程序,可以与界面和图形硬件交互作用.一个开放的标准 2.软件管道 请看上图 - Apllication层     表示你的程序(调用渲染命令.如opengl API) - ...

  10. HDU2149-Public Sale

    Public Sale Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Tota ...