[Mat数据类型和基本操作] ®.运行环境:Linux(RedHat+OpenCV3.0) 1.Mat的作用: Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组.能够用来保存实数或复数的向量.矩阵,灰度或彩色图像,立体元素,点云,张量以及直方图(高维的直方图使用SparseMat保存比较好).简而言之,Mat就是用来保存多维的矩阵的. 2.Mat的常见属性: 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…

今天我们来学习一个最简单的程序,即从文件读取图像并且创建窗口显示该图像. 目录 [imread]图像读取 [namedWindow]创建window窗口 [imshow]图像显示 [imwrite]图像写入文件 [waitKey]等待按键按下 前言 在说正文之前先简单介绍一下Mat类.Mat类是opencv2.0的主流图像类型,在之前opencv1.0使用的Iplimage*类型,Iplimage*是C语言接口类型,使用Iplimage*时需要考虑到关闭窗口时图形内存的释放问题.而使用Mat则在…

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,这给用户带来另外一个…

矩阵的掩码操作很简单.其思想是:根据掩码矩阵(也称作核)重新计算图像中每个像素的值.掩码矩阵中的值表示近邻像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大影响.从数学观点看,我们用自己设置的权值,对像素邻域内的值做了个加权平均. 测试用例 思考一下图像对比度增强的问题.我们可以对图像的每个像素应用下面的公式: 上面那种表达法是公式的形式,而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式.使用掩码矩阵的时候,我们先把矩阵中心的元素(上面的例子中是(0,0)位置的元素,也就是5)对齐到要计算的目标像素上,再把邻域像…

直方图计算 直方图可以统计的不仅仅是颜色灰度, 它可以统计任何图像特征 (如 梯度, 方向等等).直方图的一些具体细节: dims: 需要统计的特征的数目, 在上例中, dims = 1 因为我们仅仅统计了灰度值(灰度图像). bins: 每个特征空间 子区段 的数目,在上例中, bins = 16 range: 每个特征空间的取值范围,在上例中, range = [0,255] 怎样去统计两个特征呢? 在这种情况下, 直方图就是3维的了,x轴和y轴分别代表一个特征, z轴是掉入  组合中的样本…

在笔记二中我们已经知道了,在highgui文件夹下的正是opencv图形用户接口功能结构,我们这篇博客所说的便是D:\Program Files\opencv340\opencv\build\include\opencv2\highgui\highgui.hpp中的函数了. 目录 [namedWindow] [destroyWindow] [destroyAllWindows] [startWindowThread] [waitKeyEx] [waitKey] [imshow] [resizeW…

一,简介 这个模块包含一系列的常用图像处理算法. 二,分析 此模块包含的文件如下图: 其导出算法包括如下: /*********************** Background statistics accumulation *****************************/ /* Adds image to accumulator */ CVAPI(void) cvAcc( const CvArr* image, CvArr* sum, const CvArr* mask CV_D…

阅读目录 一 介绍 二 插入数据INSERT 三 更新数据UPDATE 四 删除数据DELETE 五 查询数据SELECT 六 权限管理 一 介绍 MySQL数据操作: DML ======================================================== 在MySQL管理软件中,可以通过SQL语句中的DML语言来实现数据的操作,包括 使用INSERT实现数据的插入 UPDATE实现数据的更新 使用DELETE实现数据的删除 使用SELECT查询数据以及. ==…

上边已经说明了pgloader 的基本使用(篇理论),但是对于实际操作偏少,以下是一个简单的操作 不像官方文档那样,我为了方便,直接使用docker-compose 运行,同时这个环境,会在后边大部分场景使用,同时 对于pgloader 的dsl暂时不会仔细说明,后边会有介绍 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: pgloader-csv: image: dimitri/pgloader volumes: - "./i…

Python中的文件操作 Python中文件打操作离不开两个模块  os 和 shutil os:操作文件.目录: Python os模块包含普遍的操作系统功能.如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的. shutil:移动.复制目录或文件:是一种高层次的文件操作工具,类似于高级API,而且主要强大之处在于其对文件的复制与删除操作更是比较支持好. #!/usr/bin/env python #--encoding:utf-8-- import os import shutil…

图像的形态学操作有基本的腐蚀和膨胀操作和其余扩展形态学变换操作(高级操作)-----开运算,闭运算,礼帽(顶帽)操作,黑帽操作...(主要也是为了去噪声,改善图像) 形态学操作都是用于处理二值图像(其实也可以用于彩图,只是结果....)的,1位白,0位黑... 主要是基于卷积核的操作,设立一个指定大小的核,然后用这个核的中心点(默认的,可以修改)分别在每个像素点对照一遍,如果有与周围的值不同的改变值(1为0,0为1)就是腐蚀操作, 将周围像素的最大值赋给全部像素为膨胀操作,其他高级操作都是在腐蚀…

在图像中寻找轮廓 首先利用Canny算子检测图像的边缘,再利用Canny算子的输出作为 寻找轮廓函数 findContours 的输入.最后用函数 drawContours 画出轮廓.边界Countour利用 vector<vector<Point> > 类型变量进行存储.findContour参数详细见此. 计算物体的凸包 将寻找轮廓的输出作为 函数 convexHull 的输入寻找凸包.凸包Hull也是利用 vector<vector<Point> >…

图像平滑处理的几种常用方法: 均值滤波 归一化滤波 高斯模糊 中值滤波 平滑处理(模糊)的主要目的是去燥声: 不同的处理方式适合不同的噪声图像,其中高斯模糊最常用. 其实最重要的是对图像卷积的核的理解,核太大图像会失真,具体关于核的讲解点击传送门 图像噪声:引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块.一般,噪声信号与要研究的对象不相关,它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息.通俗的说就是噪声让图像不清楚. 废话不多说,直接上代码: #均值滤波 //像素点等于周围N*N像素的平均值 img = c…

opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,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.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类…

opencv学习笔记(四)投影 任选了一张图片用于测试,图片如下所示: #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { IplImage * src = cvLoadImage(); //强制转化读取图像为灰度图 cvShowImage("灰度图像", src); cvThreshold(src, src, , , CV_THRE…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852983.html ensorflow学习笔记四:mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试   刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每…

openresty 学习笔记四:连接mysql和进行相关操作 毕竟redis是作为缓存,供程序的快速读写,虽然reidis也可以做持久化保存,但还是需要一个做数据存储的数据库.比如首次查询数据在redis查询不到则查询mysql,再将查询结果写过redis供下次查询.保存数据也可以先写入redis再通过队列使用另外的程序异步写入mysql. 后面会逐步把openresty写入rabbitmq和python通过订阅rabbitmq的队列将数据写入mysql得方法都整理一下. 先看看openrest…

作者:Grey 原文地址: ZooKeeper学习笔记四:使用ZooKeeper实现一个简单的分布式锁 前置知识 完成ZooKeeper集群搭建以及熟悉ZooKeeperAPI基本使用 需求 当多个进程不在同一个系统中,用分布式锁控制多个进程对资源的访问. 在单机情况下,可以使用JUC包里面的工具来进行互斥控制. 但是在分布式系统后,由于分布式系统多线程.多进程并且分布在不同机器上,这将使原单机并发控制锁策略失效,为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问,这就是分布式锁的…

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  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(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记…

OpenCV 学习笔记(模板匹配) 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一.这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否"相似",当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标. 在 OpenCV 中,提供了相应的函数完成这个操作. matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置 在具体介绍这两个函数之前呢,我们还要介绍一个概念,就是如何来评价两…

opencv-python   4.0.1 1 函数释义 词义:发现轮廓! 从二进制图像中查找轮廓(Finds contours in a binary image):轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具. findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> contours, hierarchy 参数 image - 一个8位单通道二值图像(非0即1).非零像素视为1.零像素依然为0, 因此图像被视…

createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整数值的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来很方便.首先大家要记住,它往往会和一个回调函数配合起来使用.先看下他的函数原型: int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname, int* value, int count, TrackbarCallback onChange = , ); 第一个参数,const strin…

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两…

OpenCV学习笔记3 图像平滑(低通滤波) 使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的.这对与去除噪音很有帮助.其实就是去除图像中的高频成分(比如:噪音,边界).所以边界也会被模糊一点.(当然,也有一些模糊技术不会模糊掉边界).OpenCV 提供了四种模糊技术. 2D 卷积 对 2D 图像实施低通滤波(LPF:low pass filter),高通滤波(HPF:high pass filter)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.fi…

opencv学习笔记(六)直方图比较图片相似度 opencv提供了API来比较图片的相似程度,使我们很简单的就能对2个图片进行比较,这就是直方图的比较,直方图英文是histogram, 原理就是就是将图片转换成直方图,然后对直方图进行比较,在某些程度,真实地反映了图片的相似度. 代码如下: #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespa…

opencv学习笔记(三)基本数据类型 类:DataType 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 OpenCV原始数据类型的特征模版.OpenCV的原始数据类型包括unsigned char.bool.signed char.unsigned short.signed short.int.float.double以及由这些基础类型组成的元组,这些元组中的所有值都属于相同的类型.这个原始数据类型列表中的所有类型都可以使用一个标示符进行表示CV_<bit-depth>{U|S|F}C…

IOS学习笔记(四)之UITextField和UITextView控件学习(博客地址:http://blog.csdn.net/developer_jiangqq) Author:hmjiangqq Email:jiangqqlmj@163.com (一)前言: 上一节我们学习了常用的UIButton按钮使用方法,今天在学习一下可以编辑文本的控件分别为:UITextField和UITextView;(学过android的人知道,这两个我们可以和EditText和TextView进行比较); (二…

java之jvm学习笔记四(安全管理器) 前面已经简述了java的安全模型的两个组成部分(类装载器,class文件校验器),接下来学习的是java安全模型的另外一个重要组成部分安全管理器. 安全管理器是一个单独的对象,在java虚拟机中,它在访问控制-对于外部资源的访问控制-起到中枢作用 如果光看概念可能并不能很好的理解,或者说比较抽象,下面是ClassLoader其中的一个构造函数,先简单的看看它在初始化ClassLoader之前会做一些什么操作 protected ClassLoader(C…

1 不同色彩空间的转换 opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法,但常用的有三种色彩空间:灰度.BRG.HSV(Hue-Saturation-Value) 灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测 BGR - 蓝-绿-红 彩色空间,每个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝-绿-红三种颜色. HSV,Hue 表示色调,Saturation 表示饱和度,Value 表示黑暗的程度. 2 傅里叶变换 傅里叶变换的概念是许多常见…

今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(…