获取图像像素指针.掩膜操作解释 获取图像像素指针 CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Mat.ptr<uchar>(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引 i 表示第几行,从0开始计行数. 获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr<uchar>(row ); 获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col] 像素范围处理 saturate_cast<…

Mask operations on matrices https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html 掩模矩阵(也称为内核)可重新计算图像中的每一个像素值.此掩码包含的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度.从数学的角度来看,我们使用指定的值进行加权平均.…

1.掩膜(mask)概念 用选定的图像,图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程.用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板.光学图像处理中,掩模可以足胶片,滤光片等.掩模是由0和1组成的一个二进制图像.当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中.通过指定的数据值,数据范围,有限或无限值,感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模. 2.掩膜的作用 数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用…

/* 矩阵的掩膜操作 0 掩膜mask 在这里进行增强对比度: [ [ 0,-1, 0 ], [-1, 5, -1], [ 0,-1, 0 ] ] 使用mask滑动图片每一个位置,进行卷积运算 这里这个mask会增强图片的对比度 1 获取图像指针 const uchar* current = Mat对象.ptr<uchar>(row) 获取了 当前图像的 第row行像素的数组 p(row, col) = current[col] 获取了第row行第col列的点 2 像素范围处理 确保值在0到2…

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; /***opencv自带的掩膜操作API*/int test2(){ Mat img1, img2, img3; img1 = imread("D://images//4.jpg"); if (!img1.data) { cout << "图片不存在" &…

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…

不懂的,可以简单,看看这个网址:https://blog.csdn.net/xiongwen_li/article/details/78503491 图片放到了桌面,所以,图片的路径就是桌面了,剩余的代码如下 #include<iostream> #include<opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //定义两个位图的类 Mat sour, dest; //将你要弄的图片读进来 sour…

转载请注明出处!!!http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV在矩阵上的卷积 在openCV官网上说是戴面具,事实上就是又一次计算一下矩阵中的每个value,那么怎么计算呢,依据该像素点的周围信息,用一个加权的公式来进行计算.那么如今就要看,周围的信息是怎样被加权的.让我们想一下这种方式,请看以下的公式: 上面的公式就是根据当前像素点的值和四个邻居的值,更新一下.相当于原来矩阵每一块3*3的小矩阵和M进行想乘一样. 在程序中,我们对该公式进行编程的话,会是…

利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作 代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果 解释说明 第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo…

matalb具有灵活的图像处理,代码编写起来简洁而高效.而OpenCV具有很多成熟的计算机视觉算法,能够处理很多实时的识别处理等问题,而且代码运行起来效率很高.所以如何结合两者之间的优点,是让很多学术人员.及工程开发者趋之若鹜的事情.本例子,就是为了测试将opencv处理的结果存储入matlab能够处理的.mat文件,方便matalb能后期对数据进行更为灵活的操作而进行的.例子比较简单,但是本人也花费了大量时间测试成功. 测试程序下载地址为:Visual Studio 中同时使用OpenCV和m…