一)cvCreateMat创建和分配数据CvCreateMat会创建CvMat,并为CvMat分配数据.cvCreateMat可以配合cvInitMatHeader来初始化CvMat对象.因为CvCreateMat创建的CvMat,对象在堆上,数据也在堆上,所以cvInitMatHeader在指定新的数据所在的位置的同时,也将CvMat::hdr_refcount和CvMat::refcount都置为0,以便cvReleaseMat释放CvMat对象和数据. #include <cv.h> #…

原文链接:http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html 如对内容和版权有何疑问,请拜访原作者或者通知本人. 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…

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相…

前言 本文将介绍 OpenCV 中的矩阵结构 CvMat 并提供几个很常用的矩阵使用方法. 更多的矩阵处理函数还请参阅相关资料. CvMat 的类型定义 typedef struct CvMat { int type; // 数据类型 int step; // 行长度 int* refcount; /* 内部使用 */ int hdr_refcount; /* 内部使用 */ union // 指向数据区的指针 { uchar* ptr; short* s; int* i; float* fl;…

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…

任务刚刚做完,就迫不及待的来写写在OpenCV中常见的几类数据类型: 在使用OpenCV时我们时常会碰到IplImage这个数据类型,IplImage就是我们通常说的“图像”进行编码的基本结构,这些图像可能是灰度,彩色,四通道的,其中每个通道可以包含任意的整数或者浮点数.因此,该类型比常见易于理解,比三通道的RGB彩色图像更为通用(这与计算机的取值有关). 虽然OpenCV是由C语言实现的,但是它使用的结构体也是遵循面向对象的思想设计的.实际上,IplImage是由CvMat派生的,而CvMat…

OpenCV学习之CvMat的用法详解及实例 CvMat是OpenCV比较基础的函数.初学者应该掌握并熟练应用.但是我认为计算机专业学习的方法是,不断的总结并且提炼,同时还要做大量的实践,如编码,才能记忆深刻,体会深刻,从而引导自己想更高层次迈进. 1.初始化矩阵: 方式一.逐点赋值式: CvMat* mat = cvCreateMat( , , CV_64FC1 ); cvZero( mat ); cvmSet( mat, , , ); cvmSet( mat, , , ); cvmSet(…

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策…

说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能,最典型莫如现在很好的EPF滤波器:GuideFilter.因此其优化的档次和程度是非常重要的,网络上有很多相关的代码和博客对该算法进行讲解和优化,提出了不少O(1)算法,但所谓的0(1)算法也有优劣之分,0(1)只是表示执行时间和某个参数无关,但本身的耗时还是有区别…

/* 头文件:OurGaussmix2.h */ #include "opencv2/core/core.hpp" #include <list> #include"cv.h" using namespace cv;//InputArray 等的定义在cv里面 namespace ourGaussmix { class BackgroundSubtractor: public cv::Algorithm { public: virtual ~Backgr…