1.Unsigned 8bits(一般的图像文件格式使用的大小)IplImage数据结构参数:IPL_DEPTH_8UCvMat数据结构参数:CV_8UC1,CV_8UC2,CV_8UC3,CV_8UC4 变量类型 空间大小 范围 其他 uchar 8bits 0~255 (OpenCV缺省变量,同等unsigned char) unsigned char 8bits 0~255 2.Signed 8bitsIplImage数据结构参数:IPL_DEPTH_8SCvMat数据结构参数:CV_8S

转自:OpenCV如何扫描图像.利用查找表和计时 测试代码:opencv\samples\cpp\tutorial_code\core\how_to_scan_images 测试函数耗时 cv::getTickCount() the number of clock cycle cv::getTickFrequency() the number of cycles per seconds double t = (double)getTickCount(); // 做点什么 ... t = ((do

//颜色空间缩减 //src:源图片 //dst:目标图片 //divideWith:缩减宽度 void ColorSpaceReduction(Mat src,int divideWith,Mat& dst) { //创建查询用的表 uchar table[]; ; i < ; ++i) table[i] = divideWith * (i / divideWith); //创建mat型用于LUT函数查表 Mat lookUpTable(, , CV_8U); uchar* p = loo

方法一:用指针访问像素 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; void colorReduce(Mat &inputImage,Mat& outputImage,int div) { outputImage=i

利用Mat的step[0],step[1]访问像素的行列,自定义一个宏CV_MAT_ELEM2(src,dtype,y,x),src是待访问的Mat,dtype是src的数据类型(int,float,char等), 访问像素位置是y行.x列. 宏定义如下: #define CV_MAT_ELEM2(src,dtype,y,x)    (dtype*)(src.data+src.step[0]*(y)+src.step[1]*(x) ) 演示代码如下所示: #include <iostream>

·方法一 指针访问:C操作符[ ]; ·方法二 迭代器iterator; ·方法三 动态地址计算; #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //使用[指针访问:C操作符[ ]]方法版的颜色空间缩减函数 void colorReduce1(Mat&a

在opencv的编程中,遍历访问图像元素是经常遇到的操作,掌握其方法非常重要,无论是Mat类的像素访问,还是IplImage结构体的访问的方法,都必须扎实掌握,毕竟,图像处理本质上就是对像素的各种操作,访问元素就是各种图像处理算法的第一步. 首先先看看图像的是怎么存储的. 单通道图像 多通道图像 Mat访问图像元素方法汇总 1.用指针访问元素 在大多数图像处理任务中, 执行计算时你都需要对图像的所有像素进行扫描. 当需要访问的像素数量非常庞大, 你必须采用高效的方式来执行这个任务来提高效率. 如

如果是采用Mat形式存储,想要访问灰度图像的灰度值,可以采用如下方法: 如果是彩色图像,采用如下方法: 说明: 其中gray_value中存放灰度值,image是读入的图像,i表示行,j表示列: color_value中存放彩色像素值,iamge是读入的图像,i表示行,j表示列,k表示通道,即R.G.B,取值范围为2.1.0.

MSDN的代码 COLORREF pixel; int maxY = imgOriginal.GetHeight(), maxX = imgOriginal.GetWidth(); byte r,g,b,avg; for (int y=0; y<maxY; y++) { for (int x=0; x<maxX; x++) { pixel = imgOriginal.GetPixel(x,y); r = GetRValue(pixel); g = GetGValue(pixel); b = G

先简单介绍下什么是OpenCVsharp,内容取自百度百科 OpenCvSharp是一个OpenCV的.Net wrapper,应用最新的OpenCV库开发,使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV,有详细的使用样例供参考.该库采用LGPL发行,对商业应用友好.使用OpenCvSharp,可用C#,VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法. 下面进入正题: 代码实现目的: 通过获取像素值然后进行判断,最终

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256])  # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围 图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值 一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20

a.使用指针 #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //指针访问每个像素并赋值 Mat img = imread("001.jpg"); ; i < img.rows; i++) { uchar* data = img.ptr<uchar>(i); // 获取每i行的首地址 ; j < (img.cols*img.channels())/

1.对灰度图像的像素操作: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { Mat src = imread("D:/meinv.jpg"); namedWindow("源图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("

cvtColor(src, dst, CV_RGB2GRAY); 可转为灰度图像. 彩色图像像素访问:image.at<Vec3b>(i, j)[0],image.at<Vec3b>(i, j)[1],image.at<Vec3b>(i, j)[2]. 灰度图像像素访问:image.at<uchar>(i, j) 指针访问:uchar* data = image.ptr<uchar>(i); data[j] uchar* data = image

三种方法分别问: 指针访问:void colorReduce_ptr(cv::Mat &inputImage, cv::Mat &outputImage, int div); 迭代器访问:void colorReduce_iterator(cv::Mat &inputImage, cv::Mat &outputImage, int div); 动态地址计算:void colorReduce_at(cv::Mat &inputImage, cv::Mat &o

1. 根据一张标准图片的分辨率,结合每个像素的大小,可以计算得到这张图片的大小(字节数) 补充点:bmp格式的图片有24色或者32色.(其一个像素点可能占用24bits或者32bits)  至于图片怎么显示在LCD上,需要补充相关知识点,可以参考的是资料是    STM32F4开发指南-库函数版本<探索者配套教程> 之: TFTLCD显示实验. 汉字显示实验. 图片显示实验.  为OLED屏增加GUI支持2:2D图形库 https://blog.csdn.net/jdh99/article/d

#include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> #include <iostream> void salt(cv::Mat& image, int n) { ; k<n; k++) { int i = rand() % image.cols; int j = rand()

前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr

再更一发好久没更过的OpenCV,不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了,所以后面可能会更的慢一点吧,既然开了新坑,还是机器学习更有研究价值吧... 图像在内存中的存储方式 灰度图像 RGB图像,矩阵的列会包含多个子列 因为内存足够大,可以实现连续存储,因此,图像中的各行就能一行一行地连接起来,形成一个长行.连续存储,有助于提高图像扫面速度,可以使用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储. 颜色空间缩减 对于三通道图像,一个像素对应的颜色有一千六百

访问图像中的像素 访问图像像素有三种可行的方法方法一:指针访问指针访问访问的速度最快,Mat类可以通过ptr函数得到图像任意一行的首地址,同时,Mat类的一些属性也可以用到公有属性 rows和cols 表示行和列通道数可以通过channels()函数获得:void visitPix1(){ Mat srcImg = imread("jpg/1.jpeg"); Mat dstImg; srcImg.copyTo(dstImg); int rowNum = dstImg.rows; int

对图像的像素进行访问,可以实现空间增强,反色,大部分图像特效系列都是基于像素操作的.图像容器Mat是一个矩阵的形式,一般情况下是二维的.单通道灰度图一般存放的是<uchar>类型,其数据存放格式如下: 多通道的图像中,每列并列存放通道数量的子列,如RGB三通道彩色图: 注意通道的顺序为BGR.通常在内存足够大的情况下,图像的每一行是连续存放的,亦即在内存上图像的所有数据组成一个一维向量,这种情况下,在访问时将更快捷.可用成员函数isContinuous()来判断Mat图像在内存中是否为连续存储