矩阵和图像的操作 (1)cvConvertScale函数 其结构: void cvConvertScale( //进行线性变换,将src乘scale加上shift保存到dst const CvArr* src,//原矩阵 CvArr* dst,//结果矩阵 double scale = 1.0,//因子 double shift = 0.0//加权 ); 实例程序 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h&g

1.CvMat之间的复制 //注意:深拷贝 - 单独分配空间,两者相互独立 CvMat* a; CvMat* b = cvCloneMat(a); //copy a to b 2.Mat之间的复制 //注意:浅拷贝 - 不复制数据只创建矩阵头,数据共享(更改a,b,c的任意一个都会对另外2个产生同样的作用) Mat a; Mat b = a; //a "copy" to b Mat c(a); //a "copy" to c //注意:深拷贝 Mat a; Mat

原文地址: http://blog.csdn.net/holybin/article/details/17711013 在OpenCV中Mat.CvMat和IplImage类型都可以代表和显示图像. IplImage由CvMat派生,而CvMat由CvArr派生即CvArr -> CvMat -> IplImage,Mat类型则是C++版本的矩阵类型(CvArr用作函数的参数,无论传入的是CvMat或IplImage,内部都是按CvMat处 理). 其中Mat类型侧重于计算,数学性较高,Ope

opencv车道线检测 完成的功能 图像裁剪:通过设定图像ROI区域,拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换:用的是老师给的视频,没有对应的变换矩阵.所以建立二维坐标,通过四点映射的方法计算矩阵,进行反透视变化.后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值像素得到的透视图效果不理想,故没应用. 二值化:先变化为灰度图,然后设定阈值直接变成二值化图像. 形态学滤波:对二值化图像进行腐蚀,去除噪点:然后对图像进行膨胀,弥补对车道线的腐蚀. 边缘检测:canny变化.sobel变化和laplacian变

期间遇到很多问题. 记一个最主要的是: LINK2019 无法识别的外部符号,然后某一个函数的函数名 然后是 @@函数名 (@) 大概长成这样.或者还就根本就是 无法识别的外部符号. 解决方案: 我这里最主要的两个解决方案是: 2.你自己写的函数声明的头文件也写了函数定义的cpp文件,却依然出现LNK2019错误.可能原因:忘记将这两个文件加入工程了.一般出现于用Visual Studio和记事本(或UltraEdit)混合开发过程,你用记事本include了相应的头文件,却忘了在Visual

opencv编程入门技巧 最近在项目中负责图像处理模块的编程工作,主要分为两个板块,一是视频图像去雾,二是可视.红外图像融合.为了提升开发效率,遂开始学习并使用opencv图像类库,效果很好的说~因为平台是vc6.0,比较老,加之对opencv的运用是入门级,所以选择使用opencv1.0版.下面提出几个我使用时遇到的问题及解决方法,同是opencv入门的同志可以略作参考. 1.         两个重要结构体类型.IplImage.CvMat. (下文中变量,mat开头为矩阵CvMat类型,i

>原理曾经的博客中已经有对meanshift原理的解释,这里就不啰嗦了.国外的资料看这:http://people.csail.mit.edu/sparis/#cvpr07 >源代码 核心代码(參考网络) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

一.cv::Mat 1.作用 cv::Mat表示图像类,用来操作图像和矩阵,它包含很多属性和方法 2.构造方法 cv::Mat image;  //cv::Mat image()      无参数构造方法 cv::Mat image(int rows,int cols,int type);    cv::Mat image(cv::Size size,int type); cv::Mat image(int rows,int cols,int type,const cv::Scalar& s);

在OpenCV中Mat.CvMat和IplImage类型都可以代表和显示图像.IplImage由CvMat派生,而CvMat由CvArr派生即CvArr -> CvMat -> IplImage,Mat类型则是C++版本的矩阵类型(CvArr用作函数的参数,无论传入的是CvMat或IplImage,内部都是按CvMat处理).其中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

1.传统的lplImage * -------> Mat格式 IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1); Mat mtx(img); //  IplImage* ->Mat 共享数据 2.Mat  -----> IplImage: (1)将Mat类型转换到 IplImage *类型 Mat   image1; IplImage  *image2 = (&(IplImage)image1);  //同样只是创

项目需要看了种子填充算法,改进了算法主要去除面积小的部分.种子填充算法分为两种,简单的和基于扫描线的方法,简单的算法如下描述(笔者针对的是二值图像): (1)从上到下,从左到有,依次扫描每个像素: (2)遇到一个非零数值压栈,并置原图像像素点值为0,面积初始化为1:否则,处理完毕. (3)对栈非空查找,如果非空弹出栈顶,检测4领域或8领域,如果非空压栈,并置原图像像素点为0,标示不在处理此点,面积加1:如果为空,停止: (4)判断面积是否大于给定阈值,小于的删掉,大于的把得到的所有像素点保存到目

using System; using System.Drawing; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; namespace ZNLGIS { public class ImageClass { //图片裁剪 public static Image<Bgr, Byte> Cut(Image<Bgr,Byte> image ,Rectangle rectangle) { System.Drawi

#include "stdio.h" #include "iostream" #include "opencv/cv.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "basicOCR.h" #include "time.h" using namespace std; using namespace cv; void ImageRect(IplImag

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 an array and a scalar 一个数组和一个标量对应元素的和 cvAddWeighted Elementwise weighted addition of two arrays (alpha blending) 两个数组对元素的加权求和(alpha混合) cvSub Elementw

转载自:  http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常 见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给 出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像

一.IplImage的一些重要成员: 1.origin:图像原点的定义.=0,则图片的左上角是原点:=1,则左下角是原点.                                  IplImage* img=cvLoadImage("图片路径");                          img->origin=0,1; 2.depth:图像颜色深度,有6种取值 3.widthStep:一行的字节数 6.nChannels:图像的通道数,(B,G,R),一个像

(看到的一篇非常好的文章,讲opencv内部类之间的关系的.) 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类型的关系类似

1.OpenCV模块划分 OpenCV其实就是一堆用C和C++语言来实现计算机视觉算法的源代码文件:例如C接口函数cvCany()实现了Canny边缘提取算法,我们可以直接将这些源代码添加到自己的软件项目中,而不需要自己去写代码实现Canny算法.同时由于源文件居多,所以根据算法的功能将源文件分到多个模块中(如下),将每个模块中的源文件编译成一个库文件(如opencv_core.lib.opencv_highgui.lib),用户调用时仅将所需的库文件添加到自己的项目中,与自己的源文件一起连接成

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest

  cvAbs 计算数组中所有元素的绝对值 cvAbsDiff 计算两个数组差值的绝对值 cvAbsDiffs 计算数组和标量差值的绝对值 cvAdd 两个数组的元素级的加运算 cvAdds 一个数组和一个标量的元素级的相加运算 cvAddWeighted 两个数组的元素的加权相加运算(alpha融合) cvAvg 计算数组所有元素的平均值 cvAvgSdv 计算数组中所有元素的绝对值和标准差 cvCalcCovarMatrix 计算一组n维空间向量的协方差 cvCmp 对两个数组中的所有元素运