typedef struct _IplImage { int nSize;                             /* IplImage大小 */ int ID;                                 /* 版本 (=0)*/ int nChannels;                      /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel;                  /* 被OpenCV

IplImage 结构解读: typedef struct _IplImage { int nSize;                              /* IplImage大小,等于width*height  */ int ID;                                    /* 版本 (=0)*/ int nChannels;                    /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaCha

IplImage 结构解读: typedef struct _IplImage{int nSize;                    /* IplImage大小 */int ID;                         /* 版本 (=0)*/int nChannels;           /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPT

一.作业要求: 采用MATLAB或opencv+C编程实现.每一题写明题目,给出试验程序代码,实验结果图片命名区分并作出效果比对,最后实验总结说明每一题蕴含的图像处理方法的效果以及应用场合等. 采用MATLAB编程比采用opencv+C编程得分低:如果MATLAB或opencv+C只在读入图片时采用自带函数(算法核心部分自己独立编程)的,得分高. 二.实验题目: 1. 把一幅灰度图像的垂直分辨率和水平分辨率都变为原来的一半,生成一副新的图像. IplImage 由于OpenCV主要针对的是计算机

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

IplImage结构体为: typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U, IPL_DEPTH_16S

转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ typedef struct _IplImage{int nSize;                    /* IplImage大小 */int ID;                         /* 版本 (=0)*/int nChannels;           /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int d

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo

http://blog.csdn.net/welcome_xu/article/details/7650680 IplImage结构详细分析   IplImage 结构解读: typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int

一.(1)  浅拷贝: Mat B; B = image  // 第一种方式 Mat C(image); // 第二种方式 这两种方式称为浅copy,是由于它们有不同的矩阵头,但是它们共享内存空间,即指向一个矩阵.当图像矩阵发生变化时,两者相关联,都会变化. (2)深拷贝 Mat B,C; B = image.clone();       // 第一种方式 image.copyTo(C); // 第二种方式 深拷贝是真正的copy了一个新的图像矩阵,此时image,B,C三者相互没有影响. 二.

IplImage结构: typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度,主要有以下支持格式: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,IPL_DE

最近由于在项目中用到了Opencv库,但是为了更好的显示图像还是使用了Cximage库,它可以快捷地存取.显示.转换各种图像.Opencv库用于高级图像处理与识别.为了使Cximage图像与Opencv图像交互,写了个Cximage转换到IplImage的类. OpenCV2CXimage.h #pragma once /* * 类说明:OpenCV图像与CXimage图像互转 * 用于OpenCV的图像与CXimage图像格式互转进行封装. OpenCV的图像位数必须是大等于8的整数倍,支持B

转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c70dfc80100qzif.html 在Qt平台上使用OpenCV肯定会遇到从IplImage到QImage的转换问题,找了很多资料,忽略那些太差或者太费时的算法,这样的一个算法还是很不错的.   QImage* CjwCvImageToQImage(const IplImage* cvimage) { if (!cvimage) return 0; QImage *qimage =new QImage(cvimage->w

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.

OpenCv的结构和内容 OpenCv源码组成结构其中包括cv, cvauex, cxcore, highgui, ml这5个模块 CV:图像处理和视觉算法 MLL:统计分类器 HighGui:GUI,图像和视频输入输出 CVCORE:包含Opencv的一些基本结构和相关函数 CVAUEX:该模块一般用于存放即将被淘汰的算法和函数,同时也包含一些新出现的实验性的函数和算法 常用OpenCv函数 1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗

opencv2.1版本之前使用IplImage*数据结构来表示图像,2.1之后的版本使用图像容器Mat来存储.IplImage结构体如下所示. typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度

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

IplImage 一.资源 In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra. Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085[学习Opencv笔记] 二.IplImage Data structure "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" type

在 OpenCV 2 中虽然引入了方便的 Mat 类,出于兼容性的考虑,OpenCV 依然是支持 C 语言接口的 IplImage 和 CvMat 结构.如果你要与以前的代码兼容,将会涉及 Mat 与 IplImage 和 CvMat 的转换. 1. Mat 转为 IplImage 和 CvMat 格式 假如你有一个以前写的函数,函数的定义为: void mycvOldFunc(IplImage * p, ...); 函数的参数需要 IplImage 类型的指针.Mat 转为 IplImage,

由于OpenCV主要针对的是计算机视觉方面的处理,因此在函数库中,最重要的结构体是IplImage结构.IplImage结构来源于Intel的另外一个函数库Intel Image Processing Library (IPL),该函数库主要是针对图像处理. IplImage结构 由于OpenCV主要针对的是计算机视觉方面的处理,因此在函数库中,最重要的结构体是IplImage结构.从本质上讲,他是一个CvMat对象,但它还有一些其他成员变量将矩阵解释为图像.IplImage结构来源于Intel