YUV图像用的比较多,而且YUV图像的格式众多(YUV格式可以参考YUV pixel formats),如何用OpenCV的Mat类型来存储YUV图像也是经常遇到的问题. 对于YUV444图像来说,就很简单.YUV的三个分量的采样方法一致,因此YUV三个分量的大小一致,可以用Mat的三个channel分别表示YUV即可.假设src是OpenCV默认的BGR三通道图像,和YUV444的转换如下,图像大小不变. // If src is CV_8UC3, dest is CV_8UC3 cvtCol

以最简单的4 x 5三通道图像为例,其在内存中Mat类型的数据组织形式如下: 每一行的每一列像素的三个通道数据组成一个一维数组,一行像素组成一个二维数组,整幅图像组成一个三维数组,即: Mat.data[4, 5, 3] = [ [[B0, G0, R0],[B1, G1, R1],[B2, G2, R2],[B3, G3, R3],[B4, G4, R4]], [[B5, G5, R5],[B6, G6, R6],[B7, G7, R7],[B8, G8, R8],[B9, G9, R9]],

1,从网络中读取到的图像流,不支持查找,不能直接转化为Mat类型 2,例子如下: string Url = "http://192.168.0.110/cgi-bin/camera?resolution=1920";                           //网络地址            Stream stream = WebRequest.Create(Url).GetResponse().GetResponseStream();   //获取到网络流        

Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放.Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的大小尺寸,储存方法,储存地址等等..),另一个是指向存储像素值的矩阵的指针. Opencv中对Mat的复制分为两种, Mat A, C; // creates just the header parts A = imread(argv[], CV_LOA

Mat类型主要是跟matlab中的数据类型一样.故用起来很方便. Mat最大的优势跟STL很相似,都是对内存进行动态的管理,不需要之前用户手动的管理内存,对于一些大型的开发,有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还要多,这显然是不合适的.除了有些嵌入式场合必须使用c语言,我任何时候都强烈像大家推荐Mat. Mat这个类有两部分数据.一个是matrix header,这部分的大小是固定的,包含矩阵的大小,存储的方式,矩阵存储的地址等等.另一个部分是一个指向矩阵包含像素值的

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

基于注意力的街景图像提取结构化信息 一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型. 该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码,以在法国转录街道名称. 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训. 更多细节可以在我们的论文中找到: "从街景图像注意为基础提取结构化信息" 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr Attention-based Extractio

*cb19a_c++_只适合string类型的操作_提取_追加_替换三个substr重载函数-获取一个字符串的一部分六个append重载函数-追加字符十个replace重载函数-替换更换 重载函数越多,使用起来越灵活 欢迎讨论,相互学习. txwtech@163.com /*cb19a_c++_只适合string类型的操作_提取_追加_替换 三个substr重载函数-获取一个字符串的一部分 六个append重载函数-追加字符 十个replace重载函数-替换更换 重载函数越多,使用起来越灵活 欢

为了提升自己对Opencv中Mat数据类型的熟悉和掌握程度,自己尝试着写了一下Laplace图像锐化函数,一路坎坷,踩坑不断.现将代码分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //Laplace滤波锐化图像 void myLaplace(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int SrcH = Src.rows

直接使用Mat的构造函数,把指针的位置赋给下面中的data就OK了: Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP); 代码为matTest.cpp   // matTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <iostream> #include "op

a=[50,60,70; 80,90,50; 100,55,40] 假设a是一个灰度图的mat形式(当然实际的size肯定比这大,我只是举例子),如果需要对这个矩阵的像素进行加减处理,很可能会产生溢出,如用matlab试验a(1,1)-60,答案为0.那么怎么才能防止这种情况呢? 一种情况是,转换成double,但是转换成double将会将数值聚集到[0,1]之间,感觉换来换去比较麻烦 我比较倾向于,直接使用int16(a(1,1)),这样就是16位的整型,可以正常的进行运算.

前言 调试程序的过程中,opencv创建矩阵之后对其赋值出现错误: Mat m = Mat::zeros(1, featureLen, CV_32FC1); Mat data = Mat::zeros(testCount, featureLen, CV_32FC1); //Mat res = Mat::zeros(testCount, 1, CV_32SC1); Mat res = Mat::zeros(testCount, 1, CV_32SC1); for (int i = 0; i< te

在做android摄像头捕获时,发现从android摄像头出来的原始视是逆时针旋转了90度的,所以须要把它顺时针旋转90.android视频支持的是NV21格式,它是一种YUV420的格式.当然,始果你用的是android sdk的话,当中image就提供这个能力.可是我是在ndk下开发,没有找到对应的功能(假设你知道请告诉我). 我本想用开源的图像处理库(opencv)做旋转,可是opencv仅仅能处理bmp的图像.这种话,须要先把NV21转换成BMP32.然后再做旋转.所以要操作两次,效率肯

工作中需要对摄像头进行调试, Python平台大大提高调试效率. 从网找到段代码, 可以从摄像头图像中抠出蓝色. import cv2 import numpy as np cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, frame = cap.read()     hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lowe

1. cv::Mat get_merage_image(cv::Mat cur_frame) { cv::Mat image_one=cur_frame; cv::Mat image_two=cur_frame; //创建连接后存入的图像,两幅图像按左右排列,所以列数+1 cv::Mat img_merge(image_one.rows,image_one.cols+ image_two.cols+1,image_one.type()); //图像拷贝,不能用Mat中的clone和copyTo函

How to convert an OpenCV cv::Mat into a float* that can be fed into Vlfeat vl_dsift_process: Mat mat = imread("image_name.jpg", 0); // 0 stands for grayscale vector<float> img; for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) for (int j = 0; j < m

1.一般的Mat定义方法:cv::Mat M(height,width,<Type>),例: cv::Mat M(480,640,CV_8UC3); 表示定义了一个480行640列的矩阵,矩阵的每个单元的由三个(C3:3 Channel)8位无符号整形(U Unsigned U8 8位)构成. 2.将已有数组赋给Mat矩阵的方法: cv::Mat M = cv::Mat(height,width,<Type>,data),例: ][] = {fc[], , cc[], , fc[]

1,在MFC窗体中添加picture control控件,并添加对应的变量名 2,在窗体的初始化窗口中添加: namedWindow(); HWND hWnd = (HWND)cvGetWindowHandle("show"); HWND hParent = ::GetParent(hWnd); ::SetParent(hWnd, GetDlgItem(IDC_STATIC)->m_hWnd); ::ShowWindow(hParent, SW_SHOW); GetDlgItem

CV_[The number of bits per item][Signed or Unsigned][Type Prefix]C[The channel number] 比如 CV_8UC3 表示使用8位的 unsigned char 型,每个像素由三个元素组成三通道. Mat_<uchar>对应的是CV_8U, Mat_<char>对应的是CV_8S, Mat_<int>对应的是CV_32S, Mat_<float>对应的是CV_32F, Mat_&l

最近做实验需要对比实验结果,需要将几张图片拼在一起,直观对比. 尝试用OpenCV解决. 核心思想其实是   声明一个足够大的,正好容纳下那几张图片的mat,然后将拼图依次copy到大图片相应的位置. void mymerge() { string path = "E:\\laboratory\\dataset\\synthesisdata\\bvhtransformdepthacquistion\\action7\\people1\\"; vector<Mat>input