本文详细介绍了opencv中涉及通道的知识,包括图像类型转换,通道合成分解,图像的显示. 来源:http://blog.csdn.net/GDFSG/article/details/50927257 1. 知识点 tips1:  一个图像的通道数是N,就表明每个像素点处有N个数,一个a×b的N通道图像,其图像矩阵实际上是b行N×a列的数字矩阵. OpenCV中图像的通道可以是1.2.3和4.其中常见的是1通道和3通道,2通道和4通道不常见. 1通道的是灰度图. 3通道的是彩色图像,比如RGB图像

转:https://blog.csdn.net/u011520181/article/details/83831866 1.创建 Mat 对象: // 创建一个 320x240 的 8 位无符号型 4 通道全 0 的 Mat cv::Mat mBGRAImg = cv::Mat::zeros(320, 240, CV_8UC4); // 创建一个 320x240 的 8 位无符号型 1 通道全 0 的 Mat cv::Mat mGrayImg = cv::Mat::zeros(320, 240,

在图像处理中,我们经常需要处理带透明通道的图片,比如为图片或视频添加水印,为图片或视频添加字幕.贴图等.然而,我们的素材图片未必总是带有透明通道.比如,素材的背景本该透明的地方,却是黑色和白色.有时,我们甚至需要让素材本身有图像的部分半透明.接下来,我将介绍两个方法,一种是使用opencv内置方法,另一种是自己写代码,来为图像添加透明通道. 1.首先,是opencv中的cvtColor方法. C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, 

Mat数据结构 一开始OpenCV是基于C语言的,在比较早的教材例如<学习OpenCV>中,讲解的存储图像的数据结构还是IplImage,这样需要手动管理内存.现在存储图像的基本数据结构是Mat. Mat是opencv中保存图像数据的基本容器.其定义如下: class CV_EXPORTS Mat { public: // ... a lot of methods ... ... /*! includes several bit-fields: - the magic signature -

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 计时函数 void PrintMs(const char *text = &

mat基础教程: http://blog.csdn.net/sinat_31802439/article/details/50083291 mat 初始化: Mat M(,,CV_32FC1); Mat shftMat=(Mat_<,)<<,leftImg.cols, ,, ,,1.0); mat 读取: topleft2 = presentToLastCorners.col(); topleft2<,); Keep in mind that the size identifier

1.Mat::imread() C++: Mat imread(const string& filename, int flags=1 ) filename – Name of file to be loaded. flags – Flags specifying the color type of a loaded image: CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH - If set, return 16-bit/32-bit image when the input has the

opencv版本: 3.0.0 处理验证码: 纯数字验证码 (颜色不同,有噪音,和带有较多的划痕) 测试时间 :  一天+一晚 效果: 比较挫,可能是由于测试的图片是在太小了的缘故. 原理:  验证码识别作为身份证号机器识别的一个衍生,夹杂了很多干扰的噪音,所以加大了二值化的难度.以及轮廓追踪的不好协调. 操作过程大过程有以下几个: (1) 待测试的图片灰度化并二值化 (2)预先装载特征库(这里分为多样,形式不一) (3)物体轮廓检测 (4)扫描待测图片,并进行特征码比对,匹配优先 处理图片展示

本文为作者原创,未经允许不得转载:原文由作者发表在博客园: http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5387743.html 在ios下开发基于opencv的程序时经常会用到两条接口,分别是UIImageToMat()和MatToUIImage(),这两条接口是UIImage与Mat之间的转换.关于这两条api的信息opencv文档里面没有给出太多的信息,所以,需要通过阅读源码来分析. 1.UIImageToMat的细节 关于这条api,我们总想知道返回的mat

特征检测 特征描述 特征匹配 特征跟踪 “不读白不读,读了还想读” 的一本基础书 低层次特征提取 阈值方法 1. 边缘检测 一阶检测算子 二阶检测算子 相位一致性(频域) 2. 角点检测(局部特征提取) 3. 光流(optical flow) 一阶边缘检测算子 基础算子:Roberts交叉算子 Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子 (most popular recently) 既然号称“最优算子”,那就作为典型,深入一下. Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免了第一类方法存

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免了第一类方法存

找茬外挂制作 找茬游戏大家肯定都很熟悉吧,两张类似的图片,找里面的不同.在下眼神不大好,经常瞪图片半天也找不到区别.于是乎决定做个辅助工具来解放一下自己的双眼. 一.使用工具 Qt:主要是用来做界面的 OpenCV: 用于图像处理 C++: 基本实现语言 Qt中OpenCV的配置在[QT]OpenCV配置中讲过了,不会配置的可以看看. 二.实现方案 我要做一个通用的找茬辅助工具,即可以在所有PC找茬游戏中使用.这意味着我们不能通过获取游戏窗口句柄来定位游戏界面.那怎么办呢?灵光一闪,我想到了截图

特征点检测广泛应用到目标匹配.目标跟踪.三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色.角点.特征点.轮廓.纹理等特征.现在开始讲解常用的特征点检测,其中Harris角点检测是特征点检测的基础,提出了应用邻近像素点灰度差值概念,从而进行判断是否为角点.边缘.平滑区域.Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值,其中关键流程包括转化为灰度图像.计算差分图像.高斯平滑.计算局部极值.确认角点. 一.基础知识 图像的变化类型: 在特征点检测中经常提出尺度

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

OpenCV在2.0加入版本号之后C++接口函数,学习前C语言的接口功能.现在OpenCV它已被发展到2.4.9版本号,所以,我决定学习C++接口函数,与步伐. 1.创建图像 cv::Mat image; 採用类cv::Mat来定义图像变量或矩阵变量. 当然你也能够指定图像的大小: cv::Mat img(240,320,CV_8U,cv::Scalar(100)); 參数CV_8U中的U代表unsigned,而S代表signed.对于三通道彩色图像能够用CV_8UC3.你也能够声明16或32位

Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异,检测出轮廓边界的像素,但它没有将轮廓作为一个整体.所以要将轮廓提起出来,就必须将这些边缘像素组装成轮廓. OpenCV中有一个很强大的函数,它可以从二值图像中找到轮廓:findContours函数. 有时我们还需要把找到的轮廓画出来,那就要用到函数drawContours了. findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般配套使用. #include "opencv2/imgproc.hpp" #incl

Opencv是一个用户基础非常多的视觉开发库,可以用来实现人脸识别等功能,由于涉及到大量的调用与计算,所以对硬件的条件要求很高,并且还需要时时刻刻注意内存溢出这个问题,怎么样?很刺激吧. 从这篇文章开始我们从最基础学起,不同于其他学习博客,这个系列文章真的会是从最基础的开始讲解. 本文主要讲解Opencv的数据类型,已经最关键的类:Mat所拥有的强大的特性. Opencv的C++类和函数都定义在命名空间CV中,有两种方法可以访问他们,在main函数前加入下面这句语句: using namespa

最近在做票据的识别的编码工作时遇到一些问题,就是票据上往往会有一些红色印章把一些重要信息区域给覆盖了,比如一些开发票人员盖印章时比较随意,容易吧一些关键区域给遮蔽了,这让接下来的票据识别很困难,因此,我们必须先对票据图像进行一定的预处理来移除印章干扰,再进行字符识别,这样子识别准确率才有保证. 我们从简单例子说起,比如我们有以下一张票据,上面盖有红色印章,虽然该印章没有遮挡关键信息,但是我们还是打算将其移除,那该怎么办?首先想到的肯定移除红色像素点的方法,这种方法需要查到红色的颜色范围,然后遍历

今天听说很多同志们写毕业论文重复率过高的问题,大牛说用图片代替字就行了,我就想用OpenCV实现一下看看能不能搞,果不其然还是可以的!!!主要的难点在于普通格式的图片背景不透明,需要使用背景透明的png格式图片就行. 主要思想和步骤: 1.首先配置好FreeType与OpenCV,添加编译好的lib,与include目录和CvxText.h和CvxText.cpp就行了,参考[1] 2.说一下思路,主要就是OpenCV版本的问题造成有的函数用的IplImage,而函数 //设置原图像文字  te

一.背景 kaggle上有这样一个题目,关于盐份预测的语义分割题目.TGS Salt Identification Challenge | Kaggle  https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge 二.过程 1.下载数据,https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/data 数据说明: train.csv id rle_mask 4000项,即有4