纯小白记录下腾讯的ncnn框架源码的学习.纯粹写给自己看的,不保证正确性. Mat 类似于 caffe中的blob,是一个张量的存储结构体. 一.数据成员: 1.void * data 多维数据按一位数组来存储.并且需要是16字节对齐的. 2.int * refcount  *refcount表示这个Mat被引用的个数.类似于智能指针?×refcount == 0 自动释放. 3.size_t elemsize 每个元素的大小.sizeof(type) 4.dims 维度.如果是1维就是向量只有

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 -

转载自xiahouzuoxin原文 OpenCV基础篇之Mat数据结构 程序及分析 /* * FileName : MatObj.cpp * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Thu 15 May 2014 09:12:45 PM CST * Brief : * * Copyright (C) MICL,USTB */ #include <cv.h> #include <highgui.h> #incl

ncnn刚发布不久,博主在ios下尝试编译. 遇上了openmp的编译问题. 寻找各种解决方案无果,亲自操刀. 采用std::thread 替换 openmp. ncnn项目地址: https://github.com/Tencent/ncnn 后来询问ncnn的作者才知道在ios下的编译方法. 至此,当时的临时方案 采用std::thread 替换 openmp. 想想也许在一些特定情况下还是比较适用的,当前方便两者之间进行切换验证. 抽空写了一个示例项目. 项目地址: https://git

一般我们需要对图像直接进行操作的时候,需要知道图像存储的数据结构,这要也就知道了它的遍历方式 在opencv2.4.4版本下,IplImage的数据结构如下(貌似在别的版本下差别也不会太大) 其中比较重要的是width,height,imageData,widthStep.(其他的刚开始学也知道的不多- -) width,height 就是表示图像的宽度,高度,imageData是一个指向某内存空间的指针,该内存空间里面存放了图像实际像素点的颜色信息(这里是RGB信息) widthstep图像一

数据结构作为计算机基础的必修内容,也是很多大型互联网企业面试的必考题.可想而知,它在计算机领域的重要性. 然而很多计算机专业的同学,都仅仅是了解数据结构的相关理论,却无法用代码实现各种数据结构. 栈 class Stack(object): def __init__(self, limit=10): self.stack = [] #存放元素 self.limit = limit #栈容量极限 def push(self, data): #判断栈是否溢出 if len(self.stack) >

//引入包 import "container/ring" //创建闭环,这里创建10个元素的闭环 r := ring.New(10) //给闭环中的元素附值 for i := 1; i <= r.Len(); i++ { r.Value = i r = r.Next() } //循环打印闭环元素的值,这里的操作方法很像javascript r.Do(func(p interface{}){ println(p) }) //当前元素就是 // r //当前元素的值就是 // r.

参考:https://blog.csdn.net/baoli1008/article/details/48059623 注:下文中,’n’代表容器中元素的数量,’k’代表参数的值,或者参数的数量. 1.列表(list) 以完全随机的列表考虑平均情况. 列表是以数组(Array)实现的. 最大的开销发生在超过当前分配大小的增长,这种情况下所有元素都需要移动:或者是在起始位置附近插入或者删除元素,这种情况下所有在该位置后面的元素都需要移动. 如果需要在一个队列的两端进行增删的操作,应当使用colle

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.

欢迎转载,尊重原创,所以转载请注明出处: http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785 本文讲述了OpenCV中几种访问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比较,分析每种矩阵元素访问方法的代码复杂度,易用性. 一.预备设置 本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所示. 采用如代码段2所示的计时函数,这段代码你可以在我之前的博文中找到,abtic()

数据结构中,二叉树的使用频率非常高,这得益于二叉树优秀的性能. 二叉树是非线性的数据结构,用以存储带有层级的数据,其用于查找的删除的性能非常高. 二叉树 数据结构的实现方法如下: function Node (data, left, right) { this.data = data; this.left = left; this.right = right; this.show = function () { return this.data; }; } function BST () { t

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

目录 NCNN简介 NCNN注意事项 NCNN使用心得 小技巧 小想法 NCNN简介 ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架.ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用.无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架.基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖.ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等. 关于安装.编译.使用步骤等不在赘述,官

IplImage, CvMat, Mat 的关系 转载来源:http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2406109.html 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o

opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 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

opencv的基本数据结构 结构 成员 意义 CvPoint int x,y 图像中的点 CvPoint2D32f float x,y 二维空间中的点 CvPoint3D32f float x,y,z 三维空间中的点 CvSize int width,height 图像的尺寸 CvRect int x,y,width,height 图像的部分区域 CvScalar double val[4] RGBA值 Mat 数据结构 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

在2001年刚刚出现的时候,OpenCV基于 C 语言接口而建.为了在内存(memory)中存放图像,当时采用名为 IplImage 的C语言结构体,时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料.但这种方法必须接受C语言所有的不足,这其中最大的不足要数手动内存管理,其依据是用户要为开辟和销毁内存负责.虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题,但一旦代码开始变得越来越庞大,你需要越来越多地纠缠于这个问题,而不是着力解决你的开发目标. 幸运的是,C++出现了,并且带来类的概念,这给用户带来另外一个

每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储

学习OpenCV大家都会遇到一个对象叫做Mat,此对象非常神奇,支持各种操作.很多初学者因此被搞得头晕脑胀,它各种用法太多太杂,搞得初学者应接不暇,感觉有心无力.无处下手之感.这里我们首先要正本清源,从Mat对象的产生原因说起,然后再把Mat各种神奇用法一一梳理总结. Mat对象起源: 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象,是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对象,但是OpenCV开发者在做复杂图像处理算法分析与计算时候,创建了很多IplImage这样的数据结构,偶尔

以前看 OpenCV 的书,或者资料也好,遇到 Mat 类的介绍,一般都是匆匆带过,自以为已经很熟悉了,从来没有深入研究过. 结果前段时间面试了一家公司,被问到两个 Mat 的问题:一是,谈谈对 Mat 类的理解:二是,如果 Mat B = A 的话会有什么结果? 虽然也勉强回答了些,但还是感觉,自己对于 OpenCV 中的一些基础东西,并没有想象中那么熟悉.于是,特意写下该文记录对 Mat 类的理解. 1  Mat 简介 数字图像可看作一个数值矩阵, 其中的每个元素代表一个像素点,如下图所示:

[转]OpenCV中Mat的详解 每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像