以下是对<学习OpenCV>一书知识框架的简单梳理 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-8402201-id-2899695.html 一.基础操作      1. 数据类型 数据结构了解       图像相关:cvArr  cvMat IplImage       数据数组的维数, 与数据的通道数 见P46 (76) 2. 常见的矩阵操作熟悉      3. 数据的保存和读取 4. 图像的加载和显示 5. 视频的操作 6. 内存与序列 a. 内存存储器     

转载请注明出处!!!http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV在矩阵上的卷积 在openCV官网上说是戴面具,事实上就是又一次计算一下矩阵中的每个value,那么怎么计算呢,依据该像素点的周围信息,用一个加权的公式来进行计算.那么如今就要看,周围的信息是怎样被加权的.让我们想一下这种方式,请看以下的公式: 上面的公式就是根据当前像素点的值和四个邻居的值,更新一下.相当于原来矩阵每一块3*3的小矩阵和M进行想乘一样. 在程序中,我们对该公式进行编程的话,会是

利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作 代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果 解释说明 第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo

有的时候我们需要将几个矩阵按行或者按列进行合并成一个大矩阵,这在Matlab里面非常的简单,但在OpenCV里面并没有这样的方法,现在我在OpenCV的源码里面发现合并矩阵的方法,分享给大家. A = [ ]; B = [ ]; C = [A;B]; 上面的是Matlab语言的矩阵合并,非常的简洁简单.接下来我给出OpenCV的两个矩阵的合并代码. Mat mergeRows(Mat A, Mat B) { CV_ASSERT(A.cols == B.cols&&A.type() == B

Mask operations on matrices https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html 掩模矩阵(也称为内核)可重新计算图像中的每一个像素值.此掩码包含的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度.从数学的角度来看,我们使用指定的值进行加权平均.

OpenCV的一些操作,如生成随机矩阵,高斯矩阵,矩阵相乘之类的 /*功能:说明矩阵的一些操作方法*/#include "cv.h"//该头文件包含了#include "cxcore.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>void PrintMat(CvMat *A); // 显示矩阵void GenRandn(CvMat *arr, int seed); // 生成正态分布的随机矩阵void

data: uchar类型的指针,指向Mat数据矩阵的首地址.可以理解为标示一个房屋的门牌号: dims: Mat矩阵的维度,若Mat是一个二维矩阵,则dims=2,三维则dims=3,大多数情况下处理的都是二维矩阵,是一         个平面上的矩阵. 可以理解为房屋是一个一层的平房,三维或更多维的则是多层楼房: rows: Mat矩阵的行数.可理解为房屋内房间行数: cols: Mat矩阵的列数.可理解为房屋内房间列数: size(): 首先size是一个结构体,定义了Mat矩阵内数据的分

获取图像像素指针.掩膜操作解释 获取图像像素指针 CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Mat.ptr<uchar>(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引 i 表示第几行,从0开始计行数. 获得当前行指针const uchar* current= myImage.ptr<uchar>(row ); 获取当前像素点P(row, col)的像素值 p(row, col) =current[col] 像素范围处理 saturate_cast<

成员变量x.y.width.height,分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高. 常用的成员函数有: Size()返回值为一个Size area()返回矩形的面积 contains(Point)用来判断点是否在矩形内 inside(Rect)函数判断矩形是否在该矩形内 tl()返回左上角点坐标 br()返回右下角点坐标. // 移动矩阵 Rect rectShift = rect + point; // 缩放矩阵 Rect rectScale = rect + size; // 求两矩阵交集和并集

文献链接: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/26/2834336.html 下面这个高手,写了个小程序我还没有调试,回头 调试看看 http://blog.csdn.net/u013097499/article/details/30017739 代码: // writePng.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #

矩阵操作通常不会进行元素复制,应注意: Mat a=Mat(100,100,CV_32S); Mat b=Mat(100,100,CV_32S); b=a.col(8);//此时并未进行元素赋值,而只是将b的第9列指向了a,所以对b的操作将会影响a.

归一化:就是将数据通过某种算法,限制需要的一定范围内. 归一化的目的:简而言之,是使得没有可比性的数据变得具有可比性,同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系,如大小关系:或是为了作图,原来很难在一张图上作出来,归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等. 矩阵归一化:normalize 函数 void normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha = 1,double beta = 0,int norm_type = NOR

int main(){ cv::Mat src1=(cv::Mat_<float>(2,3)<<1,2,3,4,5,6); cv::Mat src2=(cv::Mat_<float>(2,3)<<11,12,13,14,15,16); cv::Mat src3=(cv::Mat_<float>(3,2)<<11,12,13,14,15,16); cv::Mat res=src1+src2; std::cout<<"

*************************************/ //1.读入Mat矩阵(cvMat一样),Mat img=imread("*.*");//cvLoadImage //确保转换前矩阵中的数据都是uchar(0~255)类型(不是的话量化到此区间),这样才能显示.(初学者,包括我经常忘了此事) //2.根据矩阵大小创建(CImage::Create)新的的CImage类 CImage CI; int w=img.cols;//宽 int h=img.rows;

Camera Calibration 相机标定 一.相机标定方法 在opencv中提供了一组函数用于实现相机的标定,标定返回的值包括:相机内参矩阵(fx fy xc yc).相机外参矩阵(R t)以及畸变矩阵. 标定的步骤如下: 1. 准备棋盘格,棋盘格图片可以自行打印,以下使用10*7方格的棋盘格,交点则为9*6,棋盘格的大小1mm,即 gridsize=1 2. 拍照,拍照的原则是多角度,根据理论至少要两种角度的拍照,实际中通常会拍20张左右: 3. 使用opencv提供的角点检测函数fin

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

求解相机参数的过程就称之为相机标定. 1.相机模型中的四个平面坐标系: 1.1图像像素坐标系(u,v) 以像素为单位,是以图像的左上方为原点的图像坐标系: 1.2图像物理坐标系(也叫像平面坐标系)(x,y) 以毫米为单位,用物理单位表示图像像素位置,定义坐标系OXY,原点O定义在相机Zc轴与图像平面交点: 1.3相机坐标系(Xc,Yc,Zc) 以毫米为单位,以相机的光心作为原点,Zc轴与光轴重合,并垂直于成像平面,且取摄影方向为正方向,Xc.Yc轴 与图像物理坐标系的x,y轴平行,且OcO为摄像

tracking线程 Tracking线程的主要工作是从图像中提取ORB特征,根据上一帧进行姿态估计或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新的关键帧,将这些关键帧送给localmapping线程 1. 基本流程 首先从主线程system中的GrabImageMonocular()函数开始,进行图像的预处理和Frame的构造,Frame构造完成后真正进入Tracking. ↓↓↓主要看下面这张图↓↓↓↑↑↑主要看上面这张图↑↑↑ 2. 各部分详解

之前我们分享过视觉SLAM找工作.面试经历,见<2018年SLAM.三维视觉方向求职经验分享>,<经验分享 | SLAM.3D vision笔试面试问题>. 从零开始学习SLAM知识星球里,会定期发布一些常见的SLAM问题引导大家讨论,并给出参考解答.以下列举几个已经发布的问题及回答. 1.视觉SLAM方法一般分为特征点法和直接法.请简述一下特征点法和直接法的概念,以及对应的优缺点. 特征点法,根据提取.匹配 特征点来估计相机运动,优化的是重投影误差,对光照变化不敏感 ,是比较成熟

通过前面的相机标定,我们能够获得一些参数模型.但是这些相机的参数矩阵到底是什么意思?怎样才能够判断是否正确?误差都会来自哪里?这里就必须要通过具体实验来加深认识.采集带相机参数的图片具有一定难度,幸好我之前有着不错的积累-这里一共有两款数据集,一款来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版,家里面好像还有一款微单可以进行采集,这样我们可以进行交叉比对,看一看获得的参数是否符合实际情况: 数据集1 来自<OpenCV计算机视觉编程攻略>第3版          数据集2来自家中&q

转载:http://blog.csdn.net/tangwei2014 OpenCV中矩阵乘法运算 1. Mat*Mat: 第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数. [0, 1, 2, 3;     [0, 0, 0;       [14, 14, 14; 0, 1, 2, 3; *  1, 1, 1;  =    14, 14, 14; 0, 1, 2, 3]      2, 2, 2;        14, 14, 14] 3, 3, 3] 2. Mat.mul(Mat): 两个矩阵维数必