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

OpenCV中Mat矩阵data数据的存储方式和二维数组不一致,二维数组按照行优先的顺序依次存储,而Mat中还有一个标示行步进的变量Step.使用Mat.ptr<DataTyte>(row) 行指针的方式定位到每一行,可快速遍历矩阵.例程如下: std::cout << "The inverse matrix of K is:" << std::endl; ;i<;i++) { float* data = mInvK.ptr<float&

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/61d55ab4/,欢迎阅读! opencv mat for loop Series Part 1: compile opencv on ubuntu 16.04 Part 2: compile opencv with CUDA support on windows 10 Part 3: opencv mat for loop Part 4: speed up opencv image processing with openm

摘要 我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式,在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式,在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整. 补充: 图像变换可以看成 像素变换--点操作 邻域变换--区域操作(卷积,特征提取,梯度计算等) 对于点操作: q(i,j)=αf(i,j)+β 其中f(i,j)是输入点像素值,q(i,j)是输出点像素值.  1,数组遍历-- at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到

GitHub https://github.com/gongluck/Opencv3.4-study.git #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; #pragma comment(lib, "opencv_calib3d340d.lib") #pragma comment(lib, "opencv_core340d.lib") #pragma comment(lib, "op

原文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解 Title : cv::Mat depth/dims/channels/step/data/elemSize The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用

因为NSArray中的指针并不是简单的连续存放的,所以简单的测试了Cocoa的三种集合的快速遍历(NSFastEnumeration)性能,给出简单的参考. 添加元素: [collection addObject:[NSObject new]]; 遍历工作: for (id item in collection.objectEnumerator) { [item isProxy]; } 循环次数:1,000,000 样本: NSMutableArray; //0.026123/0.028087/

自从OpenCV推出了Mat后越来越像是Matlab了,使用起来方便了很多,但是,在用at方法访问Mat时,如何选用合适的typename类型来访问相应的Mat元素是个头疼的问题. 比如: int Height = 100; int Width = 100; Mat  ImageMat8U(Height, Width, CV_8UC1); for(int i=0; i<Height; i++) { for(int j=0; j<Width;j++) { ImageMat8U.at<uch

matalb具有灵活的图像处理,代码编写起来简洁而高效.而OpenCV具有很多成熟的计算机视觉算法,能够处理很多实时的识别处理等问题,而且代码运行起来效率很高.所以如何结合两者之间的优点,是让很多学术人员.及工程开发者趋之若鹜的事情.本例子,就是为了测试将opencv处理的结果存储入matlab能够处理的.mat文件,方便matalb能后期对数据进行更为灵活的操作而进行的.例子比较简单,但是本人也花费了大量时间测试成功. 测试程序下载地址为:Visual Studio 中同时使用OpenCV和m

[编程开发]opencv实现对Mat中某一列或某一行的元素进行normalization 标签: [编程开发] [机器学习] 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:在机器学习中,最常见的处理就是对输入的特征向量进行normalization,在opencv中就实现了normalize函数进行各种normalization,本文结合我的实际应用来进行说明. 代码实现 首先参看代码: /*normalized*/ Mat dataCol; f

无耻收藏网页链接: 基于OpenCV快速实现人脸识别:https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/92844258 基于Opencv快速实现人脸识别(完整版):https://blog.csdn.net/beyond9305/article/details/93724948

CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些.在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构.当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了. 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二

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

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,Mat这个类有两部分数据.一个是matrix header(矩阵头),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指针. Mat A, C; // creates just the header parts A = imread(argv[], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // here we’ll know the method

cv::Matdepth/dims/channels/step/data/elemSizeThe class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组,它可以用来存储以下东西)real or complex-valued vectors or matrice

      图像在OpenCV中都是通过Mat类来存储的,Mat可以用来表示N维矩阵,当然用的最多的还是二维矩阵.       Mat类有两部分组成:第一部分是头信息,这些信息主要用来描述矩阵,比如矩阵维数ndims,rows,cols(这两个成员变量主要用于二维矩阵,用来表示行数和列数),size,sizes, type,step等等:第二部分是data信息,这是一个指针,指向Mat中存储的数据. 通过下面的代码,我们创建一个二维矩阵,并打印出矩阵: //创建一个5*5的2维矩阵,数据类型为8

我记得开始接触OpenCV就是因为一个算法里面需要2维动态数组,那时候看core这部分也算是走马观花吧,随着使用的增多,对Mat这个结构越来越喜爱,也觉得有必要温故而知新,于是这次再看看Mat. 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ma

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

https://blog.csdn.net/TTTTzTTTT/article/details/53456324 如果要调用外接的USB摄像头获取图像通常使用OpenCV来调用,如何调用摄像头请参考本人的另一篇博客如果用OpenCV调用USB摄像头,如果不是,读取本地图片和视频进行图像处理和分析也通常用OpenCV来进行. 如果要进行3D建模需要使用OpenGL库来编程,NeHe教程里推荐使用SOIL库来加载纹理(SOIL官方主页)直接使用SOIL_load_OGL_texture函数或者其他函

使用Mat类,内存管理变得简单,不再像使用IplImage那样需要自己申请和释放内存. Mat是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针. 矩阵头的尺寸是常数值,但矩阵本身的尺寸会依图像的不同而不同,通常比矩阵头的尺寸大数个数量级. 复制矩阵数据往往花费较多时间,因此除非有必要,不要复制大的矩阵. 为了解决矩阵数据的传递,OpenCV使用了引用计数机制.其思路是让每个Mat对象有自己的矩阵头信息,但多个Mat对象可以共享同一

正则表达式:    1.定界符号        任何字符,一般用  //    2. 模式修正符i        写在定界符外面后面,可不区分大小写    3.preg_replace($reg,"#",$str)        将字符串中满足正则表达式的字符替换为#    4. preg_split($reg,$str)        将字符串分割    5.preg_match($reg,$str,$arr)        匹配第一个,成功返回true,匹配出来的的字符串放到数组$