//to Mat CxImage img; img.Load("C:\\f.jpg"); uint8_t* buf=NULL; int32_t len=0; bool rs =img.Encode(buf,len,CXIMAGE_FORMAT_BMP); cv::Mat temp2; vector<uchar> buff2; buff2.resize(len); memcpy(&buff2[0],buf,len); temp2= cv::imdecode(buff2

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

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

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

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

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

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

Introduction I am going to measure the performence of my two GT650M and compare GPU with CPU version. code segments #include <iostream> #include <omp.h> using namespace std; #include <cuda_runtime.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #

Opecv就是做計算機視覺,就是讲图片转换成计算机所能识别的数据 Mat类中由大量的内联函数,主要就是用于提高速度. 一般类型都用rgb,存的时候用CV_8UC3.create函数一般会把原来的空间释放.释放由opencv自动管理.但有时需要手动释放.   有时计算机会按照四字节对齐,所以step[0],表示二维矩阵中一行的字节数,只会比真正的实际存储的字节数多. 添加计时器: #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>usin

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

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

前言 一.简介 Ref:IplImage, CvMat, Mat 的关系 Mat是opencv2.0推出的处理图像的新的数据结构,现在越来越有趋势取代之前的cvMat和lplImage. 相比之下Mat最大的好处就是能够更加方便的进行内存管理,不再需要程序员手动管理内存的释放. opencv2.3中提到Mat是一个多维的密集数据数组,可以用来处理向量和矩阵.图像.直方图等等常见的多维数据. /* implement */ 基本操作 操作Mat元素时:I.at<double>(1,1) = CV

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

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

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

      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

项目用到opencv 融合图片的功能,经过一天的调试,达到预期目标,先将如何调用opencv库实现YUV42与Mat互转记录下来. 一.下载opencv编译的库下载地址是:http://opencv.org/releases.html ,根据需要选择相应的版本,我们项目中用到的版本是2.4.13. 二.下载Eigen库,下载地址是:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page,将Eigen库解压到本地,引用opencv库是要用到 Eig

opencv中设置roi实验: cv::Mat SrcImg; SrcImg = cv::imread("../resource/cpw3.png"); cv::imshow("原图像",SrcImg); // 第一次提取部分ROI cv::Rect SrcImgROI = cv::Rect( SrcImg.cols/, , SrcImg.cols/, SrcImg.rows/); cv::Mat SrcROIImg = SrcImg(SrcImgROI); cv:

关于 slot传递 Mat 对象 以前一直是使用 Qtimer 定时器,设定超时后读取 dialog 对象的 Mat成员实现在 UI 里显示图像,发现这样对以后集成其他面向过程的代码增加了复杂度. 所以考虑使用 slot 即使用多线程处理图像后,发送 signal 给 dialog对象,dialog中 connect 他们就行了. 子线程.cpp ... for(;;){ ... emit imageChanged (labelImg); ... } emit finished(); ... d