OpenCV Mat数据类型指针ptr的使用 cv::Mat image = cv::Mat(400, 600, CV_8UC1); //宽400,长600 uchar * data00 = image.ptr<uchar>(0); uchar * data10 = image.ptr<uchar>(1); uchar * data01 = image.ptr<uchar>(0)[1]; 解释: 定义了一个Mat变量image. data00是指向image第一行第一个

1．C++泛型句柄类 我们知道在包含指针成员的类中,需要特别注意类的复制控制,因为复制指针时只复制指针中的地址,而不会复制指针指向的对象.这将导致当两个指针同时指向同一对象时,很可能一个指针删除了一对象,另一指针的用户还认为基础对象仍然存在,此时就出现了悬垂指针. 当类中有指针成员时,一般有两种方式来管理指针成员 :一是采用值型的方式管理,每个类对象都保留一份指针指向的对象的拷贝:另一种更好的方式是使用智能指针,从而实现指针指向的对象的共享.(可参看<C++ Primer第四版>P419)  

1.图像与矩阵 一般来说,图像是一个标准的矩形,有着宽度(width)和高度(height).而矩阵有着行(row)和列(column),矩阵的操作在数学和计算机中的处理都很常见且成熟,于是很自然的就把图像作为一个矩阵,把对图像的操作转换成对矩阵的操作,实际上所有的图像处理工具都是这么做的.计算机视觉中的图像是数字设备捕获到物理世界的表象.图像只是存储在矩阵格式中的数字序列.每个数字是一个考虑的波长(例如RGB图像中的红.绿.蓝)或波长范围(对全色设备而言,如红外光谱仪)的光强衡量.图像中的每个

Mat类的两种遍历比较快的方式,分别给出了按行和按列遍历,以及运行过程图. 原图: 按行遍历过程图 按列遍历过程图 代码如下: //ptr逐行访问 void ptrScanX(Mat& src) { ; i < src.rows; i++) { uchar *p = src.ptr<uchar>(i); ; j < src.cols; j++) { *(p + j)=; } } } //ptr逐列访问 void ptrScanY(Mat& src) { ; i &l

▶ 目前为止能跑的所有代码及其结果(2019年2月24日),之后添加:DIA 乘法 GPU 版:其他维度的乘法(矩阵乘矩阵):其他稀疏矩阵格式之间的相互转化 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <memory.h> #include <malloc.h> #include <math.h> #include <time.h> #include "cuda_runti

▶ 图片参考[http://www.bu.edu/pasi/files/2011/01/NathanBell1-10-1000.pdf] ▶ 各种系数矩阵的数据结构 ● MAT,原始矩阵数据 typedef struct // 顺序格式 { int row; // 行数 int col; // 列数 int count; // 非零元个数(用于转换,不用于计算) format *data; // 元素的值 } MAT; ●  Compressed Sparse Row(CSR),由非零值向量,各

这两个函数返回的是指向原矩阵内部位置的指针,类似于浅拷贝: code cv::Mat align_mean(cv::Mat mean, cv::Rect facebox, float scaling_x=1.0f, float scaling_y=1.0f, float translation_x=0.0f, float translation_y=0.0f) { using cv::Mat; // Initial estimate x_0: Center the mean face at th

[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

///*12 在Matlab中有个circShift()函数,可以实现行.列的循环移动 /// 在返卷积运算中,会用到这个函数.所以,在Opencv中我也定义同样 /// 功能的函数 /// 该函数有3个参数,第1个src是输入矩阵或图像,第2.3个参数分别是 /// 沿着'行'方向移动的函数,和沿着‘列’方向移动的列数.在主函数circShift()中分别调用了两个子涵数: circRowShift(Mat&src,int shift_m_rows). void circColShift(Ma

动态地址访问像素:src.at<Vec3b>(i, j)[0].src.at<uchar>(i, j)  int b = src.at<Vec3b>(i, j)[0];int g = src.at<Vec3b>(i, j)[1];int r = src.at<Vec3b>(i, j)[2]; 用来访问三通道图像的单个像素.对于三通道图像,每个像素存储了三个值,分别为蓝色.绿色.红色通道上的数值. int gray_data = gray.at&l

#include <QCoreApplication> #include<stdio.h> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> using namespace cv; ){ int nl = image.rows; int nc =image.cols*image.channels(); ;j<nl;j++ ) { uchar* data = ima

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

参考:http://www.cnblogs.com/ronny/p/opencv_road_2.html http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7771760 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/core/how_to_scan_images/how_to_scan_images.html http://segmentfault.com/a/119000

OpenCV(三) 之 基本数据结构 CvMat和 IplImage CvMat IplImage OpenCv中基本的数据类型 类型 参数 表示 CvPoint int x,y 像素点 CvPoint2D32f float x,y 平面点 CvPoint3D32f float x,y,z 空间点 CvSize int width,height 图像大小 CvSize2D32f float x, y 区域大小 CvSize3D32f float x,y,z 立方体大小 CvRect int x,

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

机器学习是由 模型 + 策略 + 算法 构成的,构建一种机器学习方法 (例如,支持向量机),就是具体去确定这三个要素. 1  支持向量机 支持向量机,简称 SVM (Support Vector Machine),是一种二分分类模型. 1) 模型 (model) 定义在特征空间上的,一种间隔 (margin) 最大的,线性分类器 (linear classifier) 2) 策略 (strategy) 使间隔最大化,可转化为求解凸二次规划的问题. 3) 算法 (algorithm) 求解凸二次规

转自:http://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/9091953?utm_source=tuicool 本文是zhang的一篇经典图像细化论文,效果很好,采用并行计算,速度非常快; 下文是 "智慧视觉"在CSDN上对这篇论文程序的一个改造,亲测可用! 由于OpenCV没有自带的图像细化函数,网上提供的基本是基于1.0接口的,于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的,方便好用.细化方法当中,当属经典的Zhang并行快速细化算法,细化之后的轮廓

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式: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,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

Author:: Maddock Date: 2015-03-23 16:33:49 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/adong76/article/details/40539357 参考 http://blog.csdn.net/ljbkiss/article/details/7381208 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7161335#comments http://blog.csdn.net/g

目的 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 颜色空间缩减.具体做法就是:将现有颜色空间值除以某个输入值,以获得较少的颜色数.例如,颜色0到9可取为新值0,10到19可取为10. 计算公式: Lnew = (Lold / 10) * 10 如果对图像矩阵的每一个像素进行这个操作的话,是比较费时的,因为有大量的乘除操作. 这个时候我们的查找表就派上用场了,提前把值计算好,然后要用的时候,直接赋值即可.