在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int
一:构造并访问单通道. int main(){ cv::Mat m=(cv::Mat_<int>(3,2)<<1,2,3,4,5,6); for(int i=0;i<m.rows;++i){ for(int j=0;j<m.cols;++j) std::cout<<m.at<int>(i,j)<<","; // row Index along the dimension 0,col Index along the
Ⅰ.概述 本文讲述关于STM32功能比较强大的ADC模块.ADC(Analog to Digital Converter)也就是模拟量转化为数字量,而STM32的ADC模块功能比较多,本文主要讲述“三条通道逐次转换(单次.单通道软件触发)”. 根据笔者的经验,STM32所有系列芯片的ADC模块功能及配置都差不多.因此,本文虽是以F1为例,其实其他系列(F0.F2.F4等)都适用. 本文提供实例代码:三条通道,配置为逐次转换(间隔模式),适用软件触发转换(每触发一次转换一条通道),一个循环也就是需
#include <opencv2\core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc.hpp> using namespace cv; const int LowTh_Max = 20; const int HighTh_Max = 100; int g_HighTh, g_LowTh; Mat srcImage; Mat dstImage; void on_Trackbar(int,
slim.flatten(inputs,outputs_collections=None,scope=None) (注:import tensorflow.contrib.slim as slim) 将输入扁平化但保留batch_size,假设第一维是batch. Args: inputs: a tensor of size [batch_size, …]. outputs_collections: collection to add the outputs. scope: Optional s
int main(){ cv::Mat m1=(cv::Mat_<int>(,)<<,,,,,); cv::Mat m2=(cv::Mat_<int>(,)<<,,,,,); cv::Mat m3=(cv::Mat_<int>(,)<<,,,,,); cv::Mat inm[]={m1,m2,m3}; cv::Mat outm; cv::merge(inm,,outm); // 合并后行数和列数不变.each element of t
数据查询 语句格式 SELECT [ALL|DISTINCT] <目标列表达式> [,<目标列表达式>] … FROM <表或视图名>[,<表或视图名> ] … [ WHERE <条件表达式> ] [ GROUP BY <列名1> [ HAVING <条件表达式> ] ] [ ORDER BY <列名2> [ ASC|DESC ] ]: SELECT子句:指定要显示的属性列FROM子句:指定查询对象(基
