随笔分类 - 图像算法 / OpenCV
摘要：目录1. 低通滤波（Low-Pass Filtering）1.1 概念1.2 作用1.3 常见类型1.4 应用场景1.5 频域中的表现2. 高通滤波（High-Pass Filtering）2.1 概念2.2 作用2.3 常见类型2.4 应用场景2.5 频域中的表现3. 频域滤波的操作过程4. 高通
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例3. 使用场景4. 性能5. 注意事项6. convertTo() 与 setTo() 的区别 cv::Mat::setTo() 是 OpenCV 中用于将图像的像素值设置为一个固定的值，可以选择性地用掩码控制赋值范围。这个函数常用于图像处理中的多种场景，例如图像填充、区
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例3. 函数原理4. 典型应用5. 注意事项 cv::minEnclosingCircle() 是 OpenCV 中的一个函数，用于找到能够完全包围给定点集的最小圆（即最小外接圆）。它常用于形状分析或图像处理中的轮廓检测任务，特别是确定某个形状的最小边界圆。 1. 函数定义
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摘要：目录1. 类模板结构1.1 常用定义：2. 成员变量3. 构造函数4. 常用操作4.1 加法和减法：4.2 标量乘法和除法：4.3 比较操作：5. 示例6. 应用场景总结 cv::Point 是 OpenCV 库中用于表示二维坐标点的一个模板类，它存储一个点的 x 和 y 坐标。 1. 类模板结构
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摘要：目录1. 模板参数2. 常见的类型别名3. 基本特性4. 示例总结 cv::Vec<T, cn> 是 OpenCV 中的一个模板类，用于表示固定长度的向量，常用于图像处理和计算机视觉中的坐标、颜色、法线等数据的存储。T 表示元素的类型，cn 表示向量的维度（或通道数）。 1. 模板参数 T：向量元素
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例3. 常见应用4. 注意事项 cv::findContours() 是 OpenCV 中用于检测图像中的轮廓的函数。 1. 函数定义 void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contou
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摘要：目录1. 使用场景2. 示例代码3. 示例代码解析3.1 头文件和命名空间3.2 主函数 main3.2.1 创建并初始化矩阵A3.2.2 随机初始化矩阵A的值3.2.3 克隆矩阵3.2.4 使用动态地址操作法进行矩阵操作并计时3.2.5 使用迭代器操作法进行矩阵操作并计时3.2.6 使用指针操作法
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摘要：目录1. 函数定义2. 功能3. 示例4. 注意事项总结 在 OpenCV 中，Mat 类的成员函数 ptr<T>() 用于获取指向矩阵数据的指针，允许直接访问底层数据。T 是指针的类型，它通常与矩阵的元素类型对应。通过这个函数，你可以以一种低开销的方式访问和修改矩阵数据。 1. 函数定义 temp
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摘要：目录1. getTickCount()2. getTickFrequency()3. 综合应用4. 注意事项 getTickCount() 和 getTickFrequency() 是 OpenCV 库中的两个函数，通常用于获取高精度的时间间隔。这两个函数主要用于计时和性能测量。 1. getTic
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摘要：目录1. 使用场景2. 示例代码 1. 使用场景 将图像中的某些区域（由 mask 指定的非零区域）设置为 NaN。 SetToNan 函数实现了这一功能。 2. 示例代码 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace
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摘要：目录1. 使用场景2. 语法3. 工作原理4. 示例5. CV_Assert() 与 assert() 比较总结 CV_Assert() 是 OpenCV 中的一个宏，用于在代码执行时进行断言检查，以验证程序中的假设条件是否为真。如果该条件为假，程序会打印错误消息并终止执行。这类似于标准的 C/C+
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摘要：目录1. 函数定义2. 工作原理3. 典型应用场景4. 示例总结 cv::cornerSubPix() 是 OpenCV 中的一个函数，用于在亚像素精度下优化图像中的角点检测结果。它在角点检测中是一个后处理步骤，常与 cv::goodFeaturesToTrack() 或 cv::findChess
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摘要：目录1. 函数原型2. 使用场景3. 工作原理4. 示例4.1 角点精细化4.2 附加标志5. 注意事项 cv::findChessboardCorners() 是 OpenCV 提供的一个函数，常用于计算机视觉中的棋盘图像角点检测，特别是相机标定（calibration）和三维重建相关的任务中。
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摘要：目录1. 函数原型2. 作用3. 示例4. 使用场景5. 注意事项 cv::undistort() 是 OpenCV 中用于校正失真的图像的函数。这个函数通常用于消除相机镜头引起的图像畸变（如径向和切向失真），使得图像中的直线保持直线。这在相机标定过程中非常重要，尤其是当你在图像处理中需要精确几何形
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摘要：目录1. 函数原型：2. 使用场景：3. 示例： cv::normalize() 是 OpenCV 中用于将数据值缩放到指定范围或对数据进行归一化处理。 1. 函数原型： void cv::normalize( InputArray src, OutputArray dst, double alph
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摘要：目录1. 函数定义2. 工作原理3. 示例4. 典型应用5. 总结 cv::mulSpectrums() 是 OpenCV 中用于频域信号处理的一个函数，它可以将两个频域的傅里叶变换结果相乘。通常用于频域滤波、卷积、相关性计算等任务。 1. 函数定义 void cv::mulSpectrums(In
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摘要：目录1. 函数2. 示例3. 应用场景4. 注意事项5. 总结 cv::idft() 是 OpenCV 中用于计算逆离散傅里叶变换 (IDFT) 的函数，它将频域的数据转换回时域。它常与 cv::dft() 配合使用，例如在进行频域滤波后，需要使用 cv::idft() 将处理后的数据转换回图像的空
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例3. 使用场景4. 注意事项5. 总结 cv::dft() 是 OpenCV 中用于计算离散傅里叶变换 (DFT) 的函数。傅里叶变换是一种重要的数学工具，用于将信号从时域转换到频域。这在图像处理和信号处理领域非常有用，例如滤波、卷积、图像频率分析等。 1. 函数定义 v
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摘要：目录1. 函数定义2. 示例3. 总结 cv::getOptimalDFTSize() 是 OpenCV 中的一个函数，用于返回最优的离散傅里叶变换（DFT）大小。具体来说，它帮助找到一个比给定大小更大的最优尺寸，用来加速傅里叶变换的计算。 cv::getOptimalDFTSize() 的功能是返
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摘要：目录1. 构造函数和用法2. 常用属性和方法3. 示例4. 用途 cv::Rect 是 OpenCV 中的一个用于定义矩形区域的类。它被广泛应用于图像处理任务中，如裁剪图像、绘制矩形或定义图像上的兴趣区域（ROI，Region of Interest）。矩形的定义依赖于左上角的点坐标以及矩形的宽度和
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