11 2021 档案
摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat_<int>src(3, 3); cv::randu(src, cv::Scalar(
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摘要：5.png #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/5.png");
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摘要：仿射变换对应着五种变换:平移，缩放，旋转，翻转，错切 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat I = cv::imread(
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摘要：实矩阵和复矩阵 元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵 n 阶矩阵或n 阶方阵 行数与列数都等于 n 的矩阵称为n 阶矩阵或n 阶方阵. n 阶矩阵 A 也记作 A n. 行矩阵和行向量 只有一行的矩阵 A =（a1 a2… an），称为行矩阵，又称行向量 为避免元素间的混淆，行矩阵
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摘要：非齐次线性方程组: 当常数项 b1，b2，…，bm 不全为零时，线性方程组（1）叫做n元非齐次线性方程组 齐次线性方程组: 当b1，b2，…，bm全为零时，线性方程组（1）叫做n元齐次线性方程组 n 元线性方程组往往简称为线性方程组或方程组 对于 n 元齐次线性方程组（2），x1 = x2 =… =
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摘要：读取视频文件 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::VideoCapture capture("D:/bb/tu/aa.avi"); // 从视频文件读取-方式一 /
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摘要：余子式和代数余子式 在 n 阶行列式中，把（i，j）元 aij所在的第 i行和第j列划去后，留下来的n-1 阶行列式叫做（i，j）元aij的余子式，记作Mij记 Aij =（-1）i+j M ij Aij叫做（i，j）元aij的代数余子式. 引理 一个 n 阶行列式，如果其中第i行所有元素除（i，j
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> #include "opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h" int main(int argc, char** argv) {
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> #include "opencv2/imgcodecs/legacy/constants_c.h" int main(int argc, char** argv) {
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摘要：方式一 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/3.png"); st
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摘要：转置行列式 行列式 D T 称为行列式 D 的转置行列式 性质 1 ：行列式与它的转置行列式相等 性质 2：对换行列式的两行（列），行列式变号 性质 3:行列式的某一行（列）中所有的元素都乘同一数 k，等于用数 k 乘此行列式 性质 4:行列式中如果有两行（列）元素成比例，则此行列式等于零 性质 5
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摘要：二阶行列式： 是的二阶行列式，记作 主对角线乘积减去副对角线 三阶行列式： 注意：对角线法则只适用于二阶与三阶行列式
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摘要：PDF电子书下载：链接：https://pan.baidu.com/s/11WW4Omg_wW2eCWxUa2EDNQ 提取码：6666 二阶行列式和三阶行列式 排列及其逆序数 对换 n阶行列式 行列式的性质 行列式按行（列）展开 线性方程组 矩阵的定义 矩阵的加法 数与矩阵相乘 矩阵与矩阵相乘 矩
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摘要：这个函数等同于 minMaxLoc #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { float RawData[2][3] = { {4.0,1.0
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src(5, 4, CV_8UC3, cv::Scalar(10,20,30));
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摘要：逆矩阵定义：看 https://www.cnblogs.com/liming19680104/p/15631550.html #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, ch
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = (cv::Mat_<double>(4, 3) << 2, -10, 5
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摘要：资料:https://blog.csdn.net/u012198575/article/details/99548136 实例一：压缩图像 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv)
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src(5, 4, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30))
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摘要：从数学上来看查找表是一个简单的一对一或多对一的函数，定义了如何将像素转换为新的值。从数据的组织关系上来看，查找表是一维或多维的数组，存储了不同输入值所对应的输出值。数据表在图像处理中主要用于像素的点运算，尤其是像素之间无位置相关性的操作中。比如求图像镜像变换的示例就很难运用查找表的方法来实现。而在颜
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/ma1.png"); cv::
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摘要：//IDE:VS2019 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src(5, 4, CV_8UC3, cv::Scalar
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摘要：看：https://www.cnblogs.com/liming19680104/p/15575354.html
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摘要：C和C++中产生随机数的方法如rand()、srand()等在OpenCV中仍可以用。此外，OpenCV还特地编写了C++的随机数类RNG，C的随机数类CvRNG 说明 关键字前带cv的都是C里的写法，不带cv的是C++里的写法，比如CvRNG和RNG，其本质都是一样的。 计算机产生的随机数都是伪随
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/2.png", 0); cv:
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:\\bb\\tu1\\mao.jpg"); std::cerr << src.s
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摘要：原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85299446 数字图像都是实数矩阵，因此构造了一种实数域的变换——离散余弦变换(DCT) 离散余弦变换具有很强的”能量集中”特性，左上方称为低频数据，右下方称为高频数据。而大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换
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摘要：傅立叶变换原理：http://daily.zhihu.com/story/3935067 https://www.zhihu.com/question/22085329/answer/774074211 频域：一种描述信号在频率方面特性的坐标系 6.png #include<opencv2/open
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摘要：对数: 如果a的x次方等于N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=loga N;其中，a叫做对数的底数，N叫做真数 自然对数：自然对数是以常数e为底数的对数 e=2.718281828459 cv::Mat src = (cv::Mat_<double>(1, 4) << 2.
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摘要：基本使用 2.png #include "win.h" win::win(QWidget *parent) : QWidget(parent) { this->resize(500,300); cv::Mat imageSource = cv::imread("D:/bb/tu/2.jpg", 0)
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摘要：2.jpg cv::Mat imageSource = cv::imread("D:/bb/tu/2.jpg",0); cv::namedWindow("原图像"); cv::imshow("原图像",imageSource); cv::Mat image; cv::GaussianBlur(ima
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摘要：资料：https://www.cnblogs.com/xyf327/p/14824106.html OpenCV3.3中给出了主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)的实现，即cv::PCA类 PCA在opencv项目中的应用： 获取物体主要方向（形心） 对
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摘要：方式一 cv::Mat src(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(10)); cv::Mat src1(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(20)); cv::Mat src2(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(30)); cv::Mat dst; cv
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摘要：方式一 cv::Mat src(4, 3, CV_8UC3,cv::Scalar(10,20,30)); std::vector<cv::Mat> channels; cv::split(src, channels);//将一幅多通道的图像的各个通道分离 std::cerr<<src<<std::e
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摘要：cv::Mat dst; cv::Mat src(4, 3, CV_8UC3,cv::Scalar(10,20,30)); cv::copyMakeBorder(src, dst,2,2,1,1,cv::BORDER_REPLICATE); /* 参数1:输入的数组 参数2:输出的拓展边界后的数组
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摘要：cv::Mat src(4, 3, CV_8UC1, cv::Scalar(0)); src.at<uchar>(3,2)=99; int n=cv::countNonZero(src);//计算非0值个数 //src必须是单通道灰度值 //返回非0值的个数，可用来判断图像是否全黑 std::cer
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摘要：cv::Mat dst; cv::Mat src(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 200)); cv::convertScaleAbs(src,dst,2,5);//位深转化函数，可将任意类型的数据转化为CV_8U /* 参数3：alpha乘数因子 修改对比度 参
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摘要：//cv::Mat src = (cv::Mat_<unsigned int>(3, 3) << 1, 2, 3, 10, 11, 12, 100, 110, 120); cv::Mat src(3, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30)); cv::Mat src1
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摘要：cv::Mat src(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,0)); std::string text = "Hello World!"; cv::putText(src,text, cv::Point(10,50), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN,4
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摘要：将两张相同大小，相同类型的图片融合的函数。他可以实现图片的特效 cv::Mat A(5, 4, CV_8UC3, cv::Scalar(250, 5, 0)); cv::Mat B(5, 4, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 3, 250)); cv::Mat dst; cv::add
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摘要：add加法 cv::Mat src(5, 4, CV_32FC3, cv::Scalar(10, -20, 30)); cv::Mat src1(5, 4, CV_32FC3, cv::Scalar(30, -5, 20)); cv::Mat dst; cv::add(src, src1,dst);
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摘要：两个数组差的绝对值 cv::Mat src(5, 4, CV_32FC3, cv::Scalar(10, -20, 30)); cv::Mat src1(5, 4, CV_32FC3, cv::Scalar(30, -5, 20)); cv::Mat dst; cv::absdiff(src, sr
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摘要：取绝对值 cv::Mat src(5, 4, CV_32FC3, cv::Scalar(-10, -20, 30)); cv::Mat dst; dst=cv::abs(src); std::cerr << src << std::endl; std::cerr << dst << std::end
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摘要：协方差:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/72730000 cv::Mat_<float> samples[3]; samples[0].create(1, 3); samples[0](0, 0) = 1; samples[0](0, 1
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摘要：cv::Mat src(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,0)); cv::Point Points[5]; Points[0] = cv::Point(100, 100); Points[1] = cv::Point(300,100); Points[2] = c
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摘要：cv::Mat img(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,0)); cv::Point root_points[1][4]; root_points[0][0] = cv::Point(215, 220); root_points[0][1] = cv::Point
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摘要：ellipse椭圆圆弧和椭圆扇形 cv::Mat src(600, 600, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0)); cv::Point2i center(200,200); cv::Size2i axes(150, 100); cv::Scalar color(255, 0,
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摘要：圆 cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/sansui.jpg"); cv::Point p0 = cv::Point(100, 100); cv::circle(src, p0, 100, cv::Scalar(0, 0, 255), 2); //画圆 /* 参数1
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摘要：clipLine 判断一条直线是否在矩形内 cv::Mat src(600, 600, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0)); cv::Rect r1(100, 100, 200, 200); cv::rectangle(src, r1, cv::Scalar(255, 0,
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摘要：矩形 #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat img = cv::imread("./tu/马.jpg", cv::IMREAD_UNCHANGED); cv::Point p1= cv::Point(100, 100); cv::Poi
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摘要：直线 #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat img = cv::imread("./tu/马.jpg", cv::IMREAD_UNCHANGED); cv::Point p0 = cv::Point(100, 100); cv::Po
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摘要：line直线 rectangle矩形 clipLine 判断一条直线是否在矩形内 circle圆 ellipse椭圆圆弧和椭圆扇形 fillPoly填充的多边形 polylines 画多边形 fillconvexpoly填充的凸多边形 putText绘字
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摘要：协方差: 协方差表示的是两个变量的总体的误差.如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值 协方差
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摘要：取绝对值 min函数 cvRound返回整数值-四舍五入 cvFloor返回不大于参数的最大整数值 cvCeil返回不小于参数的最小整数值 reshape修改行数和通道数 randShuffle打乱矩阵 两个数组差的绝对值 flip翻转 LUT查表 mean计算均值 meanstddev计算矩阵的均
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摘要：win.h #ifndef WIN_H #define WIN_H #include <QWidget> #include <QDebug> #include <QFileDialog> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <QPushButton> #inc
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摘要：文件对话框--QFileDialog： 需要 #include <QFileDialog> QString file_name=QFileDialog::getOpenFileName(this,"请选择需要打开的文件：",".","*.txt *.png"); //打开文件对话框 //参数1 父控
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