12 2021 档案
摘要：8U类型的 RGB 彩色图像可以使用 <Vec3b> 3 通道 float 类型的矩阵可以使用 <Vec3f> 对于 Vec 对象，可以使用[]符号如操作数组般读写其元素，如：Vec3b color; //用 color 变量描述一种 RGB 颜色color[0]=255; //0通道的B 分量co
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat M = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 0, -10, 0, -11, 0, 0, 0, 88,
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摘要：K-means算法分割 K-means是一种经典的无监督聚类算法 不需要人工干预。算法原理: （1）随机选择两个中心点； （2）计算每个点到这两个中心点的距离，最近的分成一类（连接起来）； （3）重新计算中心点（平均值计算），计算新的中心点到旧的中心点的差值如果小于输入的值，就说明中心的位置发生了变
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摘要：Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一 原理看视频： https://www.bilibili.com/video/BV16i4y1R7kf?spm_id_from=333.999.0.0 霍夫直线检测 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp>] #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::Mat(10,10,CV_32FC1,cv::Scalar(1)); cv::Mat tmp; c
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摘要：配置： 1.安装qt5 看:https://www.cnblogs.com/liming19680104/p/10546216.html 2.配置手机(模拟器) 我的是oppo手机： 设置-->关于手机->-->双击数次 -->输入密码-->提示处于开发者模式 设置-->其它设置-->开发者选项--
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摘要：直方图均衡化是一种常见的增强图像对比度的方法，使用该方法可以增强局部图像的对比度，尤其在数据较为相似的图像中作用更加明显 直方图是什么: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 直方图均衡化是什么: 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的
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摘要：看：https://www.cnblogs.com/liming19680104/p/15622610.html
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摘要：Scharr是sobel算子的特殊改进情况。当内核大小为3时，Sobel内核可能产生比较明显的误差，为了解决这一问题，Opencv提供了Scharr函数，但该函数仅作用于大小为3的内核，运行速度与Sobel函数一样，但结果却更加精确 #include<opencv2/opencv.hpp> #inc
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摘要：blur均值滤波 这是通过将图像与标准化的盒式过滤器( normalized box filter)进行卷积来完成的。它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素 我们应该指定内核的宽度和高度。 3x3标准化的盒式过滤器如下所示： #include<opencv2/opencv.hpp> #inc
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摘要：int i = cv::min(40, 20);//返回两个数中的最小值
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摘要：OTSU算法和最大熵算法，但这两种算法都属于全局阈值法，所以对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法会显得苍白无力，如下图： 此时应采用自适应阈值法(adaptiveThreshold)，它的思想不是计算全局图像的阈值，而是根据图像不同区域亮度分布，计算其局部阈值，所以对于图像不同区域，能够自
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摘要：double t2 = (double)cv::getTickCount();//返回从操作系统启动到当前所经的计时周期数 double t= cv::getTickFrequency()//用于返回CPU的频率 //单位是秒，也就是一秒内重复的次数 //所以剩下的就很清晰了：总次数 / 一秒内重复
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摘要：从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大(就是能自动区分图像前景与背景的二值化) 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> bool down = false; int i = 0; void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) //鼠标回调函数 {
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摘要：使用一个指定的核元素去膨胀一个图像，图像膨胀的过程类似于一个卷积的过程，源图像矩阵A 以及结构元素B，B在A矩阵上依次移动，每个位置上B所覆盖元素的最大值替换B的中心位置值（即锚点处），完成整个膨胀的过程 注意：所谓的腐蚀与膨胀的对象是针对图像中的白色元素所说的 算法通俗理解：膨胀算法使图像扩大一圈
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摘要：注意：所谓的腐蚀与膨胀的对象是针对图像中的白色元素所说的 侵蝕顧名思義就是消融物體的邊界，如果物體大於結構元素，侵蝕的結果是讓物體瘦一圈，而 這一圈的寬度是由結構元素大小決定的，如果物體小於結構元素，則侵蝕後物體會消失，如果 物體之間有小於結構元素的細小連通，侵蝕後會分裂成兩個物體 對於集合I和H，
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摘要：cv::Mat element = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(3, 3), cv::Point(-1, -1));//结构元素(内核矩阵) /* 第一个参数:表示内核的形状 矩形：MORPH_RECT 交叉形：MORPH_CROSS
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摘要：图像修复技术的原理是什么呢？ 简而言之，就是利用那些已经被破坏的区域的边缘， 即边缘的颜色和结构，根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区的信息内容，然后对破坏区进行填补 ，以达到图像修补的目的 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int
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摘要：摄像头置顶软件：链接：https://pan.baidu.com/s/1r6GDy2F-Sgsp_f1W3liv4g 提取码：6666 天子骄龙
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摘要：定义1:三种初等变换： （i）对换两行（对换 i，j两行，记作 ri ↔ rj）； （ii）以数 k≠0 乘某一行中的所有元（第i行乘 k，记作 ri×k）； （iii）把某一行所有元的 k 倍加到另一行对应的元上去（第j 行的 k 倍加到第i行上，记作 ri +krj） 把定义中的“行”换成“列”
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摘要：1.打开QT程序，以release方式运行一次 2.打开release文件夹，将这个.exe文件拷贝到一个新文件夹中 3.打开程序 4.进入新文件夹 5.输入命令行：windeployqt 程序名 等待执行完毕 此时，理论上在当前目录下是可以点击运行exe程序的，如果可以运行，说明库文件都已经拷贝到
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摘要：需要 #include <QSystemTrayIcon> 显示系统托盘 win.h #ifndef WIN_H #define WIN_H #include <QDialog> #include <QSystemTrayIcon> //系统托盘类 #include <QDebug> class w
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摘要：更改QT执行文件图标 1.将ico图片复制到工程文件中： 2.在qt的工程中加上RC_ICONS +=图片名字.ico : 3.编译
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摘要：logPolar与 linearPolar在效果上的区别： linearPolar在区域内影响度是均匀的；logPolar越靠近原点影响度越大 11.jpg cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/11.jpg"); cv::imshow("src",src); cv:
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摘要：【说明：y轴相当于角度，x轴表示到原点的距离】 效果:把圆形展成矩形；作用：比如在文字识别时，圆形不易识别，展成矩形容易识别 cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/8.png"); cv::imshow("src",src); cv::Mat dst; cv::lin
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摘要：粘贴板是由操作系统维护的 需要 #include <QClipboard> #include <QGuiApplication> #include <QApplication> 文本 QClipboard *clipboard =QGuiApplication::clipboard(); //获取剪
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摘要：打开系统注册表,win-R--> regedit-回车进入 对于HKEY_LOCAL_MACHINE目录的写入，需要管理员权限 HKEY_CURRENT_USER--Software (这里主要存储系统软件信息) 需要 #include <QSettings> //导入设置类 写注册表 QSetti
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摘要：2.png #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { //边缘检测之拉普拉斯变换Laplacian() cv::Mat src = cv::imread("D:\\bb\\tu\
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摘要：分块矩阵 对于行数和列数较高的矩阵 A，运算时常采用分块法，使大矩阵的运算化成 小矩阵的运算.将矩阵 A 用若干条纵线和横线分成许多个小矩阵，每一个小矩 阵称为 A 的子块，以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵 例如将 3×4 矩阵 分成子块的分法很多，下面举出一种分块形式 可记为 其中 即 A
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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::vector<cv::Ma
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat A = cv::imread("D:/bb/tu/ma1.png"); //载入图像 cv::imshow("原图像",
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摘要：win.h #ifndef WIN_H #define WIN_H #include <QWidget> #include <QContextMenuEvent> //用于产生右键事件 #include <QMenu> //用于生成右键菜单 #include <QAction> //用于添加菜单栏动
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摘要：在pro中加入两个qmake: QT += multimedia QT += multimediawidgets 头文件 #include <QCamera> //导入摄像头类 #include <QCameraInfo> //摄像头信息类 #include <QCameraViewfinder>
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摘要：克拉默法则： 如果线性方程组（9）的系数矩阵 A 的行列式不等于零，即 那么，方程组（9）有惟一解 其中 A j（j= 1，2，…，n）是把系数矩阵 A 中第j列的元素用方程组右端的常数项 代替后所得到的 n 阶矩阵，即
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摘要：cartToPolar #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { std::vector<cv::Point2f> sides;//建立容器存
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { //std::vector<float> vec; std::vector<int> vec; fo
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摘要：逆矩阵的定义: 定义:对于 n 阶矩阵 A，如果有一个 n 阶矩阵 B，使 A B = B A = E， 则说矩阵 A 是可逆的，并把矩阵 B 称为 A 的逆矩阵，简称逆阵 如果矩阵 A 是可逆的，那么 A 的逆矩阵是惟一的 A 的逆矩阵记作 A -1 .即若 A B = BA = E，则 B =
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摘要：定义:由 n 阶方阵 A 的元素所构成的行列式（各元素的位置不变），称为 方阵A 的行列式，记作det A 或 |A︳. 应该注意，方阵与行列式是两个不同的概念，n 阶方阵是 n 2 个数按一定方 式排成的数表，而 n 阶行列式则是这些数（也就是数表 A）按一定的运算法则所 确定的一个数. 由A 确
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摘要：转置矩阵 定义 ： 把矩阵 A 的行换成同序数的列得到一个新矩阵，叫做 A 的转置矩 阵，记作 A T 矩阵的转置也是一种运算，满足下述运算规律 （1）（A T）T = A； （ii）（A + B）T = A T +B T； （iii）（λA）T =λA T； （iv）（A B）T = B T A
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摘要：sobel算子是一种常用的边缘检测算子，是一阶的梯度算法。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。Sobel卷积因子为： 其中，Gx是横向的算子，Gy是纵向的算子。原图像记为f，则GX = Gx*fGY = Gy*fG
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摘要：定义4 设A=（aij) 是一个m×s矩阵，B=（bij) 是一个s×n矩阵，那么规定矩 阵 A 与矩阵 B 的乘积是一个 m×n 矩阵 C =（cij）， 并把此乘积记作 C = A B 矩阵的乘法不满足交换律，即在一般情形下，A B≠BA 矩阵的乘法虽不满足交换律，但仍满足下列结合律和分配律（假
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摘要：定义 3 数λ与矩阵 A 的乘积记作λA 或 Aλ，规定为 数乘矩阵满足下列运算规律（设 A、B 为 m×n 矩阵，λ、μ为数）： （i）（λμ）A =λ（μA）； （ii）（λ+μ）A =λA +μA； （iii）λ（A +B）=λA +λB
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摘要：定义 2 设有两个 m×n 阵 A =（aij）和 B =（bij），那么矩阵 A 与 B 的和记 作 A +B，规定为
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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/ma.png"); cv::M
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