随笔分类 - OpenCV
摘要：在OpenCV 4中并没有专门用于图像旋转的函数，而是通过图像的仿射变换实现图像的旋转。实现图像的旋转首先需要确定旋转角度和旋转中心，之后确定旋转矩阵，最终通过仿射变换实现图像旋转。针对这个流程，OpenCV 4提供了getRotationMatrix2D()函数用于计算旋转矩阵和warpAffin
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摘要：前面介绍的阈值比较方法中只有一个阈值，如果需要与多个阈值进行比较，就需要用到显示查找表（Look-Up-Table，LUT）。LUT查找表简单来说就是一个像素灰度值的映射表，它以像素灰度值作为索引，以灰度值映射后的数值作为表中的内容。例如我们有一个长度为5的存放字符的数组，LUT查找表就是通过这个数
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摘要：threshold()函数 代码清单3-17 threshold()函数原型 1. double cv::threshold(InputArray src, 2. OutputArray dst, 3. double thresh, 4. double maxval, 5. int type 6.
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摘要：1、两张图像的比较运算 OpenCV 4中提供了求取两张图像每一位像素较大或者较小灰度值的max()、min()函数，这两个函数分别比较两个图像中每一位元素灰度值的大小，保留较大（较小）的灰度值，这两个函数的函数原型在代码清单3-13中给出。 代码清单3-13 max()和min()函数原型 1.
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摘要：1、寻找图像最值 代码清单3-7 minMaxLoc()函数原型 1. void cv::minMaxLoc(InputArray src, 2. double * minVal, 3. double * maxVal = 0, 4. Point * minLoc = 0, 5. Point * m
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摘要：在图像颜色模型中不同的分量存放在不同的通道中，如果我们只需要颜色模型的某一个分量，例如只需要处理RGB图像中的红色通道，可以将红色通道从三通道的数据中分离出来再进行处理，这种方式可以减少数据所占据的内存，加快程序的运行速度。同时，当我们分别处理完多个通道后，需要将所有通道合并在一起重新生成RGB图像
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摘要：本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型，例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型，并介绍这几种模型之间的数学转换关系，以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。 1、RGB颜色模型 RGB颜色模型的命名方式是采用三种颜色的英文首字母组成
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摘要：除了图像数据之外，有时程序中的尺寸较小的Mat类矩阵、字符串、数组等数据也需要进行保存，这些数据通常保存成XML文件或者YAML文件。本小节中将介绍如何利用OpenCV 4中的函数将数据保存成XML文件或者YAML文件以及如何读取这两种文件中的数据。XML是一种元标记语言，所谓元标记就是使用者可以根
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摘要：1、视频数据读取 虽然视频文件是由多张图片组成的，但是imread()函数并不能直接读取视频文件，需要由专门的视频读取函数进行视频读取，并将每一帧图像保存到Mat类矩阵中，代码清单2-27中给出了VideoCapture类在读取视频文件时的构造方式。 代码清单2-27 读取视频文件VideoCapt
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摘要：1、图像读取函数imread() 代码清单2-24 imread()函数的原型 cv::Mat cv::imread(const String & filename, int flags=IMREAD_COLOR ) filename：需要读取图像的文件名称，包含图像地址、名称和图像文件扩展名 fl
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摘要：1、Mat类常用属 属性 作用 cols 矩阵的列数 rows 矩阵的行数 step 以字节为单位的矩阵的有效宽度 elemSize() 每个元素的字节数 total() 矩阵中元素的个数 channels() 矩阵的通道数 2、通过at方法读取Mat类矩阵中的元素 通过at方法读取矩阵元素分为针对
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摘要：在进行数据处理时需要对数据进行加减乘除运算，Mat类变量支持矩阵的加减乘除运算，代码清单如2-17 代码清单2-17 Mat类的加减法运算 cv::Mat a = (cv::Mat_<int>(3, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9); cv::Mat b = (cv:
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摘要：一、Mat类的构造 1、利用默认构造函数 通过代码清单2-4，利用默认构造函数构造了一个Mat类，这种构造方式不需要输入任何的参数，在后续给变量赋值的时候会自动判断矩阵的类型与大小，实现灵活的存储，常用于存储读取的图像数据和某个函数运算输出结果。 代码清单2-4 默认构造函数使用方式 cv::Mat
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摘要：Mat类用来保存矩阵类型的数据信息，包括向量、矩阵、灰度或彩色图像等数据。Mat类分为矩阵头和指向存储数据的矩阵指针两部分。矩阵头中包含矩阵的尺寸、存储方法、地址和引用次数等。矩阵头的大小是一个常数，不会随着矩阵尺寸大小而改变。在绝大多数情况下矩阵头大小远小于矩阵中数据量的大小，因此图像复制和传递过
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