08 2018 档案
摘要：计算机中可以同时有加法器和减法器，但是为了简化逻辑算术单元设计，计算机里只需要加法器，可以不需要减法器。为什么？ 因为加法和减法运算都可以通过加法器运算。那减法运算如何通过加法器计算呢？ 1、模的概念： 在日常生活中，将某物体顺时针旋转270度和逆时针旋转90度能达到同样的效果，把时钟里的分钟顺时针
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摘要：vector之二维向量 一维向量：以指定类型数据为元素 二维向量：以向量为元素 vector<int> 盛放int类型的数 vector<vector<int>> 变量名; 盛放vector<int>类型的向量 一维向量for循环和二维向量for循环一样！ 实例运行： 1 #include<iost
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摘要：1、Debug与Release 在Debug模式下运行出现下面问题： 改为Debug模式后运行正常如下： 2、using namespace std的使用
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摘要：5.11.1 颜色圆检测 RGB: RGBA（Alpha），A用于描述三原色的透明度！ 单通道： 俗称灰度图，每个像素点只能有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色，可以说灰度是黑与白之间的过渡色！ 多通道： 多通道也就是RGB三原色，每个像素
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摘要：Visual Studio 2015中的常用调试技巧分享 https://www.cnblogs.com/chenxinblogs/p/5298032.html 如何用好vs2015的调试器 新手必看 https://blog.csdn.net/tobe_numberone/article/deta
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摘要：图像平滑也称模糊或滤波。 高频是图像中灰度变化剧烈点，低频是图像中灰度变化不大的点。 4.4.1 盒滤波 4.4.2均值滤波 一个点邻域内像素平均值代替该点灰度。均值滤波实现：blur调用盒滤波器，它们都是典型的线性滤波器。 算法简单，计算速度快，但不能很好地保护图像细节，图像去噪同时破坏了图像的细
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摘要：4.3.1 椒盐噪声 1 /////////////////////////////4.3.1椒盐噪声///////////////////////////// 2 ////////https://blog.csdn.net/qq_35724402/article/details/60347024
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摘要：4.2.1 图像掩码操作 filter2D函数：计算图像卷积 1 ////////https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/60144935 2 #include "stdafx.h" 3 4 #include <iostream> 5 #i
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摘要：4.1.1 最近邻插值 最简单图像缩放方法，原理：提取源数据图像中与其邻域最近像素值来作为目标图像相对应点的像素值。 目标各像素点的灰度值-->源图像中与其最邻近像素的灰度值。 OpenCV中提供3个将浮点型数转换成整数的函数：cvRound/cvFloor/cvCeil 1 ////////htt
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摘要：4.5.1 导向滤波 导向滤波能实现：双边滤波的边缘平滑；在检测到边缘附近 应用：图像增强、HDR压缩、图像抠图以及图像去雾等 1 #include <iostream> 2 #include "opencv2/core/core.hpp" 3 #include "opencv2/highgui/h
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摘要：由原来使用向量vector<mat> imageRGB改为使用数组Mat image[3] 其他参考：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/49277171
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摘要：push_back 是算法语言里面的一个 函数名。 C++ 中的vector头文件里面就有这个push_back函数，在vector类中作用为在vector尾部加入一个数据。string中也有这个函数，作用是字符串之后插入一个字符。 1 #include <iostream> 2 #include
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摘要：在图像处理方面，无论是加是减，乘除，都会超出一个像素灰度值的范围（0～255），saturate_cast函数的作用即是：当运算完之后，结果为负，则转为0，结果超出255，则为255。 https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/605709
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摘要：1 ////////https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72814206 2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 3 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp
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摘要：应用1：图像补运算：MatIterator_迭代器反色处理： 1 #include <opencv2/video/background_segm.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include<core/core.hpp> 4 #include<highgui/highg
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摘要：Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系： A是一个常数，通常取1，这个指数即为Gamma。 Gamma校正的原理很简单，就一个很简单的表达式，如下图所示： 其中V_in的取值范围是0~1，最重要的参数就是公式中的γ参数！ γ的值决定了输入图像和输
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摘要：3.3.4 距离变换-扫描 1 //////https://blog.csdn.net/gone_huilin/article/details/53223026 2 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 3 #include <opencv2/core/cor
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摘要：基于下面两个例子的理解： 示例一：4通道图像分割 1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 using namespace cv; 3 4 int main() 5 { 6 Mat bgra(500, 500, CV_8UC4, Scalar(255, 255, 0, 255
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摘要：1. 基于直方图均衡化的图像增强 直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。 彩色图像的直方图均衡化实现： include <opencv2/highg
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摘要：3.2.1灰度直方图 1 //////3.2.1灰度直方图方法2： 2 ////Source Code:https://blog.csdn.net/gone_huilin/article/details/53222806 3 #include <opencv2\opencv.hpp> 4 int m
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摘要：1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 #include<iostream> 3 4 using namespace std; 5 using namespace cv; 6 7 int main() 8 { 9 Mat mat1 = Mat(2, 2, CV_32FC1)
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摘要：cv::threshold() cv::adaptiveThreshold() Otsu算法比较： 1、直接阈值化——cv::threshold() 每一种阈值化操作类型效果： 2、Otsu算法 这种阈值化的结果相对来说比较理想，可以避免寻找合适阈值的操作，但是这种方式运算量较大，费时。 3、cv:
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摘要：////Source Code:https://blog.csdn.net/gone_huilin/article/details/53222764 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" int main() { // 图像读取及判断 cv::Mat srcI...
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摘要：1 ////Source Code:https://blog.csdn.net/gone_huilin/article/details/53222752 2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 3 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 4 int main() 5 { 6 // 读取源图...
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摘要：1 ////3.1.4双阈值法二值化操作 2 ////利用OpenCV的threshold函数实现双阈值法二值化操作的源码! 3 ////SourceCode:https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51566817 4 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 5 #include "...
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摘要：OTSU法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想。 所以可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法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,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 从L个灰度级遍历t，使得t
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摘要：https://www.cnblogs.com/handsomecui/p/4723949.html
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摘要：图像投影特征图的波峰波谷查找的相关原理及利用差分遍历法查找波峰： https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51671975?locationNum=8&fps=1 投影曲线是离散：求差分函数，查找方法：差分遍历向量法来实现波峰波谷的查找，向量二
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摘要：1 //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 2 ////源码来源于：https://blog.csdn.net/fanhongweifd/article/details/
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摘要：链接：https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/68942211
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摘要：链接：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70159660
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摘要：1 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 2 #include <opencv2/core/core.hpp> 3 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 4 #include <iostream> 5 6 using n
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摘要：1 //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 2 ////Code Source 3 ////https://blog.csdn.net/ljbkiss/a
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摘要：cv::Mat::at<float> 参考链接： https://blog.csdn.net/github_35160620/article/details/51708659 https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/60867547
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摘要：https://blog.csdn.net/chiliaolm/article/details/52916179 https://blog.csdn.net/Sandwichsauce/article/details/79847525
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摘要：参考链接：http://www.runoob.com/cplusplus/cpp-if-else.html
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摘要：typedef char* PCHAR; // 一般用大写PCHAR pa, pb; // 可行，同时声明了两个指向字符变量的指针 教程： C/C++ typedef用法详解（真的很详细）：https://blog.csdn.net/superhoy/article/details/53504472
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摘要：问题来源：typedef enum { back, object } entropy_state; 理解： 1.将会为每个枚举元素分配一个整型值，默认从0开始，逐个加1。 2.也可以在定义枚举类型时对枚举元素赋值，此时，赋值的枚举值为所赋的值，而其他没有赋值的枚举值在为前一个枚举值加1. 参考链接：
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