随笔分类 - 图像/点云
摘要:1.简介 step的几个类别区分: step:矩阵第一行元素的字节数 step[0]:矩阵第一行元素的字节数 step[1]:矩阵中一个元素的字节数 step1(0):矩阵中一行有几个通道数 step1(1):一个元素有几个通道数(channel()) 2.实践 Mat img(3, 4, CV_1
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摘要:图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导: 图像梯度: G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j); dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j); dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j); 其中,I是图像像素的值(如:RGB值)
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摘要:内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。在本质上,内插是用已知的数据来估计未知位置的数值的处理。假设一幅图大小为500500的图像要放大到750750大小,我们应该怎么去放大,实际上放大的算法有很多,它们各有优缺点。 1、最邻近内插:假设我们有个大小750750的图片,它的
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摘要:直接上代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <functional> using namespace std; using namespace cv; class show{ public: show( int _
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摘要:公有属性 (float)angle:角度,表示关键点的方向,-1为初值。 (int)class_id:当要对图片进行分类时,我们可以用class_id对每个特征点进行区分,未设定时为-1,需要靠自己设定 (int)octave:代表是从金字塔哪一层提取的得到的数据。 (Point2f)pt:关键点的
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摘要:1.MAT类: OpenCV从2001年开始发展,在最初使用的是c语言,使用的是IplImage数据结构来存储图像,但是最大的问题需要手动申请释放内从( manual memory management),从OpenCV2.0开始,开始使用C++接口的Mat,这是自动分配和释放内存的(automat
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