P2 传统计算机视觉--opencv--色彩空间转换--Mat图像操作--绘制图形和文字

已于 2024-03-05 14:47:38 修改
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分类专栏： opencv 文章标签： 计算机视觉 opencv 人工智能
于 2024-03-05 11:27:44 首次发布
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本文深入探讨了OpenCV库在计算机视觉中的应用，重点讲解了色彩空间的转换，包括如何进行Mat图像的拷贝、属性访问以及通道的分离与合并。此外，还详细介绍了如何利用OpenCV绘制图形和文字，包括中文和英文文字的绘制方法。

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opencv笔记——绘制图形与文字
终成大师的博客
04-02 255
部分笔记参考自点击这里 cv::Point与cv::Scalar Point表示2D平面上的一个点(x, y) Point p; p.x = 11; p.y = 14; 或者 Point p = Point(11, 14); 1 Scalar表示四个元素的向量 Scalar(a, b, c, d)//a = blue, b = green, c = red, d = alpha; ...
CV_32F转为CV_8U，图像类型转换
danmeng8068的博客
10-30 8310
img = cv::Mat::zeros(*ny, *nx, CV_32F); maxVal = 0; double minVal = 0; minMaxLoc(img, &minVal, &maxVal); img8bits = cv::Mat::zeros(*ny, *nx, CV_8UC1); if (minVal != m...
【OpenCV】数组转成Mat的问题
不知道在干嘛每天
10-30 2690
将数组转换成Mat类型时要注意与上表的数据类型对应，否则会出现一些奇奇怪怪的问题。这里有一个Int类型的数组，需要转换成Mat，并进行浮点运算。做法是：Int数组转换成Mat时选择。，否则后面计算时还是会当成整数运算。long和int为4字节（32位）double为8字节（64位）切记：不要初始化时不要直接选择。short为2字节（16位）float为4字节（32位）char为1字节（8位），然后再将Mat转换成。
opencv 数组转换为mat
qq_15505637的博客
09-27 6347
float labels[16] = {1.0, 1.0,1.0,1.0,2.0,2.0,2.0,2.0,3.0,3.0,3.0,3.0,4.0,4.0,4.0,4.0};  CvMat labelsMat = cvMat(16, 1, CV_32FC1, labels);
OpenCV3.0以上版本的Mat和IplImage相互转换
yangpan011的博客
01-18 4705
Mat 是OpenCV和C++的接口矩阵类，ImlImage是OpenCV和C语言的接口的结构体，但是C++程序有时候时候还是要用到ImlImage，例如在MFC中的Picture Control显示图片。 下面总结了针对OpenCV3.0以上版本的Mat和IplImage相互转换方法：   [cpp] view plain copy //IplImage—>Mat   //EXA...
opencv 数组转化为CV：：MAT格式方法
chiyiwei7384的博客
07-23 2355
图像采集过程中，采集的图像数据格式如下： typedef struct _tagFRAME_DATA //图像帧数据 { unsigned int Width; //图像宽度 unsigned int Height; //图像高度 unsigned char Img[MAX_FRAME_LENGTH]; //图像数据 }FRAME_D.
【opencv】opencv中Mat类型转换 ConvertTo
AI知识搬运工
08-22 2万+
更多内容关注微信公众号：ML_Study 在使用Opencv中，常常会出现读取一个图片内容后要把图片内容的像素信息转为浮点并把当前的mat作为矩形进行矩阵计算，那么这里就有一个类型转换问你，在新的opencv中mat有一个函数可以用于类型的相互转换 ConvertTo oclMat::convertTo(oclMat& m, int rtype, double alpha=1,...
OpenCV学习笔记（四十）——再谈OpenCV数据结构Mat详解
迭代的是人，递归的是神
12-28 16万+
我记得开始接触OpenCV就是因为一个算法里面需要2维动态数组，那时候看core这部分也算是走马观花吧，随着使用的增多，对Mat这个结构越来越喜爱，也觉得有必要温故而知新，于是这次再看看Mat。 Mat最大的优势跟STL很相似，都是对内存进行动态的管理，不需要之前用户手动的管理内存，对于一些大型的开发，有时候投入的lpImage内存管理的时间甚至比关注算法实现的时间还要多，这显然是不合适的。除了
OpenCV3.0中CvMat格式转换为Mat格式的方法
鲲鹏望舒
01-08 6867
OpenCV3.0中CvMat格式转换为Mat格式的方法
OpenCV参考手册之Mat类详解
Armily的专栏
12-13 2366
转自 http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标      我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像：数码相机、扫描仪、计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种。在每种情况下我们（人类）看到了什么是图像。但是，转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值。       例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含
opencv 的Mat类型转换
yuhuqiao的博客
11-05 3121
1 Mat 转String std::vector<uchar> buff; cv::imencode(".bmp", load_image, buff); std::string image_string(reinterpret_cast<char*>(&buff[0]), buff.size()); 2 String 转Mat std::vector&lt...
opencv中Mat类型转换
u013925378的博客
12-01 9888
1.Mat不同数据类型之间的转换 缩放并转换到另外一种数据类型。如果输入数组与输出数组的类型相同，则函数可以被用于缩放和平移矩阵或图像。 主要函数：convertTo() 函数原型：Mat::convertTo(OutputArray _dst, int _type, double alpha, double beta) 参数解释：                    _dst：目的矩阵...
【OpenCV3】文字绘制——cv::putText详解
热门推荐
guduruyu的专栏
03-30 18万+
opencv中除了提供绘制各种图形的函数外，还提供了一个特殊的绘制函数——在图像上绘制文字。这个函数即是cv::putText()。
深度图数据增强方案-随机增加ROI区域的深度
qq_54708219的博客
05-25 325
主要思想：随机增加ROI区域的深度，模拟物体处在不同位置的形态。
目标检测预测框置信度（Confidence Score）计算方式
Nelson_hehe的博客
05-29 480
目标检测模型中的预测框置信度是衡量检测结果可靠性的关键指标。不同模型计算置信度的方式各有特点：基于分类和目标性评分的模型（如Faster R-CNN、SSD）将目标存在概率与最高类别概率相乘；YOLO系列早期版本直接预测置信度，新版本则采用目标性分数与类别概率乘积；基于Transformer的DETR则直接输出包含"无对象"类别的概率分布。这些方法本质上都是评估预测框中存在特定类别对象的可能性，通过置信度阈值可有效平衡检测精度和召回率。
Python----目标检测（YOLO数据集）
weixin_64110589的博客
05-26 459
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，其数据集格式 与 COCO 数据集格式不同。YOLO 数据集格式相对简单，主要包括图像文 件和对应的标签文件。
计算机视觉与深度学习 ｜ 基于 YOLOv8 + BeautyGAN + CodeFormer + Face Parsing 实现简单的人脸美颜
尘世冰封的专栏
05-24 378
以下是一个基于YOLOv8、BeautyGAN、CodeFormer和Face Parsing的完整人脸美颜实现方案。包含算法流程、完整代码实现（附详细注释）和核心公式说明。该实现方案完整覆盖从人脸检测到美颜输出的全流程，代码经过模块化设计便于扩展。Face Parsing皮肤分割。CodeFormer细节增强。BeautyGAN皮肤美化。YOLOv8人脸检测。
目标检测：YOLO 模型详解
m0_73776435的博客
05-21 1212
YOLO 模型凭借其高效的端到端检测能力，在实时目标检测领域取得了显著的成果。：在前几代 YOLO 的基础上，对损失函数进行了进一步的优化和完善，使其能够更好地平衡边界框定位误差和类别分类误差之间的关系，并且针对不同尺度特征图的预测结果采用了不同的损失权重，以提高模型在不同尺度上的检测效果。：进一步改进了损失函数，采用了不同尺度特征图的损失加权求和的方式，使得模型在不同尺度上的检测结果都能够得到有效的优化，并且对边界框的坐标、宽度高度以及类别置信度的误差计算都进行了精细化的设计，以提高整体检测性能。
高光谱成像相机：基于高光谱成像技术的玉米种子纯度检测研究
最新发布
wayho的博客
05-29 414
种子纯度是衡量种子质量的核心指标之一，直接影响农作物产量与品质。传统检测方法（如形态学观察、生化分析）存在耗时长、破坏样本、依赖人工等缺陷。近年来，高光谱成像技术因其融合光谱与图像信息的优势，成为无损检测领域的研究热点。中达瑞和作为国内高光谱成像设备的领先供应商，可实现国产替代，助力科研院校进行高光谱成像领域的研究和探索。本研究基于高光谱相机，结合图像熵特征与机器学习算法，实现了多品种玉米种子的快速纯度识别。
图像复原技术：OpenCV实现的Lucy-Richardson算法
这种算法适用于图像去模糊和图像复原的问题，特别是当已知点扩散函数（PSF）时。该算法基于最大似然估计原理，通过迭代的方式优化图像数据以逼近原始图像。这种方法特别适用于天文图像处理，因为天文观测中常常会受...
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