OpenCV学习之Data Structure Conversion

最新推荐文章于 2025-07-29 08:47:59 发布
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本文介绍如何在OpenCV中进行KeyPoint、Point2f及DMatch数据结构间的转换。KeyPoint与Point2f可通过KeyPoint::convert()函数直接转换；而DMatch数据集则需要通过特定方法拆分为Point2f或KeyPoint。

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OpenCV数据结构KeyPoint、Point2f、DMatch相互转换

　　最近使用OpenCV进行图像特征提取中会涉及到KeyPoint、Point2f、DMatch数据结构之间的转换与拆分等。网上已有大多数解决方案，查看OpenCV源码中KeyPoint类时候已经封装好KeyPoint与Point2f数据结构之间的转换，可以直接调用KeyPoint::convert()函数进行转换。下面是KeyPoint类对外的接口与源码的实现。

KeyPoint 转换 Point2f

　源码实现部分

Point2f 转换 KeyPoint
　源码实现部分

DMatch 数据集拆分 Point2f or KeyPoint

参考

https://opencv.org/

c#视觉应用开发中如何使用OpenCV库进行计算机视觉处理？
zhangzhechun的专栏
07-12 304
通过Emgu CV，你可以在C#中轻松地调用OpenCV的功能来进行计算机视觉处理。上面的示例展示了如何读取和显示图像以及进行简单的边缘检测。你可以根据需要扩展这些示例来实现更多复杂的图像处理任务。通过Emgu CV，你可以在C#中实现各种复杂的计算机视觉任务，从基本的图像读取和显示，到高级的特征检测和匹配。Emgu CV提供了丰富的功能，使得在.NET环境中使用OpenCV变得简便。你可以根据项目需求，进一步探索Emgu CV提供的其他功能和模块。
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计算机视觉大讲堂
10-10 1720
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12-17
关于 链栈的建立、插入、删除等算法实现 将一个用户从键盘上输入的十进制整数分别转换成2 进制、8进制、16进制数，并在屏幕上打印输出。 设计一个十进制数n转换成d进制数的函数 conversion(d,n)，依据用户输入的要转换的进制来调用函数实现转换。例如：n要转换成8进制，则调用形式为conversion(8,n)。
数据结构 进制转换
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05-04 731
进制转换算法、栈的应用 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define STACK_INIT_SIZE 100 #define STACKINCREMENT 10 #define Status int typedef struct { int *base; int *top; int stacksize; }SqStack; //构造空栈 int initstack (SqStack &s) { s.base=(int *)mallo
问题 A: 数据结构（C语言版）算法3.1__数制转换Conversion()
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03-29 342
3）类C代码99%可以照抄，主要是要注意类C代码各函数形参中的符号“＆”－－属于C++语言中的引用。在VC中调试时，如果文件扩展名为.c，则要遵循C语法规则，对于“＆”不能照抄，“＆”只能作为求地址运算符，因此，需要改编，实际上只要保证“传地址”就行了。1）我们以此题作为栈的入门级验证性实验，如果是实验课，请不要采用其它优化算法，老老实实按照数据结构（C语言版）教材p46－p48页上的类C代码进行改编。每行输入一个非负十进制整数N（0
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wu_comet的博客
07-25 695
//因为数值转换的最后的结果是逆序排列，故可以用堆来实现 //这里用静态的顺序栈来实现数制的转换 include&lt;iostream&gt; #include&lt;stdio.h&gt; using namespace std; #define max_stacksize 200 typedef int ElemType; typedef struct SqStack{     El...
【数据结构】栈的应用之进制转换
WINGREZ‘S BLOG
08-08 653
参考资料：《数据结构（C语言版）严蔚敏著》 版权说明：未经作者允许，禁止转载。如引用本文内容，需标明作者及出处。如本文侵犯了您的权益，请联系我删除并致歉。 文章说明：如文章中出现错误，请联系我更改。如您对文章的内容有任何疑问，也欢迎来与我讨论。 本文正在施工中...请稍等... void conversion(int N, int d){ //将10进制数N转换为d进制数 In...
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摘要：本文介绍了基于C#和OpenCV的机器视觉检测系统实现方案。系统包含图像采集、预处理、特征提取和分类四个核心模块，通过Emgu.CV库调用OpenCV功能。详细阐述了灰度化、高斯滤波、二值化等预处理技术，以及ORB特征提取方法，并演示了SVM和KNN分类器的应用。该方案适用于工业检测、自动化控制等场景，为开发智能化检测系统提供了完整的技术路径。随着深度学习发展，机器视觉系统将具备更强的复杂任务处理能力。（149字）
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