OpenCV学习笔记(三)——Mat,图像的新容器

本文介绍OpenCV 2.0中新的数据结构Mat类,对比之前的cvMat和IplImage,Mat类提供了更好的内存管理和多维数组支持,并且支持多种数据类型如Point2f和RNG类等,还提供了类似Matlab的操作风格。

        自从版本2.0,OpenCV采用了新的数据结构,用Mat类结构取代了之前用extended C写的 cvMat 和 lplImage,更加好用啦,最大的好处就是更加方便的进行内存管理,对写更大的程序是很好的消息。

需要注意的几点:

1. Mat的拷贝只是复制了Mat的信息头,数据的指针也指向了被拷贝的数据地址,而没有真正新建一块内存来存放新的矩阵内容。这样带来的一个问题就是对其中一个Mat的数据操作就会对其他指向同一块数据的Mat产生灾难性的影响。

2.建立多维数组的格式是这样的

	int sz[3] = {2, 2, 2};
	Mat L(3, sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));
3.传统的 lplImage 格式也可直接转换为Mat格式

	IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1);
	Mat mtx(img); // convert IplImage* -> Mat
如果想将新版本的Mat格式转换为老版本,则需要如下调用:

Mat I;
IplImage* pI = &I.operator IplImage();
CvMat* mI = &I.operator CvMat();
不过更安全的调用格式为:

Ptr<IplImage> piI = &I.operator IplImage();
4.Mat 结构更加友好,很多操作更接近matlab的风格

5.也有 Point2f Point3fvector等数据结构可以使用

6.RNG类可以产生随机数

7.实现颜色通道的分离使用函数split


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值