OpenCV Core组件操作

opencv3学习笔记(三)——core组件之模块operations on array 1.引言operations on array:数组操作。从官网上及源码上我们可以看到该模块声明了5个类、94个函数、重载了6个函数、定义了9个枚举类型。 详细链接:官网详解2.类声明3 函数声明3.1 void cv::absdiff ()3.1.1 函数用途absdiff:absolute difference 该函数用于计算两个矩阵或一个矩阵与一个数的差的绝对值3.1.2 函数原型void 阅读详情

最近在复习opencv,整理一下基础知识。今天把Core组件的相关操作记录下来,常用的操作有以下几个:

Mat结构体

 

访问像素

Matimage;

Uchar*data = image.ptr<uchar>(i);

 

Mat_<Vec3b>::iteratorit = image.begin<Vec3b>();

(*it)[0];

 

Image.at<Vec3b>(i,j)[0];

图像叠加、混合

Matimage;

Image= iamge(Rect(500,250,logo.cols,log.rows));

Image= image(Range(250,250+logoimage.rows), Range(250,250+logoimage.cols));

logoImage.copyTo(image,mask);

addWeighted();

通道分离、合并

Spilt();

Merge();

对比度、亮度调节

 

下面记录一个VS下面的例子,方便以后利用、查看。

#include<iostream>
#include "classify.h"
#include<math.h>
#define max(a,b) a>b?a:b
using namespace std;
#define WINDOW_NAME "融合"
int g_nAl = 0;
void on_Trackbar(int a, void* c)		//添加进度条
{
	cv::Mat image1 = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\4.jpg");
	cv::resize(image1, image1, cv::Size(720, 1280), 0.0, 0.0, CV_INTER_NN);
	cv::Mat imageResult;
	cv::Mat image2 = cv::Mat::zeros(image1.size(), image1.type());
	try
	{
		addWeighted(image1, g_nAl / 100.0, image2, 1 - g_nAl / 100.0, 20.0, imageResult);
	}	
	catch (...)
	{
		
	}
	cv::imshow("WINDOW_NAME", imageResult);
	cv::waitKey(10);
}

void imageAdd()//图像融合
{
	cv::Mat image1 = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\3.jpg");
	cv::Mat image2 = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\5.jpg");
	cv::Mat image3 = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\4.jpg");
	cv::resize(image1, image1, cv::Size(869, 1200), 0.0, 0.0, CV_INTER_NN);
	cv::resize(image2, image2, cv::Size(300, 250), 0.0, 0.0, CV_INTER_NN);
	cv::resize(image3, image3, cv::Size(869, 1200), 0.0, 0.0, CV_INTER_NN);
	cv::Mat image4 = image1(cv::Rect(500, 300, image2.cols, image2.rows));
	image2 = cv::min(image4, image2);
	image2.copyTo(image4, cv::Mat());
	cv::imshow("result", image1);
	addWeighted(image1, 0.5, image3, 0.5, 0.0, image1);
	cv::imshow("图像融合", image1);
	cv::waitKey();
}

void splitMerge()//通道分离、合并
{
	cv::Mat image1 = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\7.jpg");
	cv::Mat image2 = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\11.jpg");
	cv::Mat image3 = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\12.jpg");
	cv::resize(image2, image2, cv::Size(869, 1200), 0.0, 0.0, CV_INTER_NN);
	cv::resize(image1, image1, cv::Size(869, 1200), 0.0, 0.0, CV_INTER_NN);
	cv::resize(image3, image3, cv::Size(869, 1200), 0.0, 0.0, CV_INTER_NN);
	cv::Mat image4;
	cv::Mat spilt1[3];
	cv::Mat spilt2[3];
	cv::Mat spilt3[3];
	split(image1, spilt1);
	split(image2, spilt2);
	split(image3, spilt3);
	spilt1[2] = spilt1[2];
	spilt1[2] = spilt3[2];
	merge(spilt1, 3, image4);
	cv::imshow("分离、合并", image4);
	cv::waitKey();
}

void brightnessContrast(int value, int value2)		//亮度对比度调节
{
	cv::Mat image = cv::imread("D:\\OpenCVprivate\\3.jpg");
	image.rowRange(0, 10).setTo(cv::Scalar(0));
	image.colRange(image.cols - 10, image.cols).setTo(cv::Scalar(0));
	image.colRange(0, 10).setTo(cv::Scalar(0));
	image.rowRange(image.rows - 10, image.rows).setTo(cv::Scalar(0));
	for (int y = 10; y < image.rows - 10; y++)
	for (int x = 10; x < image.cols - 10; x++)
	for (int c = 0; c < image.channels(); c++)
	{
		image.at<cv::Vec3b>(y, x)[c] = MIN((value*0.01)*(image.at<cv::Vec3b>(y, x)[c] + value2), 255);
		image.at<cv::Vec3b>(y, x)[c] = MAX(image.at<cv::Vec3b>(y, x)[c], 0);
	}
	cv::imshow("亮度对比度", image);
	cv::waitKey();
}

int main()
{
	imageAdd();
	splitMerge();
	brightnessContrast(120,0);//修改图像对比度(120%),亮度(+0)
	
	g_nAl = 70;
	double g_nMax = 100;
	cv::namedWindow(WINDOW_NAME,1);
	cv::createTrackbar("name:",WINDOW_NAME,&g_nAl,g_nMax,on_Trackbar); 	
	cv::waitKey();
	return 0;
}
正常运行是没问题,知识没有整理,看起来会有些不舒服。好在代码不多,有时间在整理吧
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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初探core组件 1.对于Mat结构的理解 显式创建Mat对象的七种方法 1.用Mat构造函数() 2.使用c/c++通过构造函数初始化 3.用已存在的lplImage指针创建信息头 4.用create()函数创建 5.使用MATLAB形式的初始化方式 6.对小矩阵使用逗号分隔式初始化函数 7.为已存在的对象创建新的信息头 这些的代码都是比较简单的。但是需要注意的是:1.endl后面那个是l不是1(c++没写过。。)2.对于stdafx.h是预编译的头文件,所以不需要再写,以免报错。 一些代码如下: //*

wzw的博客 243

OpenCV3编程入门 学习笔记

OpenCV3编程入门 学习笔记 2018.12.12—2018.12.29 此博客为在看过毛星云版《OpenCV3编程入门》后所总结的一本笔记,可供复习使用。 文章目录 OpenCV3编程入门 学习笔记第一部分 快速上手OpenCV1.5快速上手OpenCV图像处理1.6...

qq153198768的博客 554
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chasingMax
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