HLdongdong的博客

QImage与cv::Mat相互转换单纯的转换而已，不赘述头文件mat2qimg.h#ifndef MAT2QIMG_H#define MAT2QIMG_H#include <QImage>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#includ...

常用工具图像相关图像相关opencv，很强大，不赘述。stb 图像的读取与写入等简单操作，代码都在.h文件中，包含一个头文件与一个宏定义即可使用 https://github.com/nothings/stbCImg 与stb类似。简单，轻量。...

GPU+opencv基础1. cv::cuda::GpuMat与cv::Mat数据传递2. opencv3.4.6中关于CUDA加速部分的函数大多不好用！！！1. cv::cuda::GpuMat与cv::Mat数据传递 Mat imageInCPU; cuda::GpuMat imageInGpu; //cv::Mat->cv::cuda::GpuMat imageInGpu.u...

使用OpenCV读取视频和视频的相似性度量目标当今，数字摄像设备是随处可见。因此，一定会遇到这样的情况：图像处理已经不能满足要求，而需要进行视频处理。这大致分两种情况：1、实时采集(对于网络摄像头)。2、预先录制的或存在硬盘里的视频文件。OpenCV使用相同的c++类以相同的方式处理这两种情况。这就是本教程要学习的内容：如何打开并读取视频流两种检查图像相似性的方法：PSNR和S...

在调试时，可以使用如下方式打印出问题 try { //有问题的代码 } catch (cv::Exception& err) { printf("exception: %s\n", err.what()); system("pause"); }最好在查看问题后直接停止调试。

在使用C++处理图像时，将图片数据转存至数组中，用起来会比较直观。但是当需要使用不同的图片时，如果使用的图片大小不一致，就会很麻烦，因为数组在初始化时必须指定大小。解决方法如下：1、使用宏定义将图片的大小使用宏定义定义在文件头，这样改变图像时，只需要改变定义的值就可以了，这种方法很low~~~2、使用动态内存代码很简单，不过多赘述了，记得要释放内存！！ 创建好的“数组”里

官方的解释，摘下来备忘 Waits for a pressed key.C++: int waitKey(int delay=0)Python: cv2.waitKey([delay]) → retvalC: int cvWaitKey(int delay=0 )Python: cv.WaitKey(delay=0) → intParameters: delay – Delay in m

图像拼接是一项应用广泛的图像处理技术。根据特征点的相互匹配，可以将多张小视角的图像拼接成为一张大视角的图像，在广角照片合成、卫星照片处理、医学图像处理等领域都有应用。早期的图像拼接主要是运用像素值匹配的方法。后来，人们分别在两幅图像中寻找拐点、边缘等稳定的特征，用特征匹配的方法拼接图像。本实验根据Matthew Brown (2005) 描述的方法，实现多张生活照的拼接。

Canny边缘检测是多阶段优化的方法，该方法严格遵循以下三个准则： 1、高信噪比。这一准则说明好的检测效果要具有高的信噪比，对于图像的边缘要能够实实在在地检测到，对于图像中非边缘的部分，不能够被检测成边缘。 2、控制对边缘检测的精度。指算法所检测的边缘要尽可能的逼近实际的边缘，这是边缘检测算法的基本要求，检测精度直接反映了一个算法的好坏。 3、降低对同一边缘的相应次数。对于检测的图像边缘，应该

苦于手头没有16位的图像，于是想用程序画一个来替代。就是从0开始一直加到65535，看起来是一种由暗渐变到亮的效果。生成的程序很简单uint16_t i(0),j(0); ofstream outf("IAmRaw.txt");//输出文件 for (i = 0; i < 512; i++) { for (j = 0; j < 512; j++)

在图像拍摄点固定的情况下，对图像做柱面投影变换，再进行配准会得到较为理想的效果。如图所示，点P在相机所处的坐标系下的坐标为，在像素坐标系下表示为P（x，y），其中W 为图像的宽度，H 为图像的高度， f为相机的焦距。设相机中心为圆柱横截面的圆心，也就是相机坐标的原点，柱面坐标下的坐标为 。 原点与像素P（x，y）所在的直线方程表示为参数坐标的形式如下： 其中t为参数 联立得：

透视投影变换