OpenCV像素分布

最新推荐文章于 2024-07-24 01:45:00 发布
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关于OpenCV的像素分布，和windows位图的分布很不相同。它是从左上角开始的，画个图便于记忆。

OpenCV入门（六）快速学会OpenCV5图像处理基础（二）像素处理
小幽余生不加糖
03-10 1325
像素是图像构成的基本单位，像素处理是图像处理的基本操作，可以通过位置索引的形式对图像内的元素进行访问、处理。
OpenCV ----像素距离与连通域
sunny_code_的博客
07-19 2033
三种常用距离，connectedComponents（），connectedComponentsWithStats求连通域
OpenCV（七）—————像素信息统计（C++）
mjj1024的博客
05-22 1186
内容： 1.图像最大值与最小值 2.图像均值与方差 3.图像像素分布信息 1.图像最大值与最小值 输出一个灰度图像中像素的最大值和最小值。 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc,char** argv) { // 读入图像 Mat src = imread(..
OpenCV-Python图像像素直方图
hallobike的博客
10-20 6681
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。 图像是由像素构成，那么反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗又亮，左边用于描述图像的暗度，像素值比较小；右边用于描述图像的亮度，像素值比较大。 按照维数去分类可以分为一维直方图和二维直方图。 一维直方图 python中绘制图像像素一维直方图（也成为单通道像素直方图）有两种方式，一种是opencv中的
opencv获得图片的像素宽度,OpenCV从Mat图像获取像素通道值
weixin_34784025的博客
12-23 324
Maybe I'm not looking hard enough, but everything seems to want me to use an array. Thus, how do I get the channel value for a particular pixel for foo if foo is something like Mat foo = imread("bar.p...
opencv获得图片的像素宽度_（二十二）OpenCV 视频的读取和处理
weixin_42105816的博客
01-05 602
时间为友，记录点滴。我们一直在讲一些图片的内容和处理，那么OpenCV可不可以处理小视频呢？No Problem。没有扰人的公式，OpenCv提供了简洁但是强大的API接口。其实也很容易理解，什么是Vedio？不就是按照一定帧率排列起来的一个组合。两张图片播放时间间隔只要不超过了人眼视觉残留时间0.05~0.2s就可以给人以连贯的视频印象。这也是电影24帧的由来。VideoCapture 视频文件...
OpenCV-入门笔记：像素直方图分布
weixin_45668655的博客
01-10 1476
import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #创建黑色图，观察像素分布 img = np.zeros((200,200),np.uint8) plt.hist(img.ravel(),256,(0,255)) plt.show() #黑色图中，创建灰色矩形，观察分布 img = np.zeros((...
八、openCV教程 像素统计
qq_29448131的博客
07-24 954
2 如果所画图像是多通道的，比如说image图像的通道数时n，则使用Mat::at(x, y)时，其x的范围依旧是0到image的height，而y的取值范围则是0到image的width乘以n，因为这个时候是有n个通道，所以每个像素需要占有n列。但是如果在同样的情况下，使用Mat::at(point)来访问的话，则这时候可以不用考虑通道的个数，因为你要赋值给获取Mat::at(point)的值时，都不是一个数字，而是一个对应的n维向量。参数2：double*类型的minVal，返回最小值的指针。
opencv亚像素边缘精度_OpenCV亚像素角点cornerSubPixel()源代码分析
weixin_34773479的博客
01-13 727
上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点。但是获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度。1. 求取亚像素精度的原理找到一篇讲述原理非常清楚的文档2. OpenCV源代码分析OpenCV中有cornerSubPixel()这个AP...
【数据压缩1-2】分析RGB三通道的概率分布，并计算各自的熵
yaoyaxuan的博客
03-13 670
分析RGB三通道的概率分布，并计算各自的熵 （一）实验目的 对test.rgb文件分析三个通道的概率分布，并计算各自的熵。 （二）实验思路 已知： 检验rgb文件：256×256×3=196608byte≈192kb，分辨率均为256*256； 数据存储格式：rgb文件按每个像素BGR分量依次存放，即rgbrgbrgb…… 流程： 读入一个RGB文件，创建3个空txt文件 创建3个数组，将R、G、B各分量数据从rgb文件中读出，并保存到3个数组中 统计三通道颜色值的出现次数，计算概率分布，并写入txt
OpenCV快速入门：像素操作和图像变换
吾家有猫名探花的博客
11-16 1509
图像处理是计算机视觉领域中的核心内容之一，而像素操作和图像变换则是图像处理中不可或缺的基本操作。通过对像素的统计、加法操作、混合以及查找表等处理，我们能够灵活地调整图像的外观和内容。同时，图像变换则为我们提供了改变图像几何结构的手段，包括旋转、缩放、平移、翻转、仿射变换等多种操作。本篇博客将快速了解这些基础操作，并通过OpenCV展示它们的实际应用。通过学习这些基础操作，读者将更好地理解图像处理的核心概念，为进一步深入学习计算机视觉和图像处理领域奠定坚实基础。
OpenCV---如何统计图像的像素分布值个数（6）
sunny
12-03 1万+
代码如下： import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def statistics(): src = cv.imread("D:/matplotlib/0.jpg") cv.imshow("q",src) h,w,ch = np.shape(src) gray = cv....
OpenCV_用直方图统计像素
birdguan
12-05 1万+
*计算图像直方图 直方图是一个简单的表格，表示一个图像中具有某个值的像素的数量。因此灰度图像有256个项目，也叫箱子。0号箱子提供值为0的像素的数量，1号箱子提供值为1的像素的数量，等等。 效果： 代码： #include #include "opencv.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "open
【OpenCV 4】图像像素值统计
风语留痕
06-20 2388
用C++代码演示OpenCV 4.1.0 中图像像素值统计。 编程环境：OpenCV 4.1.0 + Visual Studio 2017
OpenCV对图像获取像素值方法总结
松子茶的专栏
12-11 3897
常规方法获取像素值： cv::Mat cvImg = imread("E:\\Test,jpg"); for(int i = 0;i < cvImg.rows; i++){ for(int j = 0;j < img.cols;j++){ s = cvGet2D(img,i,j); // get the (i,j) pixel value s
OPENCV系列（一） 读取图像中任意点的像素值，并显示坐标
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傲龙残雪
07-30 3万+
OPENCV系列（一） 读取图像中任意点的像素值，并显示坐标需求：在鼠标左键按下时，显示该位置的像素值和坐标。在vs2010下新建了Win32控制台项目#include "iostream" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "math.h"using namespace std;void mouseHandler(int event, in
opencv 像素点距离 c++
最新发布
01-11
### 计算图像像素点间距离 在C++中利用OpenCV库计算两个像素点间的欧几里得距离可以通过获取各像素位置坐标并应用标准的距离公式来完成。对于灰度图而言，仅需考虑二维空间中的(x, y)坐标；而对于彩色图片，则还需纳入颜色维度考量。 #### 单纯基于坐标的两点间欧式距离计算 当只关心像素的空间分布而不涉及色彩差异时： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cmath> double calculateSpatialDistance(cv::Point p1, cv::Point p2){ return sqrt(pow(p2.x - p1.x, 2) + pow(p2.y - p1.y, 2)); } ``` 此方法适用于任何类型的单通道或多通道图像，只要目标是比较它们的位置关系即可[^1]。 #### 考虑RGB分量的三维欧式距离 如果要综合评估两像素的颜色相似性和空间邻近性，在三通道彩图情况下可采用如下方式： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cmath> // 假设输入的是BGR格式下的Vec3b类型变量代表三个不同通道强度值 cv::Scalar calculateColorAndSpaceDistance(const cv::Mat& img, const cv::Point& pt1, const cv::Point& pt2){ auto colorDiff = img.at<cv::Vec3b>(pt1) - img.at<cv::Vec3b>(pt2); double spatialDist = calculateSpatialDistance(pt1, pt2); // 返回一个包含R,G,B差值平方和以及空间距离的结果向量 return cv::Scalar( colorDiff.val[0]*colorDiff.val[0], colorDiff.val[1]*colorDiff.val[1], colorDiff.val[2]*colorDiff.val[2], spatialDist*spatialDist ); } void printDistanceInfo(const cv::Mat& resultVector){ printf("Red channel difference squared: %.2f\n", resultVector[0]); printf("Green channel difference squared: %.2f\n", resultVector[1]); printf("Blue channel difference squared: %.2f\n", resultVector[2]); printf("Euclidean distance between points (spatial): %.2f\n", sqrt(resultVector[3])); } ``` 上述代码片段展示了如何同时衡量两个给定点在色彩上的区别及其实际物理间隔，并最终输出这些信息以便进一步分析或可视化展示[^2]。
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