rows：行数，或者高度；cols：列数，或者宽度实现原理cv::Mat 有两个必不可少的组成部分，一个头部，一个数据块。class CV_EXPORTS Mat{public: int flags; //! the matrix dimensionality, >= 2 int dims; //! the number of rows and columns o

1. VideoWriterVideoWriter([filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor]]) -> <VideoWriter object>参数解释：fps：帧率，但 opencv 但未提供一个直接计算 camera 帧率的 api，因此需要手动计算（读取的帧数/用时）

RGB 色彩空间的基础是对叠加型三原色（红绿蓝）的应用。之所以选择它们，是因为把它们组合起来后可以产生色域很宽（256*256*256）的各种颜色。实际上，人类的视觉系统（ Human visual system，HVS）也是基于对三原色的感知，因为视锥细胞的灵敏度位于红绿蓝的光谱周围。这通常是数字成像中默认的色彩空间，因为这就是人类看数字图像的方式。但是，利用 RGB 色彩空间计算颜色之间的差距，

OpenCV: Changing Colorspaces1. 查看 opencv 支持的颜色空间转换opencv 中色彩空间转换由一些定义的全局的宏给出，使用如下的代码，将它们调出：

findContours 是 opencv 下的轮廓提取函数。

1. 改变图像大小OpenCV改变图像大小的操作1.1 resizevoid resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )各个参数的意义比较直观，但是需要注意的是 dsize 与 fx 和 fy 必须不能同时为零，resize

1. setToMat orig = imread("in.jpg"); Mat test = orig.clone();test.setTo(Scalar::all(255), mask1ch);assign the pixel value to 255 when its corresponding pixel is 1 in mask1ch（将掩膜上的元素置为指定的元素值）2. cop

#include <opencv2/opencv.hpp>1. 加载摄像头（摄像机）可以简单调用 cv::VideoCapture 对象的 open() 方法来访问本机的摄像机（摄像头）或视频。将默认的摄像机编号 0 传递给此函数。一些计算机有很多个摄像机或将 0 作为默认摄像机编号使程序不能运行，解决这类问题的通常做法是将用户指定摄像机编号作为命令行参数。为了让程序在高分辨率摄像机上运行得更快，可

linux 环境下 opencv 3 的安装和运行，要比 Windows visual studio IDE 下的安装配置简单太多。1. 安装 opencv 所需的库（编译器、必选库、可选库）（1）编译器sudo apt-get install build-essential（2）必选库sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config

#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>（1）double threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type );type：THRESH_BINARYTHRESH_BINARY_INV

#include <opencv2\core\core.hpp>（1）cv::split (InputArray m, OutputArrayOfArrays mv)split the channels into 3 images

将一个3通道的像素点，cv::Vec<uchar, 3> target，转换到新的彩色空间，比如 Lab 彩色空间。因为封装好的 api cv::cvtColor() 处理的对象是 cv::Mat 类型，所以我们有必要进行一些稍微繁琐的转化：cv::Mat tmp(1, 1, CV_8UC3);tmp.at<cv::Vec<uchar, 3>>(0, 0) = target;cv::cvtCol

彩色图像由三通道像素组成，每个通道表示红、绿、蓝三原色中一种颜色的亮度值，每个数值都是 8 位的无符号字符类型（uchar），因此颜色总数（number of colors，而是像素总数）为 ：256×256×256=224=16777216256×256×256=2^{24}=16777216超过 1600 万种颜色，因此为了降低分析的复杂性，有时需要减少图像中颜色的数量，一种实现方法是把 RGB

1. cv2.hconcat()、cv2.vconcat()将从摄像头捕获的多个图像帧，横向（cv2.hconcat）或纵向（cv2.vconcat）拼接到一起，使得可以在一个 window 中进行显示，而不是在不同的 window 中分别显示。while True: ... final = cv2.hconcat((img1, img2)) cv2.imshow('fina