opencv——convertTo用法3

本文详细介绍了如何使用OpenCV中的Mat类实现矩阵数据类型的转换,并解释了如何应用缩放因子和增量来调整转换过程中的数值。文章重点讲解了函数原型、输入参数及功能,通过实例帮助读者理解矩阵转换的具体操作。

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函数原型
void Mat::convertTo( Mat& m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 )
const;

输入参数:
m  目标矩阵。如果m的大小与原矩阵不一样,或者数据类型与参数不匹配,那么在函数convertTo内部会先给m重新分配空间。
rtype 指定从原矩阵进行转换后的数据类型,即目标矩阵m的数据类型。当然,矩阵m的通道数应该与原矩阵一样的。如果rtype是负数,那么m矩阵的数据类型应该与原矩阵一样。
alpha 缩放因子。默认值是1。即把原矩阵中的每一个元素都乘以alpha。
beta 增量。默认值是0。即把原矩阵中的每一个元素都乘以alpha,再加上beta。

功能
把一个矩阵从一种数据类型转换到另一种数据类型,同时可以带上缩放因子和增量,公式如下:
m(x,y)=saturate_cast<rType>(alpha*(*this)(x,y)+beta);
由于有数据类型的转换,所以需要用saturate_cast<rType>来处理数据的溢出。
转载于:here
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### 使用 OpenCV 实现 2D 图像到 3D 模型或视图的转换 #### 方法概述 将二维图像转换为三维模型的过程涉及多个复杂步骤,通常需要结合计算机视觉技术和图形学算法。OpenCV 主要用于处理和分析图像,在此过程中可以辅助完成一些基础操作,但对于完整的 3D 建模任务,则可能还需要其他专门工具的支持。 #### 利用多视角几何原理构建 3D 场景 一种常见方法是从不同角度拍摄同一物体的照片,并利用这些照片之间的关系重建该物体的空间结构。具体来说: - **立体匹配**:通过比较来自两个相机位置的不同图像来计算像素对应关系,进而推断出场景中的深度信息[^1]。 - **特征点检测与描述子提取**:使用 SIFT、SURF 或 ORB 等算法找到每张图片上的显著特征点及其局部外观描述向量[^2]。 - **单应矩阵估计**:基于上述配对好的特征点集估算两张或多张图像间的变换参数——即所谓的单应性矩阵 H,它能够表示平面对象在空间内的旋转和平移变化情况[^3]。 ```python import numpy as np import cv2 # Load images from different views img_left = cv2.imread(&#39;left_image.jpg&#39;) img_right = cv2.imread(&#39;right_image.jpg&#39;) # Convert to grayscale and detect keypoints using ORB detector gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY) orb = cv2.ORB_create() kp_left, des_left = orb.detectAndCompute(gray_left, None) kp_right, des_right = orb.detectAndCompute(gray_right, None) bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(des_left, des_right) # Sort matches by distance matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # Extract location of good matches points_left = np.zeros((len(matches), 2)) points_right = np.zeros((len(matches), 2)) for i, match in enumerate(matches): points_left[i, :] = kp_left[match.queryIdx].pt points_right[i, :] = kp_right[match.trainIdx].pt H, mask = cv2.findHomography(points_right, points_left, method=cv2.RANSAC) ``` #### 结合深度学习技术提升效果 近年来,随着深度学习的发展,出现了许多先进的神经网络架构可以直接从未标注数据集中学习到有效的表征方式,从而简化甚至替代传统手工设计流程。例如,某些研究工作展示了如何训练卷积神经网络(CNNs)来进行端到端的任务解决,包括但不限于直接预测稠密 disparity maps 来获得更精确的结果。
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