像素值的读写 OpenCV的at()函数

图像处理中很多时候会对像素点进行操作。在OpenCV有许多方法来对像素进行遍历,这篇是对at()函数做的笔记。


at()函数

对于单通道图像"picture1",picture1.at<uchar>(i,j)就表示在第i行第j列的像素值。

对于多通道图像如RGB图像"picture2",可以用picture2.at<Vec3b>(i,j)[c]来表示某个通道中在(i,j)位置的像素值。


1)上面的uchar、Vec3b表示图像元素的类型。

2)(i,j)当然就是指像素点的位置,表示第i行第j列。

3)[c]表示的是通道,对于RGB图像而言,c取0就是B分量;c取1就是G分量;c取2就是R分量(要注意在OpenCV中是按BGR的顺序表示的)。

代码(单通道图像遍历):

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
	Mat picture(200, 200, CV_8UC1);/*创建图像picture,默认为纯黑色(即每个点的像素值为0),
								   大小为200 * 200,类型为CV_8UC1(是单通道图像)*/

	imshow("picture", picture);	//在“picture”窗口显示图像picture

	//遍历picture的每个像素点,并
### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值