SarKerson的博客

Mat1. Mat对象的创建方法： cv::Mat::Mat ConstructorMat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255)); cout << "M = " << endl << " " << M << endl << endl;利用数组可以创建多维矩阵int sz[3] = {2,2,2}; Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0)

边缘检测一般步骤 滤波，以除去噪声 增强，将领域内有显著变化的像素点凸显 检测，从可疑边缘点中舍去非边缘点，一般用threshold进行处理 Canny算子步骤 采用size=5的高斯内核进行卷积降噪 K= K=1139\frac{1}{139}⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜245424912945121512549129424542⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟ \left( \begin{array}{ccc} 2

OpenCV进行顶点法向量计算先介绍一下我接触此题的背景。我需要将一个.obj文件中的vn即顶点法向量计算出来。现在有的数据是f（三角面片索引），v（顶点坐标），但是网上找的代码不是很多，逻辑也不是很清楚，因此自己写了代码，并与大家分享。有错误敬请指出！顶点法向量的计算方法这里大概摘自这篇文章 最简单也是最直接的求顶点的法向量的方法是遍历此顶点所关联的所有三角形，将这些三角形上的法向量单位化后叠加

OpenCV四种边缘检测算法步骤及代码Canny流程：Created with Raphaël 2.1.0srccvtColor to grayblurcannydst代码：Mat srcImg, dstImg; srcImg = imread("1.jpg"); cvtColor(srcImg, srcImg, COLOR_BGR2GRAY); blur(srcImg, srcImg, Size(

Opencv 矩阵（向量）运算四则运算⎛⎝⎜⎜100010001⎞⎠⎟⎟+⎛⎝⎜⎜100010001⎞⎠⎟⎟=⎛⎝⎜⎜200020002⎞⎠⎟⎟ \left( \begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{array} \right)+ \left( \begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0

Opencv实现暗通道先验去雾算法今天读了何凯明博士的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，用opencv实现了一遍。 其中，暗通道及T(x)采用腐蚀erode算法。 具体代码如下：class hazeOutProcesser { public: hazeOutProcesser(const Mat& srcImg