Abner的博客

使用cvGetSubRect时注意：不需要为cvMat申请内存！！！实际上它会把源数据中的内存值直接付给这个cvMat的数据指针。如果事先申请了内存，调用cvGetSubRect的结果就是把原来申请的数据空间指针给覆盖了，程序就会丢失这个已经申请的内存区域的地址（内存泄露的产生）；此时如果去释放这个cvMat，实际上是释放的cvMat的Header和源数据的相应空间，把源数据给消灭了（更惨

CvScalar有一个单独的成员val，它是一个指向4个双精度浮点数数组的指针。函数cvScalar（首字母不大写，这是c而不是c++）是一个特殊的函数：它有3个构造函数。 （1）第一个是cvScalar函数，它需要一个、两个、三个或者四个参数并将这些参数传递给数组val[]中的相应元素。 （2）第二个构造函数是cvRealScalar(), 它需要一个参数，它被传递给val[0]，而val[]

1、创建一个100*100的3通道图像，先把图设置成黑色，再用cvCircle画一个圆，最后显示之。#include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <stdlib.h> int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) {

ConvertScale 使用线性变换转换数组 void cvConvertScale( const CvArr* src, CvArr* dst, double scale=1, double shift=0 );#define cvCvtScale cvConvertScale#define cvScale cvConvertScale#define cvConvert( src, ds

K-Nearest Neighbors 该算法存储所有的训练样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的训练样本的相似度，选出其中的K个最相似的训练样本进行投票得到新样本的标签，并计算加权和等。 该方法有时被称为是“learning by example”，因为他总是根据新样本的特征向量与已知标签的样本特征向量的相似度来判断新样本的类别。CvKNearest class Cv

cvFindContours(tour_buf,storage, &contour,sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); tour_buf 是需要查找轮廓的单通道灰度图像 ， storage 是临时存储区 ， contour是存储轮廓点的CvSeq实例， CV_RECT_EX

opencv2.0 交叉编译编译环境：编译：ubuntu16.04x86目标机：cortex-a8 linux3.0编译器：arm-linux-gcc前言：由于做项目的要求，我们需要将opencv移植到arm体系的开发板上，经过我的测试，在开发板：cortex-a8等都可以运行正常的【ps：当时我的开发板运行 的系统版本有linux3.0， linux2.6，测试都是正常的】，整个过程耗时大