OpenCV学习笔记(二)

本文记录了学习OpenCV中关于数据类型和数据结构的理解,尤其是深入探讨了如何访问图片像素,特别是通过cv::at<>()函数。在实践中遇到的问题是,访问三通道彩色像素时,必须使用<Vec3b>,而非其他类型如Vec3i等。作者通过查阅资料理解到,Mat的像素通常为uchar类型,与位数有关,并提供了通过Mat.depth()判断像素位数的方法。此外,还展示了使用迭代器遍历图像像素的代码示例。

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今天学习了OpenCV中数据类型和数据结构的一些知识,由于过于琐碎,就不写上来了,另外有很多东西自己还是没弄懂,比如各种类和template之类与C++ OOP有关的东西,以后还要慢慢学。晚上实现了对图片像素的访问,先是看了learning OpenCV上的cv::at<>()的用法,然后又参考了别人的博客

http://blog.youkuaiyun.com/moc062066/article/details/6949826

其中最让我困惑的还是用at取三通道彩色像素的值时,一定要用<Vec3b>,用Vec3i Vec3s Vec3w Vec3f都不行,这里实在不是太懂,为什么一定是Mat的像素一定是uchar这种类型。后来在豆瓣上找到了这个:

depth:深度,即每一个像素的位数(bits),在opencv的Mat.depth()中得到的是一个 0 – 6 的数字,分别代表不同的位数:enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 }; 可见 0和1都代表8位, 2和3都代表16位,4和5代表32位,6代表64位。因此可以通过depth判断一个图片的像素位数。代码如下:

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	//读入图像,本例分别使用了两个图像
	const char* filename="google.gif";
	const char* filename2="Desert.jpg";
	Mat mat=imread(filename,IMREAD_COLOR);
	Mat mat_grey=imread(filename, IMREAD_GRAYSCALE);
	if (mat.empty()) return -1;
	//判断图像的通道数和行列数
	int channel=mat.channels();
	int r=mat.rows;
	int c=mat.cols;
	int dep=mat.depth();
	cout<<"channel="<<channel<<endl;
	cout<<"size="<<r<<"*"<<c<<endl;
	cout<<"depth="<<dep<<endl;
	//取彩色图像的任一点
	Vec3i ans=mat.at<Vec3b>(12,3);
	cout<<ans<<endl;
	//取灰度图像的任一点
	int ans2=mat_grey.at<uchar>(12,3);
	cout<<ans2<<endl;
	//遍历所有像素并打印
	for (int i=0;i<r;++i)
	{
		for (int j=0;j<c;++j)
		{
			ans2=mat_grey.at<uchar>(i,j);
			if (ans2<245) cout<<"1"<<" ";
			else cout<<"0"<<" ";
		}
		cout<<endl;
	}
	//imshow("Google", mat);
	cv::waitKey();
	return 0;
}


遍历图像像素的第二种方法,即使用迭代器。代码如下:

#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	//灰度图像的迭代器遍历
	Mat image=imread("google.gif", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
	MatIterator_<uchar> it=image.begin<uchar>();
	for (;it!=image.end<uchar>();++it)
		cout<<(int)(*it)<<" ";
	cout<<endl;
	//彩色图像的迭代器遍历
	Mat image_color=imread("google.gif", IMREAD_COLOR);
	MatIterator_<Vec3b> it_color=image_color.begin<Vec3b>(), end=image_color.end<Vec3b>();
	while (it_color!=end)
	{
		Vec3i ans=(*it_color);
		cout<<ans[0]<<" "<<ans[1]<<" "<<ans[2]<<" "<<endl;
		++it_color;
	}
	cout<<endl;
	return 0;
}




使用的两个图片分别为


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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