opencv简单的数据类型

最新推荐文章于 2024-07-17 14:08:21 发布
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分类专栏： OpenCV
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014181676/article/details/44901613
本文介绍了OpenCV中常用的基本数据结构，包括cvPoint、cvSize、cvRect和cvScalar等，并详细阐述了它们的不同变体及应用。cvPoint用于表示二维坐标；cvSize定义了尺寸；cvRect组合了位置和尺寸；cvScalar则用于表示颜色或数值。

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cvPoint  是一个包含 x ， y的简单的结构体。cvpoint有两种变体，cvpoint2D32f和cvpoint3Df，前者有两个成员x，与， 但他们都是浮点类型，后者多了一个浮点类型成员z。

cvSize 类型与cvpoint类似，但是他的数据成员是int 的wid 和hig ，如果希望使用浮点类型，那么可以选用cvSize的变体 cvsize3D32f。

cvRect 类型派生与cvpoint 和cvsize  有四个整形数据成员， x，y，wid，hig

cvScalar   RGBA值。如cvSalar（255,255,255）有三个构造函数，第一个是cvScalar （），他需要一个两个三个四个参数传递给数组【】中的额对应元素。第二个构造函数是cvRealScalar（）他需要一个参数传递给[0]其他的被赋值0  第三个构造函数是cvScalarAll （），需要一个参数，被赋值给这个四个元素。

OpenCV学习之基础知识
Joey's Blog
07-30 666
OpenCV基础知识命名规则 通用函数名cvActionTargetMod(…)Action表示核心函数，如：Set、Creat等 target表示目标区域，如：轮廓、多边形 Mod表示可选变种，如：变量类型 通用矩阵数据类型CV_(bit_depth)(S|U|F)C(number_of_channels)S表示带符号整数 U表示无符号整数 F表示浮点数 number_of_channels表示通
学习Opencv（蝴蝶书/C++）——3. OpenCV的数据类型
啷个哩个啷
11-22 1995
看起来OpenCV的数据类型很多，其实主要的就是那几个，剩下的都是从那几个演化的。按功能和用途去区分归类，看起来就很清晰了。主要文档主要涉及到的代码文件。
OpenCV学习心得：Scalar()的几种使用方法
wangpailiulanqi8的博客
09-07 1万+
一、Scalar(a) 灰度值 1、Scalar(0) 黑色 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; void main() { Mat rawImg(500, 300, CV_8U, Scalar(0)); imshow("Raw Image", rawImg); waitKey(0); destroyA..
opencv Scalar()的使用 心得
热门推荐
张齐贤的博客
09-21 4万+
Mat类中的Scalar（）成员有什么用呢？先不急着看资料，看下有什么结果出现吧：先将里边的值设为0 [html] view plain copy #include &amp;amp;lt;opencv2/core/core.hpp&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;opencv2/imgproc/imgproc.hpp&amp;a
opencv CvScalar解析
分享技术干货和灵感
05-10 739
一句话：CvScalar就是一个包含四个元素的结构体变量。 CvScalar定义可存放1—4个数值的数值，其结构如下。 typedef struct CvScalar { double val[4]; } CvScalar; ------------------------------------------------ CvScalar pt； 如果使用的图像是1通道的，则p...
opencv之CvScalar
fu6543210的博客
04-13 2781
CvScalar就是一个可以用来存放4个double数值的数组(O'Reilly的书上写的是4个整型成员）；一般用来存放像素值（不一定是灰度值哦）的，最多可以存放4个通道的。 typedef struct CvScalar { 　　double val[4]; 　　}CvScalar;赋值/CvScalar 编辑 1. inline CvScalar cvScalar( double val0...
OpenCV常见数据类型
Solititude的博客
12-26 1120
OpenCV常见数据类型
OpenCV基本数据类型详细介绍.pdf
02-13
它提供了丰富的数据类型，以及这些数据类型的处理方法，本文将详细介绍OpenCV中的基本数据类型及其相关的特性。 OpenCV中定义了多个基本数据类型，包括无符号字符（unsigned char）、布尔值（bool）、有符号字符...
认识OpenCV中的数据类型：Mat容器-Mat类介绍
07-17 1309
认识和使用OpenCV中的Mat数据类型。
了解OpenCV的数据类型
m0_70911440的博客
01-28 693
通过Contour类，本文将介绍OpenCV中常见的数据类型，包括图像数据类型、矩阵数据类型和轮廓数据类型，旨在帮助读者更好地理解和应用OpenCV中的数据类型。因此，在实际应用中，需要根据具体任务的需求选择合适的数据类型，并灵活运用OpenCV提供的数据类型操作方法。在使用OpenCV进行图像和视频处理时，了解和正确使用数据类型是非常重要的。掌握这些数据类型的特点和使用方法，可以更好地进行图像和视频处理，提高算法的效率和鲁棒性。不同的数据类型适用于不同的应用场景，可以根据具体需求选择合适的图像数据类型。
opencv数据类型.docx
08-10
OpenCV 数据类型详解 OpenCV 作为一款功能强大且广泛应用的计算机视觉库，它提供了多种数据类型来表示图像和矩阵数据。在 OpenCV 中，数据类型是指在内存中存储数据的格式，它直接影响着图像处理和分析的效率和精度...
CvScalar
迷途中的前进
06-24 1万+
typedef struct CvScalar { 　　double val[4]; 　　}CvScalar; 它是opencv常用的结构体，在于仕琪的《学习opencv》中指出，其意义是RGBA值。当然这个结构体也可以用于其他用处，因为如果把CvScalar看做是一个普通的结构体时 ，其内部只不过是存储了四个double型的值，分别为val[0],val[1],val[2],val[3],我们
详解CvScalar类型
李丽的博客
11-23 1万+
CvScalar类型 :         它包括四个整型成员，当内存不是问题的时候，CvScalar经常用来代替1，2或者3个实数成员（这种情况下，不需要的分量被忽略掉），CvScalar有一个单独的成员val，val是一个指针，它指向一个4个双精度浮点数数组。 CvScalar就是一个可以用来存放4个double数值的数组，一般用来存放像素值（不一定是灰度值哦）最多可以存放四个通道。type
opencv cvFastArctan整理
xingxin_zh的博客
11-15 4378
cvFastArctan,fastAtan2,atan与atan2
溶液PH与EC调理电路设计：电路图、PCB及代码设计详解
最新发布
08-18
溶液PH值和EC值调理电路的设计与优化，涵盖了电路图、PCB布局以及相关代码设计。针对PH调理电路，重点讨论了高阻抗放大器的选择及其温度补偿机制；对于EC调理电路，则强调了交流激励法的应用，避免电极极化现象。此外，还分享了PCB布局的关键注意事项，如模拟部分铺铜接地、运放电源加磁珠隔离等，确保测量精度不受外界因素干扰。文中提供了具体的代码片段用于读取PH值和生成1kHz方波，同时提到了校准技巧和常见问题的解决方案。 适合人群：电子工程技术人员、从事溶液检测设备开发的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要设计和优化溶液PH与EC调理电路的技术人员，帮助他们掌握从电路设计到实际应用的全过程，提高测量精度和稳定性。 其他说明：调试过程中需要注意细节，如接地处理、布线方式等，以确保系统的稳定性和准确性。
rtl-433-23.11-1.20240826gitf0ba153.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
基于Python+Django的大学生请假管理系统（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip
08-18
管理员拥有更全面的管理权限，可以进行以下操作： 系统首页：管理员的主界面，可能包含系统概览和快捷操作。 用户管理：管理平台用户，包括添加、删除、修改用户信息等。 个人中心：管理员的个人信息管理。 海洋数据：管理和查看海洋相关的气象数据。 预测信息：管理和查看气象预测信息。 管理员界面：管理员专用的操作界面，可能包含更多的管理功能。 数据界面：管理和查看所有数据的界面。 用户功能模块 用户的功能相对简单，主要集中在数据的查看和个人管理上： 系统首页：用户的主界面，展示推荐信息或快捷操作。 个人中心：用户可以管理个人信息。 海洋数据：用户可以查看海洋相关的气象数据。 预测信息：用户可以查看气象预测信息。 数据界面：用户可以查看数据的界面。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码（毕业设计&课程设计&项目开发）
08-18
基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档~ 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档
python opencv转变数据类型
03-14
### OpenCV 中的数据类型转换方法 在 Python 的 OpenCV 库中，数据类型的转换是一个常见的操作，尤其是在图像处理过程中。以下是几种常用的方法来实现数据类型的转换。 #### 使用 `cv2.normalize` 进行归一化并改变数据类型 `cv2.normalize` 函数可以用来调整像素值范围以及更改目标数组的数据类型。此函数允许指定输入和输出之间的映射方式，并支持多种数据类型转换[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np # 创建一个随机浮点数矩阵作为示例 src = (np.random.rand(100, 100) * 255).astype(np.float32) # 将 float32 转换为 uint8 类型 dst = cv2.normalize(src, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U) ``` 上述代码片段展示了如何通过 `cv2.normalize` 把一个 `float32` 数据类型的矩阵转化为 `uint8` 类型的矩阵。 #### 利用 NumPy 的 `.astype()` 方法 除了 OpenCV 提供的功能外，NumPy 自身也提供了非常方便的数据类型转换工具——`.astype()` 方法。这种方法简单直观，在许多情况下可以直接满足需求。 ```python import cv2 import numpy as np # 加载灰度图 img_gray = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 假设我们有一个 Scharr 边缘检测的结果存储在一个变量里 scharr_result = cv2.Scharr(img_gray, cv2.CV_64F, 1, 0) # 使用 astype() 改变其数据类型到 uint8 converted_img = scharr_result.astype(np.uint8) ``` 这里演示了利用 NumPy 的 `.astype()` 来完成从双精度浮点数 (`float64`) 向无符号整数 (`uint8`) 的转变过程[^2]。 #### 结合 `cv2.convertScaleAbs` 实现特定场景下的转换 当涉及到绝对值计算或者需要确保最终结果是非负数值时，可考虑采用 `cv2.convertScaleAbs` 。该命令不仅可以执行简单的缩放和平移运算，还能自动把任何负数变为零的同时保留正数不变，最后返回的是 unsigned char 形式的图片阵列。 ```python import cv2 # 继续沿用之前的 scharr_x 计算逻辑... scharr_x_abs = cv2.convertScaleAbs(scharr_x) ``` 这段脚本说明了怎样借助于 `cv2.convertScaleAbs` 完成由高精度实数形式向低分辨率字节表示形式过渡的操作步骤。 --- ### 总结 以上介绍了三种主要途径用于解决 Python 下基于 OpenCV 的数据类型变换难题：一是调用内置函数如 `cv2.normalize`;二是依靠外部库比如 NumPy 所提供的便捷手段即 `.astype()`；三是针对某些特殊应用场合选用专用接口像 `cv2.convertScaleAbs`.
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