11、OpenCV 数组操作与稀疏矩阵使用指南

OpenCV 数组操作与稀疏矩阵使用指南

1. 数据类型转换与饱和转换

在 OpenCV 中, cv::saturate_cast<>() 函数允许你指定要将参数转换的类型。例如:

uchar& Vxy = m0.at<uchar>( y, x );
Vxy = cv::saturate_cast<uchar>((Vxy-128)*2 + 128);

在这个示例代码中,我们首先将变量 Vxy 赋值为 8 位数组 m0 中某个元素的引用。接着,从该数组元素中减去 128,将结果乘以 2 进行缩放,再加上 128。通常的 C 算术规则会将 Vxy - 128 赋值为一个 32 位有符号整数,然后进行整数乘法和加法运算。然而,如果 Vxy 的原始值为 10,那么 Vxy - 128 将为 -118,表达式的值将为 -108。这个数字无法存储在 8 位无符号变量 Vxy 中,此时 cv::saturate_cast<uchar>() 函数就会发挥作用,它会将 -108 转换为 0。

2. cv::Mat 类的更多操作

除了之前介绍的成员函数, cv::Mat 类还有一些其他实用的方法,如下表所示:
| 示例 | 描述 |
| — |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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