还在路上的蒲公英

#include#includeusing namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat grayim(600,800,CV_8UC1); Mat colorim(600, 800, CV_8UC3); MatIterator_ graybegin, grayend; MatIterator_ colorbegin, col

1,读取图片，检查图片是否已经被正确读取：Mat image=imread("1.jpg");if(!image.data){cout}2.调用Mat的size()方法，可以获取该图像的尺寸。返回的是一个结构体。Mat image;coutcout3.在原地进行的图像变换：Mat image,r

(一)彩色图像每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的，分量介于（0，255）。Scalar(0,0,0):黑色 Scalar（255,255,255）：白色（二）二值图像（binary image）即图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。 threshold(InputArray src, OutputAr

#include  #include  #include  #include    using namespace std;  using namespace cv;    int main(){        Mat image = imread("binary.bmp");      imshow("Image",image);       

(1)Mat->IplImage:     Mat srcImage;     IplImage imgTmp = srcImage;     IplImage *img0 = cvCloneImage(&imgTmp);(2)IplImage->Mat:          IplImage cpy;          Mat back(cpy, t

很多初学者希望快速掌握opencv，但是会遇到很多困难，总结起来有两种：（1）c/c++编程基础不过关。提升编程能力，多练习编程。（2）不了解算法原理。提升理论知识。系统学习《数字图像处理》《计算机视觉》《模式识别》等opencv是一个计算机视觉库。1.1 编程的流程一个编程的基本流程：编辑，编译，连接。编辑即：编写代码。编译：将某种语言写成的源代码转换成目标文件（包含

widthStep表示存储一行像素需要的字节数。widthStep必须是4的倍数，如果8U图像宽度为3，那么widthStep是4，加一个字节补齐。这个图像的一行需要4个字节，只使用前3个，最后一个空在那儿不用。也就是一个宽3高3的图像的imageData数据大小为4*3=12字节。转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b46937b0100

#include #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char* argv[]){ Mat grayim(600, 800, CV_8UC1); Mat colorim(600, 800, CV_8UC3); //遍历所有像素，并设置像

作者：tornadomeet 出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：tornadomeet,欢迎交流！）前言　　相信很多朋友在使用OpenCV的时候会遇到一个小问题，且有时候对这样的小问题没有引起足够的重视，或者通过表面想当然的去编程，所以调试代码时出现一些莫名其妙的问题，最后发现问题时时

区域特征提取：MSER Maximally Stable Extremal Regions是目前业界认为的性能最好的仿射不变区域，当使用不同灰度阈值对图像进行二值化时得到的最稳定的区域：特点：1.对灰度图像的仿射变化具有不变性；2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定；3，可以检测不同精细程度的区域；MSER提取过程：（1）使用一系列的灰度阈值对图像进行二值化处理；

一：椒盐噪点的例子（随机遍历图像的某个像素点）void salt(Mat &image,int n){for(int k=0;k//rand():随机数产生函数int i=rand()%image.cols;int j=rand()%iimage.rows;if(image.channels()==1)//通过通道，判断是灰度图还是彩色图。若

#include #include #include #include #include #include #include #include //-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------- // 描述：包含程序所使用的命名空间

选择：单行或者单列：Mat Mat::row(int i) constMat Mat::col(int j) const取出A矩阵的第i行：Mat line=A.row(i);取出A矩阵的第i行，将这一行的所有元素都乘以2，然后赋给第j行；A.row(j)=A.row(i)*2;多行或者多列：//创建一个单位阵Mat A=Mat::eye(1

Mat类简介：Mat是一个类，由两个数据部分组成，矩阵头（包含矩阵尺寸，存储方法，存储地址等信息）和一个指向存储所有像素值的矩阵的指针。为了解决矩阵数据的传递，OpenCV 使用了引用计数机制。其思路是让每个 Mat 对象有自己的矩阵头信息，但多个Mat 对象可以共享同一个矩阵数据。让矩阵指针指向同一地址而实现这一目的。 很多函数以及很多操作（如函数参数传值）只复制矩阵头信

Mat img(Size(320,240),CV_8UC3)方法一：Mat roi(img,Rect(10,10,100,100));方法二：Mat roi2=img(Rect(10,10,100,100))方法三：Mat roi3=img(Range(10,100),Range(10,100));方法四：Mat roi4(img,Range(10,100),Ran

矩阵的对角线元素可以使用 Mat 类的 diag()函数获取，该函数的定义如下：  Mat Mat::diag(int d) const 参数 d=0 时，表示取主对角线；当参数 d>0 是，表示取主对角线下方的次对角线，如d=1 时，表示取主对角线下方，且紧贴主多角线的元素；当参数 d表示取主对角线上方的次对角线。 如同row()和col()函数， diag()函数也不进行内

imread("1.jpg",flag)flag=0;以单通道的形式引进图片flag>0;返回3通道的图片flag《Opencv入门》之后的便是视频的打开和读取。

一幅图像可以看做是一个m*n的矩阵，矩阵的元素的值表示这个位置上的像素的亮度，一般像素值越大则表示该点越亮。灰度图像：2维矩阵，彩色图像：3维矩阵。图像数据在计算机内存中的存储顺序为以图像最左上角开始。Mat 类定义里关键属性：int flag;int dims;int rows,cols;uchar*data;构造Mat；Mat M(3,2,CV_8UC3,S

#include#includeusing namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat image(600,800,CV_8UC1); Mat image2(600,800,CV_8UC3); for (int i = 0; i < image.rows; ++i) { /*uchar * p = image.ptr(

//#include "cv.h"//#include "highgui.h"#include#include#include#include#include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std;using namespace c

一：统计函数耗费时间先上代码吧~：double duration;duration=static_cast(getTickCount());colorReduce(image);//被测试的函数duration=static_cast(getTickCount())-duration;duration/=getTickFrequency();//运行

参考网址：http://www.douban.com/note/265479171/Mat：用于表示一个单通道或者多通道的稠密数组相当于原先版本的：CvMat、CvMatND、IplImage矩阵（M）中的数据元素的地址计算公式：addr(Mi0,i1,,,,,,,,,im-1)=M.data+M.step[0]*i0+M.step[1]*i1+,,,,,,