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（1）program_one#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxcore.h"#include using namespace std;using namespace cv;void colorReduce(const Mat &Image, Mat &result, int div = 64);int main(void

reshape不需要内存拷贝或者重新分配就能改变矩阵的维度Mat reshape(int cn, int rows=0) const;cn:表示通道数channels，如果设为0，则表示保持通道数不变，否则则变为设置的通道数rows;表示矩阵函数，如果设为0，则表示所有函数不变，否则则变为设置的函数Mat reshape(int cn, int newndims, const in

参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_74f32c400101a1ah.html参考文档：OpenCV中Mat的详解之前一直再用IplImage类型，昨天接触Mat，使用起来发现有些不一样，函数与之前的IplImage的有一点点不一样经过查阅和浏览大神的解释和博客，个人理解如下：1、cvLoadImage()与imread()等函数区别深入了解

网址：http://blog.youkuaiyun.com/abc20002929/article/details/41016639

参考文献：opencv2计算机视觉编程手册为防止忘记，故写下此篇博客cv::getTickCount()可以用来测量一段代码的运行时间，这个函数返回从上次开机算起的时钟周期数。由于我们需要的是某个代码段运行的毫秒数，因此还需要另一个函数cv::getTickFrequency()。此函数返回每秒内时钟的周期数。用于统计函数（或一段代码）耗费时间的方法如下：double

1、kalman滤波器：最优化自回归数据处理算法。自回归模型：根据前一次的表现，来预测接下来的情况，他们存在一种线性关系。2、Kalman滤波器的三个重要假设：a.被建模的系统是线性关系。b.影响测量的噪声属于白噪声（噪声与时间无关）。c.噪声的本质是高斯分布（即正态分布）。a假设的意思是k时刻的系统状态（state）可以用某个矩阵（转换矩阵F）与k-1时刻的系统状态的乘积表示。b.c

Opencv提供了4个与应用Kalman滤波器直接相关的函数 一、四个函数 1、创建Kalman数据结构 cvCreateKalman(int nDynamParams, int nMeasureParams, int nControlParam

MFC批量读取图片并显示 1、首先在图片的文件夹下生成图片的路径（可以是相对路径和绝对路径：其中，相对路径是指图片相对打开的txt的路径） 2、定义一个CStdioFile类的对象例如：CStdioFile ImPath，（详细了解，可按F1可知道其成员函数等），然后，用IMPath.Open(“(txt文件位置)”，CFile::modeRead);其中，CStdioFile是继承CFile的