行者无疆的专栏

上一篇文章提到了访问矩阵中元素的前两种方式，下面讲第三种方式：正确的访问矩阵中数据的方式：正确的方式前面介绍的一些读取和写入矩阵数据的方式，实际上，你可能很少会使用它们。因为，在大多数情况下，你需要使用最有效率的方式来访问矩阵中的数据。如果使用以上的函数界面来访问数据，效率比较低，你应该使用指针方式来直接访问矩阵中数据。特别是，如果你想遍历矩阵中所有元素时，就更需要这样做了。在用指

vGetSubRect与cvMul用法1、对于cvGetSubRect(mat1, mat2, rect)，当用cvGetSubRect函数时，不能事先对mat2申请内存，否则会产生内存泄漏。只要这样定义mat2即可：CvMat *mat2; mat2 = cvCreateMatHeader(imgHeight, imgWidth, CV_64FC1); 2

转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/7557063！！此篇是基于IplImage* （C接口或者说2.1之前版本的接口，新的Mat的访问方式请参考博文：《访问Mat图像中每个像素的值》）IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel

开始使用vs2008试用版的，谁知道到期了，zh

1．  假定电脑上已经安装了VS2010程序，若没有，首先安装vs2010。下载OpenCV2.3.1，网址：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.3.1/，下载的文件名为“OpenCV-2.3.1-win-superpack.exe”。2．  解压上述下载的文件，可以解压到任何磁盘，此处解压到D:

bool xor_match( Mat sub_mat, Mat template_image);int main(void){int cornersCount=MAX_CORNERS;CvPoint2D32f corners[MAX_CORNERS];IplImage *srcImage = 0,*grayImage = 0,*corners1 = 0,*corners2 =

一个好的调试器，能够帮助程序员处理很多自动化的工作。试想下列的情形：1.         错误是发生在一个循环当中，只在循环遍历了若干次以后，才会出现。2.         错误只在程序中某个变量为一个特定的值，才会出现，而这个变量的值是在程序运行的过程中随机设置的。3.         多个线程都要调用同一个函数，而你只想在某几个线程执行这个函数的时候，中断程序的执行。在上面列出

UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码，链接如下：https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html TypeTopicNameReferenceLinkCode

1.CvFileStorage结构//3-16   CvFileStorage结构，数据通过CxCore数据存储函数访问  typedef struct CvFileStorage  {      ...  //hidden fields  }CvFileStorage;  2.写入简单的数据和结构#include "stdafx.h"  #in

尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清)在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需

基于OpenCV的立体匹配与极线几何测试，VC6+OpenCV+MDI框架，匹配用SIFT，基础矩阵算法可选，默认为RANSAC。鼠标在左或右图单击，在另一图上则画出对应的极线，蓝色表示。当年的日志：完成cpp版的sift移植.2:16 2006-5-26贴一点代码：[cpp] view plaincopyvoid

penCv cv::Mat类用法11、使用准备：using  namespace  cv;2、Mat的声明Mat m=Mat(rows, cols, type);Mat m=Mat(Size(width,height), type);Mat A=Mat(3,4,CV_32FC1);Mat B=Mat(4,3,CV_32FC1);3、Mat赋值

用到了直方图结构体：CvHistogram，现在来具体的研究一下这个结构。定义：typedef struct CvHistogram{    int     type;    CvArr*  bins;    float   thresh[CV_MAX_DIM][2];     float** thresh2;               

在OpenCV中有三种方式访问矩阵中的数据元素：容易的方式，困难的方式，以及正确的方式。以下先讲容易的方式和困难的方式。容易的方式最容易的方式是使用宏CV_MAT_ELEM( matrix, elemtype, row, col ),输入参数是矩阵的指针，矩阵元素类型，行，列，返回值是相应行，列的矩阵元素，例如：CvMat* mat = cvCreateMat(5,5,CV_32FC1

看了一天的cvmat介绍，既然没看懂通道什么意思。jiz

学习到cvAdd中看到其定义为：

#include #include #include "cxcore.h"#include #include #include #include void PrintMat(CvMat *A){    int i,j;    //printf("\nMatrix=:");    for(i=0;irows;i++)    {        pri

/* 文件节点类型 file node type */#define CV_NODE_NONE        0#define CV_NODE_INT         1#define CV_NODE_INTEGER     CV_NODE_INT#define CV_NODE_REAL        2#define CV_NODE_FLOAT       CV_NODE_R

今天在研究《学习opencv》时发现

例：往磁盘上写一个配置文件cfg.xmlCvFileStorage* fs = cvOpenFileStorage(    'cfg.xml',    0,    CV_STORAGE_WRITE  );  cvWriteInt( fs, 'frame_count', 10 );  cvStartWriteStruct( fs, 'frame_size', 

Highgui 细解几个不常用的函数：int cvDestroyAllWindows(void) :关闭所有窗口，并且释放窗口内存空间；int cvStartWindowThread(void):创建一个线程来自动更新窗口及处理窗口触发事件，创建失败，返回值为0；OPENCV 里的鼠标响应事件：1，先举个小例子，然后按照例子里的说明：在一

不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免

设已知一黑白图像上画了一条直线，要求出这条直线所在的位置。我们知道，直线的方程可以用y=k*x+b 来表示，其中k和b是参数，分别是斜率和截距。过某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b。即点(x0,y0)确定了一组直线。方程y0=kx0+b在参数k--b平面上是一条直线，(你也可以是方程b=-x0*k+y0对应的直线)。这样，图像x--y平面上的一个前景像素点就对应到参数

用反向投影, 基于块的反向投影 和 模板匹配寻找目标物体 *1)要可视化反向投影结果,则不能用归一化直方图, 因为结果图像中的值就是hist相应bin的值 *2)匹配结果很好,但是计算时间太长! 不能接受 *3) 注意三个函数处理后的结果图像的大小和位数. back_project的结果图必须是8bit,不能是32; block反向投影的结果图必须是浮点; 模板比配的结果图,8bit

OpenCV控制摄像头实现  拍照功能注意注释部分，其中使用的比较生疏的 API 包括 cvPyrDown  , cvCreateCameraCapture以及 cvCopy 和 cvSaveImage下面就来一一解释这几个 API 的具体使用：          void cvPyrDown( const CvArr* src, CvArr* dst, i