今天百度搜资料还搜到了自己的...<访问图像中每个像素的值>,这是之前写的了,用的也是2.0的风格IplImage*格式,不太适用后来Mat的格式,特此重写一篇. 以下例子源自<The OpenCV Tutorials --Release 2.4.2>2.2 How to scan images, lookup tables and time measurement with OpenCV 图像容器Mat 还是先看Mat的存储形式.Mat和Matlab里的数组格式有点像,但一般是二

最近要做的东西要对每个像素值进行处理,所以上网搜... 居然发现搜出来的好文章都是一个人写的,而且还是一个妹子..于是收藏之...按时间顺序发! 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/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

问题描述 如果一个类中声明了一个static的vector 例如初始化为0 1 2 3 4--在.cpp文件中怎么去赋初始值啊,还有map之类的,为什么我用好多种方法有有问题 解决方案 什么意思,没看懂你想表达的意思啊 解决方案二: 在cpp的最外面初始化static变量 解决方案三: 可以在cpp里定义一个常量数组,在对象初始化的时候(一般是构造函数),遍历常量数组并把数字一个个push_back进vector.

图像滤波 什么是图像滤波 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性.(摘自网络) 图像滤波的目的 1,消除图像中混入的噪声 2,为图像识别抽取出图像特征 图像滤波的要求 1,不能损坏图像轮廓及边缘 2,图像视觉效果应当更好 滤波器的定义 滤波器,顾名思义,是对波进行过滤的器件.(摘自网络) 以上的定义是针对物理器件的,但对于图像滤波而言显然也是适用的. 大家都用过放大镜,这里就

原文:利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容 基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注

问题描述 opencv中怎么可以求得图像中区域轮廓的近似长短轴呢 如题 解决方案 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9000777

OpenCV Mat -- 基本的图像容器 目标 现实中我们有很多种方法来获取数字图像:数字摄像头.扫描仪.计算机断层扫描以及核磁共振生成图像等等.对我们人类来说这些设备生成的结果我们称之为图像.而我们从这些设备获取的图像最终是以组成点阵的数值来表示的. 就好像是一张车的图片中就是包含了点阵强度值的矩阵.我们可以根据需要来获取或者存储点阵,但最终所有计算机中的图片就剩下点阵以及描述点阵的信息.OpenCV 是一个计算机视觉库,主要用来处理和操作这类图像信息.因此你首先需要熟悉的是 OpenCV

问题描述 如何在单幅图像中消去阴影 在对图像处理时,由于图像中的阴影出现,导致算法无法进行,怎样可以将单幅图像里的阴影消去 解决方案 /*********************************************/ //阴影检测 /*********************************************/ CvPoint downleft,upright; int cnt; int dir[8][2]={-1,-1,-1,0,-1,1,0,1,0,-1,1,1,1

问题描述 请教各位大神,如何用python提取出两幅图像中不同的部分? 1C 各位朋友们好,我有一张图片1.png另一张图片2.png图片1与图片2只有一部分不相同的部分,现在我想以图片1为参照物,把图片2中与图片1中不同的部分裁剪出来形成图片3请教各位做图像处理的大神们应该怎么做,或者有相关的论文可以看的麻烦推荐一下,小白刚入手,还请指点一下,万分感谢,在此先谢过各位朋友们. 解决方案 你可以尝试调用 OpenCV 中的接口,我记得是有个拼接的功能 如果需要源代码方面的话,你可以参考hugin