RGB和BGR(opencv默认的彩色图像的颜色空间是BGR)颜色空间的转换 cv::COLOR_BGR2RGB cv::COLOR_RGB2BGR cv::COLOR_RGBA2BGRA cv::COLOR_BGRA2RGBA 向RGB和BGR图像中增添alpha通道 cv::COLOR_RGB2RGBA cv::COLOR_BGR2BGRA 从RGB和BGR图像中去除alpha通道 ...
·OpenCV中常用的边缘填充函数为copyMakeBorder();函数原型:void copyMakeBorder(const Mat &src, Mat& dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar &value=Scalar());功能:扩充src的边缘,将图像变大,然后以各种外插方式自动填充图像边界,这个函数实际上调用了函数cv::border...
PWD_DIR := $(shell pwd) #OPENCV_BASE_DIR := $(PWD_DIR)/../output/ OPENCV_BASE_DIR := /usr/local/ OPENCV_DIR := -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include OPENCV1_DIR := -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include/opencv OPENCV2_DIR := -I$(OPENCV_BASE_DIR)/include/opencv2 OPENCV_LIB_DIR := -L$...
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opencv是一个开源的图像处理库,最经典的1.0版本号提供的接口都是C语言接口。 后来的opencv2.x版本号保留了C语言接口,可是提供了C++接口,当中的C语言接口仅仅是为了向后兼容,而C++接口才是大势所趋。 那么这两者有什么差别呢?今天介绍一下配置过程中的差别。
1. createTrackbar是Opencv中的API,其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件,用于手动调节阈值,具有非常直观的效果。具体定义如下: CV_EXPORTSintcreateTrackbar(conststring& trackbarname,conststring& winname,int*value,intcount, TrackbarCallback onChange =0,void* userdata =0); ...
笔者构建的是OpenCV的3.4.16版本,这也是OpenCV3.X的最新版本,关键构建指令如下所示: # 配置阶段,指定生成器、平台和安装路径cmake.. -G "$Generator" -A x64 ` -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ` -DCMAKE_PREFIX_PATH="$env:GISBasic" ` -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$InstallDir" ` ...
// 导入opencv头文件 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> int main(int argc, char** argv) { // 读取图片,mat是matrix的缩写,是一个矩阵,类似与numpy ndarray cv::Mat image = cv::imread("./media/cat.jpg"); // 判断是否读取成功 ...
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