在OpenCV 中: CV_32FC1表示 32 位浮点数(float),即单精度浮点数。 CV_64FC1表示 64 位浮点数(double),即双精度浮点数。 因此,CV_32FC1是 float 类型,而CV_64FC1是 double 类型。 CV_64FC1和CV_32FC1是 OpenCV 中用于表示图像或矩阵数据类型的常量。 CV_64FC1 含义: 表示一个 64 位浮点数的单...
#define CV_MAT_DEPTH(flags) #define CV_MAT_DEPTH_MASK (CV_DEPTH_MAX - 1)//7 #define CV_DEPTH_MAX (1 << CV_CN_SHIFT)//shift是3.1<<3 是8. #define CV_CN_SHIFT 3 刚的颜关于这堆东西就是一大堆的变量代入,思路要清楚: 我就是想要CV_32FC1它是:CV_MAKETYPE(CV_32F,1)它是② ②式...
在计算机视觉和图像处理中,CV_32FC1和CV_64FC1是 OpenCV 中用于表示图像数据类型的枚举值。CV_32FC1表示单通道的 32 位浮点数图像,而CV_64FC1表示单通道的 64 位浮点数图像。当你尝试将CV_32FC1图像转换为CV_64FC1图像时,如果结果不正确,可能是由于以下几个原因: 基础概念 数据类型:CV_32FC1...
是指将OpenCV中的图像数据类型从CV_32FC1(32位浮点型,单通道)转换为CV_16UC1(16位无符号整型,单通道)。 CV_32FC1是一种常用的图像数据类型,它表示图像的每个像素值为32位浮点数,范围在0.0到1.0之间。而CV_16UC1是另一种图像数据类型,它表示图像的每个像素值为16位无符号整数,范围在0到65535之间。 这种...
也就是说,你如果用cv_32fc1,那么后面对该矩阵的输入输出的数据指针类型都应该是float,这在32位编译器上是32位浮点数,也就是单精度。 你如果用cv_64fc1,那么后面对该矩阵的输入输出的数据指针类型都应该是double,这在32位编译器上是64位浮点数,也就是双精度。
在OpenCV中遇到错误“assertion failed (type == b.type() && (type == cv_32fc1 || type == ...))”通常是因为在执行某些数学运算或函数时,输入的数据类型不匹配。这个错误表明你试图操作的两个矩阵或数组必须具有相同的数据类型,并且这个类型必须是OpenCV支持的类型之一,如CV_32FC1(单通道32位浮点数)...
CV_16UC1 //16U代表16位无符号整形,C1代表单通道 而float 是32位的,对应CvMat数据结构参数就是:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3... double是64bits,对应CvMat数据结构参数:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3等。 其中,通道表示每个点能存放多少个数,类似于RGB彩色图中的每个像素点有三个值,即三通道的。
矩阵数据类型 CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型 1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那...
_MAKETYPE(CV_32S,1)#defineCV_32SC2 CV_MAKETYPE(CV_32S,2)#defineCV_32SC3 CV_MAKETYPE(CV_32S,3)#defineCV_32SC4 CV_MAKETYPE(CV_32S,4)#defineCV_32SC(n) CV_MAKETYPE(CV_32S,(n))#defineCV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)#defineCV_32FC2 CV_MAKETYPE(CV_32F,2)#defineCV_32FC3 CV_...
#include <opencv2/opencv.hpp> int main(void) { cv::Mat dst; cv::Mat src(cv::Size(1858, 304), CV_32F); const double sigma = 10.1879; cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(), sigma, sigma); return 0; } The important thing is that type == CV_32F. ...