CvMat *mat= cvCreateMat(50, 50, CV_32FC1); 可是刚刚的颜色没了。 按F12进去: #define CV_32FC1 CV_MAKETYPE(CV_32F,1)① #define CV_MAKETYPE(depth,cn) (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))② #define CV_32F 5 #define CV_MAT_DEPTH(flags) #define CV_MAT_DEPTH_...
CV_8UC3就表示为3通道Unsigned 8bits格式的矩阵,也就是我们常说的BGR3通道。 类似的还有:CV_8UC1,CV_8UC2,CV_8UC3 等。 有些图片存储格式是32位float,则对应的图像格式为:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3 等; 如果图片存储格式是64位double,则对应的图像格式为:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3 等。
#if 1// 步骤十(1):计算内参和畸变系数,未设 flags 和无 迭代终止条件 图象 >=1张即可,这是常规广角标定矫正方式(非鱼眼)cv::Mat dstMat; { cv::Mat cameraMatrix;// 相机矩阵(接收输出)cv::Mat distCoeffs;// 畸变系数(接收输出)cv::Mat rotate;// 旋转量(接收输出)cv::Mat translate;// 偏移量...
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 CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_16SC2 //16S代表16位有符号整形,C2代表双通道 CV_16UC1 //16U代表16位无符号整形,C1代表单通...
CV_16FC1:占16位的float char 一通道 CV_16FC2:占16位的float char 二通道 CV_16FC3:占16位的float char 三通道 CV_16FC4:占16位的float char 四通道 6.CV_32S CV_32S:占32位的signed CV_32SC(n):占32位的signed char CV_32SC1:占32位的signed char 一通道 ...
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...
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,那么,现在这张 ...
CV_CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS:使用该参数时,将包含有效的fx,fy,cx,cy的估计值的内参矩阵cameraMatrix,作为初始值输入,然后函数对其做进一步优化。如果不使用这个参数,用图像的中心点初始化光轴点坐标(cx, cy),使用最小二乘估算出fx,fy(这种求法好像和张正友的论文不一样,不知道为何要这样处理)。注意,如果已知...
OutputArray dst, --图像存储的最小特征值。类型为CV_32FC1 int blockSize, --邻域大小值 int apertureSize=3, --Sobel算子的参数 int borderType=BORDER_DEFAULT --像素外插方法 ) 代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--cornereigen,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main...
M 的特征向量和特征值,并将它们存储在目标图像中作为 (λ1,λ2,x1,y1,x2,y2) ( λ 1 , λ 2 , x 1 , y 1 , x 2 , y 2 ) (输出dst类型为CV_32FC(6)类型) λ1,λ2 λ 1 , λ 2 是 M M 的非排序特征值 x1,y1 x 1 , y 1 是对应于 λ1 λ 1 的特征向量 ...