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在OpenCV中,创建图像时需要指定图像的类型,这些类型通常通过常量来表示,例如 CV_8UC1、CV_32FC3、CV_32S 等。这些常量定义了图像的数据类型和通道数,具体含义如下: CV_8UC1: CV_8U 表示每个像素由一个8位无符号整数(即uchar)组成,取值范围为 [0, 255]。 C1 表示图像是单通道的(灰度图像)。因此,CV_8UC1 ...
cv::Mat convert_sRGB_to_DCIP3(const cv::Mat& src) { // 定义转换矩阵 cv::Matx33f transformMatrix = {/* 这里填写计算得到的矩阵 */}; cv::Mat dst; src.convertTo(dst, CV_32F); // 确保使用浮点数 cv::transform(dst, dst, transformMatrix); return dst; } int main() { cv::Mat sR...
//【1】CV_8UC1---则可以创建---8位无符号的单通道---灰度图片---grayImg#defineCV_8UC1 CV_MAKETYPE(CV_8U,1)#defineCV_8UC2 CV_MAKETYPE(CV_8U,2)//【2】CV_8UC3---则可以创建---8位无符号的三通道---RGB彩色图像---colorImg#defineCV_8UC3 CV_MAKETYPE(CV_8U,3)//【3】CV_8UC4-...
例如,CV_8U就等同于CV_8UC1,CV_32S就等同于CV_32SC1。 参考链接:https://stackoverflow.com/questions/14543420/in-opencv-whats-the-difference-between-cv-8u-and-cv-8uc1 imshow函数在显示图像时,会将各种类型的数据都映射到[0, 255]。 如下:
OpenCV 创建图像时,CV_8UC1,CV_32FC3,CV_32S等参数的含义 形式:CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> bit_depth:比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites... 举个例子吧--比如说: 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,现在这张灰度图片中有...
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代表单通道 而float 是32位的,对应CvMat数据结构参数就是:CV_32FC1,CV_32FC2,CV_32FC3... ...
为了将CV_32FC1转换为CV_8UC1,我们需要使用cv2.convertScaleAbs函数或者Mat.convertTo方法,并进行适当的归一化处理。以下是两种方法的示例: 方法一:使用cv2.convertScaleAbs cv2.convertScaleAbs函数会自动将输入矩阵的数据类型转换为8位无符号整型,并在转换之前进行缩放和偏移。这个函数非常适合于将浮点型矩阵转换为整...
OpenCV之通道和位深的理解(CV_8UC1,CV_8SC1,CV_32FC1) #计算机 图像处理 opencv# 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...