在OpenCV中,将CV_16FC1(16位浮点数,单通道)转换为CV_16SC1(16位有符号整数,单通道)类型,可以通过使用convertTo函数来实现。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 理解OpenCV中的数据类型 CV_16FC1:表示每个像素由一个16位浮点数表示,适用于存储浮点数图像数据。 CV_16SC1:表示每个像素由一个16位有符号整数表示,...
CV_16U3:占16位的unsigned char 三通道 CV_16U4:占16位的unsigned char 四通道 4.CV_16S CV_16S:占16位的signed CV_16SC(n):占16位的signed char CV_16SC1:占16位的signed char 一通道 CV_16SC2:占16位的signed char 二通道 CV_16SC3:占16位的signed char 三通道 CV_16SC4:占16位的signed cha...
CvType中提供了相关的查询方法,可以让我们通过type类型进行转换为相应的类型值。 示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Mat mat=newMat(4,4,CvType.CV_8UC3);int depth=CvType.depth(mat.type());//输出结果值为 0 == CvType.CV_8UMat mat1=newMat(4,4,CvType.CV_16SC1);...
CvMat数据结构参数:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3,CV_64FC4 8.Unsigned 1bit IplImage数据结构参数:IPL_DEPTH_1U 其他变量对应 1.Signed 64bits int64 long long 2.Unsigned 64 bits uint64 unsigned long long 【】颜色空间缩减的方法 cv::Mat CreatTable(int level) { Mat lookUpTable(1, 256, CV_8...
CV_16U4:占16位的unsigned char 四通道 4.CV_16S CV_16S:占16位的signed CV_16SC(n):占16位的signed char CV_16SC1:占16位的signed char 一通道 CV_16SC2:占16位的signed char 二通道 CV_16SC3:占16位的signed char 三通道 CV_16SC4:占16位的signed char 四通道 ...
grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_16SC1, 0, 1) edge_output = cv2.Canny(grad_x, grad_y, 50, 100) return edge_output def contours_demo(image): binary = edge_demo(image) # 得到修改后的图像,轮廓点集 各层轮廓的索引 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2...
dy:源图像的16bit(CV_16SC1 or CV_16SC3) y方向梯度图像; threshold1:迟滞阈值1; threshold2:迟滞阈值2; edges:目标图像; L2gradient:是否使用L2范式,如果设置为True,计算梯度时使用的是2个方向梯度的平方和开平方,如果设置为False,则使用2个方向梯度的绝对值的和; ...
Mat: CV_16UC1,CV_16UC2,CV_16UC3,CV_16UC4 有符号16bit整型:Signed 16bits short -32768~32767IplImage: IPL_DEPTH_16SMat: CV_16SC1,CV_16SC2,CV_16SC3,CV_16SC4 有符号32bit整型:Signed 32bits int -2147483648~2147483647IplImage: IPL_DEPTH_32SMat: CV_32SC1,CV_32SC2,CV_32SC3,CV_32...
每个通道又由相应的位数来表示该通道上颜色的深浅 — CV_16SC1表示单通道,每个通道用16位(2个字节)表示,S表示有符号整数,C后面数字表示通道数;CV_64FC3表示三通道,每个通道用64位(8字节)浮点数表示) data:存放矩阵数据内存中的首地址 step: 是一个数组,表示总字节数,step[0]表示第二个维度上包含的字节数...
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... double是64bits,对应CvMat数据结构参数:CV_64FC1,CV_64FC2,CV_64FC3等。