由于深度图像是以16位无符号整数(CV_16UC1)表示的,因此需要使用IMREAD_ANYDEPTH标志来读取图像数据。 代码语言:txt 复制 cv::Mat depthImage = cv::imread("depth_image.png", cv::IMREAD_ANYDEPTH); 转换深度图像:由于CV_16UC1类型的深度图像像素值范围较大,一般情况下需要将其转换为浮点数类型,以便进行后续...
CV_16U:占16位的unsigned CV_16UC(n):占16位的unsigned char CV_16UC1:占16位的unsigned char 一通道 CV_16U2:占16位的unsigned char 二通道 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...
双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法...
if (imgMat.type() == CV_16UC3) { vector<cv::Mat> imgchannel; split(imgMat, imgchannel); cv::Mat imgB = imgchannel[0]; cv::Mat imgG = imgchannel[1]; cv::Mat imgR = imgchannel[2]; uchar* dataR = new uchar[2 * height * width]; uchar* dataG = new uchar[2 * height...
map2表示y坐标,可以是CV_16UC1,CV_32FC1类型,如果map1表示(x,y),map2则可以选择不用; interpolation表示插值方法; borderMode表示边界插值类型; borderValue表示插值数值。 static_cast < type-id > ( expression )将expression的结果强制转换成type-id的类型,但没有运行时类型检测来保证转换的安全性。
* 0 0 1 */ // 畸变参数 double k1 = -0.28340811, k2 = 0.07395907, p1 = 0.00019359, p2 = 1.76187114e-05; cv::Mat image = cv::imread(argv[1], 0); // 图像是灰度图,CV_8UC1 int rows = image.rows, cols = image.cols;
如果Mat 中的数据类型是 CV_16UC3 或 CV_16SC3,那么 elemSize=6(3 * 16 / 8 = 6 bytes); 如果Mat 中的数据类型是 CV_32SC3 或 CV_32FC3,那么 elemSize=12(3 * 32 / 8 = 12 bytes); elemSize1:表示矩阵中每一个元素单个通道的数据大小,单位是字节。满足: step: 字面意思是“步长”,实际上...
(1)若map1表示点(x,y)时,这个参数不代表任何值; (2)表示 CV_16UC1,CV_32FC1类型的Y值 第五个参数:插值方式,有四中插值方式: (1)INTER_NEAREST——最近邻插值 (2)INTER_LINEAR——双线性插值(默认) (3)INTER_CUBIC——双三样条插值(默认) ...
16U 说明:无符号的16位图 值:CV_16UC1,CV_16UC2,CV_16UC3,CV_16UC4 通道取值范围:0~65535 16S 说明:有符号的16位图 值:CV_16SC1,CV_16SC2,CV_16SC3,CV_16SC4 通道取值范围:-32768~32767 32S 说明:无符号的32位图 值:CV_32SC1,CV_32SC2,CV_32SC3,CV_32SC4 ...
1.Tenengrad梯度方法 Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度,同一场景下梯度值越高,图像越清晰。以下是具体实现。 Mat img; Mat imgROI; Mat imgGray; Mat imageSobel; //添加图片 img = Mat(m_frameInfo.uHeight/4, m_frameInfo.uWidth/4,CV_8UC3, pRGB).clone(); ...