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 CV_32SC2:占32位的signed char 二通道 CV_32SC3:占32位的signed char 三通道 CV_32SC4:占32位的signed char 四通道 7.CV_32F CV_32F:占32位的fl...
_type is CV_8UC1, CV_64FC3, CV_32SC(12) etc. 注意:我们偶尔会发现不带通道数的类型,如:CV_32S,CV_8U等等。 其实,不带通道数的这些类型就是默认通道数为1。 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-d...
if (binImg.empty() || binImg.type() != CV_8UC1) { return; } lableImg.release(); binImg.convertTo(lableImg, CV_32SC1); int label = 1; int rows = binImg.rows; int cols = binImg.cols; for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { if ...
https://blog.csdn.net/u010030977/article/details/81214145
Mat iHist = Mat ::zeros(total, 1 , CV_32SC1); calculate_histogram(model, mHist); calculate_histogram(src, iHist); 第二步:计算R Mat rhist = Mat ::zeros(total, 1 , CV_32FC1); float m = 0 , t = 0 ; for ( int i = 0 ; i < total; i++) { ...
Mat testMat5 = Mat(Size(1, 1), CV_16UC1); testMat5.at<unsigned short>(0) = 1; Mat testMat6 = Mat(Size(1, 1), CV_16SC1); testMat6.at<short>(0) = -1; Mat testMat7 = Mat(Size(1, 1), CV_32SC1); testMat7.at<int>(0) = -1; ...
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 ———版权声明:本文为CSDN博主「Young__Fan」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:...
convertTo是可以转换的。下面随机生成了一个1000*1000的0-1 Mat，转换成CV32SC1后，值并没变。int main(){const int w = 1000;Mat u(w, w, CV_8UC1);srand(time(NULL));for(int i=0; i<u.rows; i++)for(int j=0; j<u.cols; j++)u.at<uchar>(i,j) = rand()%2;Mat t...
注意训练数据集矩阵类型一定是CV_32FC1型,长宽分别为数据个数和维度(20个训练数据,2维);训练数据标记矩阵是一维向量,也建议使用CV_32FC1型,还可用CV_32SC1型,长度为数据个数,要和训练数据一一对应(如例子中前10个数据标记为1,后10个数据标记为-1) ...
double CvParamGrid::min_val 统计模型参数的最小值; double CvParamGrid::max_val 统计模型参数的最大值; double CvParamGrid::step 迭代统计模型参数的对数步长; 网格决定了统计模型参数值的迭代序列,如下所示: 其中n是一个最大索引号,满足: 网格已经经过对数化,所以step一定大于1。