OpenCV 提供了许多不同的图像类型标识符,常见的包括: CV_8UC1: 单通道 8 位无符号整型图像(灰度图像)。 CV_8UC3: 三通道 8 位无符号整型图像(通常为 BGR 图像)。 CV_8UC4: 四通道 8 位无符号整型图像(通常为 BGRA 图像,A 表示 Alpha 通道,即透明度)。 CV_16UC1: 单通道 16 位无符号整型图像。 C...
Mat对象起源： 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象，是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对...
或(对于OpenCV 3.1): conda install -c menpo opencv3 2.如果你不想这样做,你可以尝试使用matplotlib。 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('img.jpg',0) plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() 3.或者尝试使用选项WITH_GTK=ON自己构建库,或者像这样使用smth。 更新 – 20...
CV_{元素比特数}{元素类型}C{通道数} 例如,最常见的CV_8UC3中: 8U:8bit unsigned ; C3:通道数为 3 。 因此, 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...
Mat对象起源： 当OpenCV 1.0发布时候没有Mat对象，是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对...
//转为灰度图 if (in.type() == CV_8UC1) input = in; else if (in.type() == CV_8UC3) cvtColor(in, input, cv::COLOR_BGR2GRAY); else if (in.type() == CV_8UC3) cvtColor(in, input, cv::COLOR_BGRA2GRAY); else return 0; ...
3,实际应用中,饱和运算和取模运算的选择取决于具体的图像处理任务和期望的视觉效果 3,以C++和Python 的具体实例测试 3.1 python实现饱和运算和取模运算 python 示例如下(以加法为例,当然你也可以测试减法,乘法等): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
无符号8bit整型(最常用):Unsigned 8bitsuchar0~255 IplImage: IPL_DEPTH_8U Mat: CV_8UC1, CV_8UC2, CV_8UC3, CV_8UC4 有符号8bit整型:Signed 8bits char -128~127 IplImage: IPL_DEPTH_8S Mat: CV_8SC1,CV_8SC2,CV_8SC3,CV_8SC4 ...
具体用法: cv::Mat Image3 = cv::Mat::zeros(Image2.rows, Image2.cols, CV_8UC1); name.ones(rows,cols,type) 同上,只是返回的是1矩阵; name.channels()返回Mat类的通道数; name.empty() 如果数组数据为空,则返回true; name.at 返回对指定数组元素的引用; ...
图像颜色空间转换:使用cv::cvtColor函数进行图像颜色空间的转换,例如从BGR到灰度或从BGR到HSV。 cv::Mat grayImg;cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY); 图像缩放、翻转和旋转:使用cv::resize函数缩放图像,使用cv::flip函数翻转图像,使用cv::getRotationMatrix2D和cv::warpAffine函数旋转图像。