在opencv3.4.2版本下写直方图归一化,不报错: //将直方图归一化到[0,histImage.rows]cv::normalize(Hist, Hist,0, histImage.rows, CV_MINMAX, -1, cv::Mat()); 换了电脑和opencv 4.2 版本后报错 “CV_MINMAX未声明” 解决方法: 把CV_MINMAX 改成 NORM_MINMAX 。
opencv4.2版本遇到CV_MINMAX未声明标识符问题：在opencv3.4.2版本下写直⽅图归⼀化，不报错：//将直⽅图归⼀化到[0,histImage.rows]cv::normalize(Hist, Hist, 0, histImage.rows, CV_MINMAX, -1, cv::Mat());换了电脑和opencv 4.2 版本后报错 “CV_MINMAX未声明”解决⽅法：把 CV_...
double minv = 0.0, maxv = 0.0; double* minp=&minv; double* maxp = &maxv; int mind[2] = { 0.0 ,0.0 }, maxd[2] = { 0.0,0.0 }; cv::minMaxIdx(src, minp, maxp, mind, maxd); /* 参数2:double类型的指针,保存最小值 参数3:double类型的指针,保存最大值 参数4:int类型的数组...
I);//矩阵自然指数cartToPolar(X, Y, Grad, Angle);//由x y 方向变化量求梯度和角度normalize(img, img,1.0,0.0, CV_MINMAX);//归一化到0-1sqrt(img, img);//开矩阵平方 数据类型不变doublefro = norm(img, NORM_L2);//F范数//卷积运算 BORDER_REFLECT_101对称扩展 图像大小不变floatse...
normalize(imageLog,imageLog,0,255,CV_MINMAX); //转换成8bit图像显示 convertScaleAbs(imageLog,imageLog); imshow("Soure",image); imshow("after",imageLog); waitKey(); return 0; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
normalize(imageGamma, imageGamma, 0, 255, CV_MINMAX); //转换成8bit图像显示 convertScaleAbs(imageGamma, imageGamma); imshow("原图", image); imshow("伽马变换图像增强效果", imageGamma); waitKey(); return 0; } 伽马变换增强前原图像: ...
cv::cvtColor(srcImage,srcGray,CV_RGB2GRAY); 将图像srcImage转换成灰度图像,处理结果存入srcGray中。 3.图像几何变换 voidremap(InputArraysrc, OutputArraydst, InputArraymap1, InputArraymap2, intinterpolation, intbordeMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar&borderValue=Scalar()) ...
cvNormalize( left_disp_, left_vdisp, 0, 256, CV_MINMAX ); 其中minDisparity是控制匹配搜索的第一个参数,代表了匹配搜苏从哪里开始,numberOfDisparities表示最大搜索视差数uniquenessRatio表示匹配功能函数,这三个参数比较重要,可以根据实验给予参数值。
dist=cv.distanceTransform(opening,cv.DIST_L2,3)dist_out=cv.normalize(dist,0,1.0,cv.NORM_MINMAX)# cv.imshow('distance-',dist_out*50)ret,surface=cv.threshold(dist_out,dist_out.max()*0.6,255,cv.THRESH_BINARY)# cv.imshow('surface-markers',surface)surface_fg=np.uint8(surface)# 转成8位...
Mat dftarray[2] = { Mat::zeros(source.size(),CV_32F),Mat::zeros(source.size(),CV_32F) };split(source, dftarray);Mat dft_mag;magnitude(dftarray[0], dftarray[1], dft_mag);dft_mag += Scalar::all(1);log(dft_mag, dft_mag);normalize(dft_mag, dft_mag, 0, 1, NORM_MINMAX)...