Mat B,C; B = image.clone();// 第一种方式image.copyTo(C);// 第二种方式 深拷贝是真正的copy了一个新的图像矩阵,此时image,B,C三者相互没有影响。 normalize函数说明 函数原型: voidnormalize(InputArray src,OutputArray dst,doublealpha=1,doublebeta=0,intnorm_type=NORM_L2,intdtype=-1, InputArra...
MatsrcImage=imread("D:\\opencv_picture_test\\形态学操作\\coin_inv.png",0);//读取灰度图 Matkernel=(Mat_<float>(3,3)<<1,1,1,1,1,1,1,1,1); cout<<kernel; MatfloatI=Mat_<float>(srcImage);// change image type into float MatfilteredI; convolveDFT(floatI,kernel,filteredI); no...
归一化:normalize()函数 功能:缩放和移位数组元素,以便指定的标准(alpha)或最小(alpha)和最大(beta)数组值获得指定的值。 1voidnormalize( InputArray src, OutputArray dst,doublealpha=1,doublebeta=0,2intnorm_type=NORM_L2,intdtype=-1, InputArray mask=noArray()); 参数解释: 参数1:InputArray类型的src...
1、Mat- 基本图像容器 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针。 创建Mat对象方法: 1->Mat() 构造函数: Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255)); int sz[3] = {2,2...
opencv归一化函数normalize详解 opencv 2 归一化函数normalize详解 1. 归一化定义与作用 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率...
//Mat其他操作 exp(I,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0-1 sqrt(img, img); //开矩阵平方 数据类型不变 double fro = norm(img, NORM_L2); //F范数 //卷积运算 BORDER_REFLECT_...
在画直方图之前,先使用 normalize 归一化直方图,这样直方图bin中的值就被缩放到指定范围。 该函数接受下列参数: r_hist:输入数组 r_hist:归一化后的输出数组(支持原地计算) 0及histImage.rows: 这里,它们是归一化r_hist之后的取值极限 NORM_MINMAX:归一化方法 (例中指定的方法将数值缩放到以上指定范围) ...
normalize(hist, hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat());//归一化直方图 for (int i = 1; i < histsize; i++) { line(histImage, Point((i - 1) * bin_w, hist_h - cvRound(hist.at<float>(i - 1))), Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(hist.at<float>(i))), Scala...
opencv归一化函数normalize详解 opencv 2 归一化函数normalize详解 1. 归一化定义与作用 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率...
Mat gammaImg=grayImg.clone();for(inti=0;i<grayImg.rows;i++){for(intj=0;j<grayImg.cols;j++){gammaImg.at<uchar>(i,j)=6*pow((double)grayImg.at<uchar>(i,j),0.5);}}normalize(gammaImg,gammaImg,0,255,NORM_MINMAX);convertScaleAbs(gammaImg,gammaImg); ...