在将OpenCV的Mat对象转换为OpenGL纹理时,可能会遇到glBindTexture()函数出现错误的情况。 glBindTexture()函数用于绑定一个纹理对象到当前的OpenGL上下文中。它的原型如下: 代码语言:txt 复制 void glBindTexture(GLenum target, GLuint texture); 其中,target参数指定了纹理的类型,可以是GL_TEXTURE_1D、...
其中mat.ptr()返回的是指向矩阵的指针,也可以用mat.data代替,只要了解了如何把该Mat类型的矩阵值调用出来就可以用简单的glTextureImage2D实现了,一个更简单的代码如下: glGenTextures(1, &textureID); glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, textureID); glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RGB, mat1.cols, mat1...
static void cvmatToTexture(GLuint& textureId, const cv::Mat& mat) { // 绑定textureID标识的纹理,之后的所有操作都是相对于该纹理的 glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, textureId); // 注意OpenCV中图像通道的顺序是BGR glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RGB, mat.cols, mat.rows, 0, GL_BGR_EXT...
#include<iostream>#include<string>#include<sstream>usingnamespacestd;// OpenCV includes#include"opencv2/core.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"usingnamespacecv;intmain(intargc,constchar** argv){// Read imagesMat color=imread("../lena.jpg"); Mat gray=imread("../lena.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GR...
OpenCV 使用Mat类来实现此目的。 对于灰度图像,使用单个矩阵,如下图所示: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xjHzWaNg-1681961622329)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-cv-zh/-/raw/master/docs/build-cv-proj-opencv4-cpp/img/9afa1db4-0f94-4d90-8e1b-fb...
因为我们想要往后移动,并且OpenGL是一个右手坐标系(Right-handed System),所以我们需要沿着z轴的正方向移动。我们会通过将场景沿着z轴负方向平移来实现。它会给我们一种我们在往后移动的感觉。 在下一个教程中我们将会详细讨论如何在场景中移动。就目前来说,观察矩阵是这样的: glm::mat4 view = glm::mat4(1.0f...
(IplImage* img3d){ CvScalar s; //accessing the image pixels for (int i=0;i纹理数据 void loadTextureToGL(IplImage* img){ //int ind=0; CvScalar ss; //accessing the image pixels for (int i=0;iOpenGL 则是 RGB 格式存储 texture[i][j][1] = ss.val[1]; texture[i][j][0] = ...
void imshow(const String& winname, InputArray mat); 功能: 函数imshow 在指定的窗口中显示图像。如果窗口是使用cv::WINDOW_AUTOSIZE标志创建的,则图像以其原始大小显示,但仍受屏幕分辨率的限制。否则,将缩放图像以适合窗口。该函数可以缩放图像,具体取决于其深度: ...
PR with "constness" or Mat's would be nice to consider by 5.0. Alexander S (opencv.ai): Working on OpenCV 4.11 many items are marked with "4.11" milestone, but we'll probably postpone integration of some of them. merged the latest patch with KleidiCV-based acceleration ...
(5)低纹理(Low texture) (6)重复纹理(Repetitive/ambiguous patterns) (7)透明物体 (8)重叠和非连续 目前立体匹配算法是计算机视觉中的一个难点和热点,算法很多,但是一般的步骤是: A、匹配代价计算 匹配代价计算是整个立体匹配算法的基础,实际是对不同视差下进行灰度相似性测量。常见的方法有灰度差的平方SD(square...