auto 可以在声明变量的时候根据变量初始值的类型自动为此变量选择匹配的类型 minmax_element()返回指向范围内最小和最大元素的一对迭代器。参数1 2为起止迭代器范围,参数3是二进制函数,该函数接受范围内的两个元素作为参数,并返回可转换为bool的值。返回的值指示作为第一个参数传递的元素是否小于第二个,该函数不得...
auto min_max = minmax_element(matches.begin(), matches.end(), [](const DMatch &m1, const DMatch &m2){return m1.distance < m2.distance;}); double min_dist = min_max.first->distance; double max_dist = min_max.second->distance; printf("Max_dist = %f\n", max_dist); printf("Mi...
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...
公式: // Norm to max element.// 2.0 0.2 (2.0/10.0).// 8.0 0.8 (8.0/10.0).// 10.0 1.0 (10.0/10.0).normalize(positiveData, normalizedData_inf,1.0,0.0, NORM_INF); 方式4:NORM_MINMAX 公式 // Normtorange[0.0;1.0]. //2.00.0(shifttoleftborder) . //8.00.75(6.0/8.0) . //10.01....
element代表核结构,src代表原图像 因为开运算带来的结果是放大了裂缝或者局部低亮度的区域,因此,从原图中减去开运算后的图,得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域,且这一操作和选择的核的大小相关。 礼帽运算用来分离比邻近点亮一些的斑块。当一幅图像具有大幅的背景的时候,而微小物品比较有规律的情况下...
disc = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE,(5,5))cv.filter2D(B,-1,disc,B)B = np.uint8(B)cv.normalize(B,B,0,255,cv.NORM_MINMAX)4.现在最大强度的位置给了我们物体的位置。如果我们期望图像中有一个区域，则对合适的值进行阈值处理将获得不错的结果。ret,thresh = cv.threshold(B,50,...
cv2.normalize(roihist,roihist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)其中roihist为输入数据，roihist为与src大小相同的输出数据，0为一个范围低边界，255为范围的上限，cv2.NORM_MINMAX是一个归一化的方法，表示对数组的所有值进行转化，使值的映射在最小值和最大值之间。这样归一化后他们的值就在0到255之间了。接着我们...
// 1、MINMAX void test15() { Mat src =imread("/Users/zhulei/CLionProjects/opencv_test/1.jpg"); namedWindow("new", WINDOW_AUTOSIZE); Mat img,img2; cout<<src.type()<<endl; src.convertTo(src,CV_32FC3); cout<<src.type()<<endl; ...
;//结构元素dilate(srcImg,dstImg,element);//膨胀morphologyEx(srcImg,dstImg,MORPH_OPEN,element,Point(-1,-1),1);//计算主轴方向Moments centmom=moments(img,1);double axis=atan2(2*centmom.mu11,centmom.mu20-centmom.mu02)/2;//图像归一化normalize(img,img,0,1,CV_MINMAX);//归一化方法CV_...
计算机视觉应用是有趣和有用的,但是底层算法是计算密集型的。 随着云计算的到来,我们可以使用更多的处理能力。 OpenCV 库使我们能够实时高效地运行计算机视觉算法。 它已经有很多年的历史了,并且已经成为该领域的标准库。 OpenCV 的主要优势之一是它高度优化,几乎可以在所有平台上使用。 这本书将涵盖我们将使用的各种...