1、bit_depth --- 比特数 --- 代表8bite,16bites,32bites,64bites --- 举个例子吧--比如说: 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对应的就是CV_8 2、S|U|F
ImRead("path_to_mask.png", ImreadModes.Grayscale); // 转换为适合Inpaint的掩模类型(通常是8位无符号整型) mask.ConvertTo(mask, MatType.CV_8UC1); // 创建一个与原图相同大小的输出图像 Mat dst = new Mat(); // 应用Inpainting,这里使用Telea算法 Cv2.Inpaint(src, mask, dst, 3, InpaintTeleaTyp...
sb.AppendLine("格式化输出ROI 矩形:Python风格"); sb.AppendLine(Cv2.Format(new Mat(image, new Rect(0, 0, 2, 2)), FormatType.Python)); sb.AppendLine(""); sb.AppendLine("格式化输出ROI Range:Python风格"); sb.AppendLine(Cv2.Format(new Mat(image, new OpenCvSharp.Range(0, 2), new Op...
在OpenCvSharp里面,图像一般使用Mat对象存储。Mat即矩阵,矩阵的每一项是一个MatType结构。MatType有CV_16SC4、CV_8UC3、CV_8UC1等,可以看到,类型皆由四部分组成,定义如下: 例如,一般的无透明彩色图,每一格像素包含了RGB三个通道,所以其类型为8UC3,如果还包含透明度信息,则选用8UC4类型。 2. NuGet安装OpenCvSharp...
type (MatType): 图像的类型。 返回对象: Mat (新创建的图像) 操作实例: Mat newImage = Mat.Ones(new Size(100, 100), MatType.CV_8UC3); 六、裁剪图像 基础函数: Mat cropped = new Mat(source, new OpenCvSharp.Rect(x, y, width, height)) 功能描述: 从原图像中裁剪出指定区域的图像。 参数...
方式2: ptr<type>(i) [j] 方式 方式就是所谓的文艺青年了,dupuleng 筒子认为这是加强版,我觉得这是十分高效的方法,所以就定义它为标准的ptr访问方式。 1 int ROWS = 100; // height 2 int COLS = 200; // width 3 Mat img1(ROWS , COLS , CV_32FC1); ...
image=newMat(3,2,MatType.CV_8UC3); Cv2.Randu(image,Scalar.All(0d),Scalar.All(255d)); pictureBox1.Image=newBitmap(image.ToMemoryStream); } //序列化 privatevoidbutton2_Click(objectsender,EventArgse) { textBox1.Text="序列化";
public Mat Preprocess(string imgPath) { Mat dilation2 = new Mat; //读取灰度图 using (Mat src = new Mat(imgPath, ImreadModes.Grayscale)) { //1.Sobel算子,x方向求梯度 Mat sobel = new Mat; Cv2.Sobel(src, sobel, MatType.CV_8U, 1, 0, 3); ...
using OpenCvSharp;using System;namespace OpenCVExample{publicclassProgram{/// /// 绘制直线、矩形、圆、文字/// publicstaticvoidDrawShapes(){Mat img=newMat(512,512,MatType.CV_8UC3,newScalar(0,0,0));// 高度512,宽度512,颜色为黑色int height=img.Height;int width=img.Width;int channels=img...
(img,grayImg,ColorConversionCodes.BGR2GRAY);Mat blurImg=newMat();Cv2.GaussianBlur(grayImg,blurImg,newSize(7,7),0);Mat cannyImg=newMat();Cv2.Canny(blurImg,cannyImg,150,200);Mat dialationImg=newMat();Mat kernel=newMat(5,5,MatType.CV_8UC1);Cv2.Dilate(blurImg,dialationImg,kernel);Mat ...