mat保存到txt写入f_out.txtfstream f_out("f_out.txt", ios::out);if (!f_out.fail()){cout << "start writing f_out.txt" << endl;for (int i = 0; i < I.rows; i++){for (int j = 0; j < I.cols; j++

python语言灵活易用，但是有时效率较低，c++效率较高，pybind可以较好的结合两者。在c++代码中引入pybind11相关库，pybind可以利用buffer将python中的一些数据类型转化为c++可用的类型。如下代码：#include<iostream>#include<vector>#include<opencv2/core/core.hpp>#i

这个旋转是ok的import cv2# 顺时针旋转90度def Rotate90(img):trans_img = cv2.transpose(img)new_img = cv2.flip(trans_img, 1)return new_img# 逆时针旋转90度def Rotate_90(img):trans_img = cv2.transpose( img )new_img = cv2.fli

transformer 位置编码

python numpy按列排序

c++ opencv mat 最大值#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){uchar data[] = {10, 200, 5, 7, 9,15, 35, 60, 80, 170,100, 2, 55, 37, 70};Matm1(3, 5, CV_8U, data)

YOLTv4构建于YOLT和SIMRDWN之上，并更新这些框架以使用YOLO的最高效版本YOLOv4。YOLTv4被设计用于在任意大的图像中检测航空或卫星图像中的目标，这些图像远远超过深度学习目标检测框架通常接收到的~600×600像素大小。这个存储库是建立在AlexeyAB的YOLOv4实现令人印象深刻的工作之上的，与YOLOv3（在SIMRDWN中实现）相比，YOLOv4提高了速度和检测性能。

import cv2image = cv2.imread('1.jpg')cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 0, 255), 2)cv2.imwrite('2.jpg', image)

安装下面方式，Microsoft.Cpp.x64.user.props有了但是配置显示不可用：VS2019配置opencv环境时找不到Microsoft.Cpp.x64.user.props用实验室的电脑安装了VS2019，正打算配置Opencv时，发现竟然没有Microsoft.Cpp.x64.user.props文件，这样每创建一个新的项目就要重新配置环境，十分不方便。以前安装的VS2017有

参数介绍：1.3cv2.connectedComponentsWithStats（）这个函数的作用是对一幅图像进行连通域提取，并返回找到的连通域的信息：retval、labels、stats、centroidsnum_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity=8,