文章目录前言一、直接获取Mat对象的data数据的指针代码如下：耗时如下：二、再看看行优先和列优先遍历的耗时行优先代码如下：耗时如下：列优先代码如下：耗时如下：三、总结前言在文章https://blog.csdn.net/weixin_44901043/article/details/120047996?spm=1001.2014.3001.5502 中，从内存存储上，分析了行优先遍历和列优先遍历

前言在中详细讲解了图像直方图，图像直方图比较是度量两张图像相似度的一种手段。为了比较两个直方图(H1和H2)，首先我们必须选择一个度量(d(H1,H2))来表示这两个直方图的匹配程度。OpenCV提供了4种不同的指标来计算匹配：相关性Correlation ( HISTCMP_CORREL)：N是N是直方图bin的总数。Chi-Square ( HISTCMP_CHISQR)Intersectio

文章目录一、数组在内存的存储方式二、代码示例及结果三.分析一、数组在内存的存储方式数组是数据结构的基础，之所以这么说是因为数组反映了内存的物理结构。在内存中，数组是连续分布的。而在程序中，往往要在内存中分配一块连续的空间来使用。例如，在图像处理邻域，耳熟能详的opencv中有一数据类型Mat，我们一般都会以Mat来存储图像数据。Mat是一个二维数组，可以通过两个for循环遍历图像上各个像素值。有人

文章目录概念opencv函数支持cv::addWeighted()函数原型代码示例效果：概念图像混合为线性混合运算，理论公式如下：f0(x):表示图像1的像素值f1(x):表示图像2的像素值α0:表示两个图像的权重参数。值区间0-1；opencv函数支持cv::addWeighted()函数原型CV_EXPORTS_W void addWeighted(InputArray src1, doubl

TCP/IP协议在一定程度上参考了OSI的体系结构。OSI模型共有七层，从下到上分别是物理层、数据链路层、网络层、运输层、会话层、表示层和应用层。但是这显然是有些复杂的，所以在TCP/IP协议中，它们被简化为了四个层次。来自百度TCP面向连接 是指发送数据之前必须在两端建立连接。建立连接的方法是“三次握手”TCP提供可靠的服务：Tcp通过校验和，使用重传控制、流量控制和拥塞控制。每条TCP传输连接

void test_convexHull(){cv::Mat src;src = cv::imread(“D:\QtProject\Opencv_Example\convexHull\convexHull.png”, cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (src.empty()) {cout << “Cannot load image” << endl;ret

//直方图void test_Hist(){using namespace cv;cv::Mat image = cv::imread(“D:\QtProject\Opencv_Example\drawRect\drawRect.jpg”, cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (image.empty()) {cout << “Cannot load image” &lt

文章目录概念一、opencv 函数支持概念图像金字塔：图像金字塔是图像的集合，所有图像都来自单个原始图像，这些图像被连续下采样，直到达到某个所需的停止点。有两种常见的图像金字塔：高斯金字塔：用于对图像进行下采样拉普拉斯金字塔：用于从金字塔较低的图像（分辨率较低）重建上采样图像高斯金字塔：把金字塔想象成一组图层，层越高，尺寸越小。每一层都从下到上编号，所以层(i+1)(记作Gi+1)比层i (Gi)

文章目录一、概念二、opencv convexHull()函数1.函数原型2.参数说明三、代码示例总结一、概念引自百度：凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1，…Xn)的凸组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲，

在1986年，Canny边缘检测算子首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，目前，Canny边缘检测算子已广泛应用于各种图像处理视觉系统。由于它是从不同视觉对象中提取有用的结构信息，所以了要处理的数据量大大减少。JOHN CANNY总结出，不同视觉系统对边缘检测具有较为类似的要求，所以，发现可以采用一种应用意义广泛的边缘检测技术。J