cv2.cvtColor(pImg, cv2.CV_8U,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

时间: 2024-02-20 14:54:58 浏览: 160
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CvtColor()

cv2.cvtColor(pImg, cv2.CV_8U, cv2.COLOR_GRAY2BGR)是一个OpenCV函数，用于将灰度图像转换为BGR彩色图像。下面是对该函数的介绍： - pImg：输入图像，应该是一个灰度图像。 - cv2.CV_8U：输出图像的数据类型，表示每个像素的值是一个8位无符号整数。 - cv2.COLOR_GRAY2BGR：颜色转换代码，表示将灰度图像转换为BGR彩色图像。 该函数的作用是将灰度图像转换为彩色图像，使得每个像素都有三个通道（蓝、绿、红），以便于显示和处理彩色图像。
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Python库 | pimg-0.0.1-py3-none-any.whl

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：pimg-0.0.1-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

#define IMAGEWIDTH 80 #define IMAGEHEIGHT 80 extern unsigned char dbImage[IMAGEWIDTH*IMAGEHEIGHT]; extern unsigned char dbTargetImage[IMAGEWIDTH*IMAGEHEIGHT]; int mi,mj,m_nWork1,m_nWork2; unsigned int m_nWork,*pWork; unsigned char *pImg1,*pImg2,*pImg3,*pImg; unsigned int x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9; void Laplace(int nWidth,int nHeight) { int i; pImg=dbTargetImage; for ( i=0;i<IMAGEWIDTH;i++,pImg++ ) (*pImg)=0; (*pImg)=0; pImg1=dbImage; pImg2=pImg1+IMAGEWIDTH; pImg3=pImg2+IMAGEWIDTH; for ( i=2;i<nHeight;i++ ) { pImg++; x1=(*pImg1); pImg1++; x2=(*pImg1); pImg1++; x4=(*pImg2); pImg2++; x5=(*pImg2); pImg2++; x7=(*pImg3); pImg3++; x8=(*pImg3); pImg3++; for ( mi=2;mi<nWidth;mi++,pImg++,pImg1++,pImg2++,pImg3++ ) { - 59 - x3=(*pImg1); x6=(*pImg2); x9=(*pImg3); m_nWork1=x5<<2; m_nWork1+=x5; m_nWork2=x2+x4+x6+x8; // m_nWork1=x5<<3; m_nWork1+=x5; // m_nWork2=x1+x2+x3+x4+x6+x7+x8+x9; m_nWork1-=m_nWork2; if ( m_nWork1>255 ) m_nWork1=255; else if ( m_nWork1<0 ) m_nWork1=0; (*pImg)=m_nWork1; x1=x2; x2=x3; x4=x5; x5=x6; x7=x8; x8=x9; } (*pImg)=0; pImg++; } }

4. 定义了一些临时指针变量，pImg1、pImg2、pImg3 和 pImg，分别代表当前像素的上一行、当前行和下一行的指针，以及当前像素的指针。 5. 对 dbTargetImage 中的所有像素进行初始化，将其全部设置为 0。 ...

翻译以下代码void C312105010501View::OnJunzhi(){ C312105010501Doc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = NULL; m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); int Template[9] = { 1,1,1,1,1,1,1,1,1 }; int mask = 3; int irows, jcols; for (jcols = mask / 2; jcols < mcols - mask / 2; jcols++) { for (irows = mask / 2; irows < mrows - mask / 2; irows++) { int sum = 0, m, n; for (m = -mask / 2; m <= mask / 2; m++) { for (n = -mask / 2; n <= mask / 2; n++) { sum += ptmp[(irows + m) * mcols + jcols + n] * Template[(m + mask / 2) * mask + n + mask / 2]; } } sum = sum / 9; if (sum > 255) sum = 255; m_pData[irows * mcols + jcols] = sum; m_pData = m_pDataOldPos; } m_pData = m_pDataOldPos; } pDoc->UpdateAllViews(NULL);}

2. 分别获取图像的宽度和高度。 3. 获取图像的像素数据指针。 4. 复制一份像素数据到一个新的缓存区 ptmp 中，以便后续的处理。 5. 定义一个 3x3 的模板数组 Template 和一个掩模 mask（这里的 mask 值为 3），...

// TODO: 在此添加命令处理程序代码 CDIPFrameworkDoc* pDoc = GetDocument(); ImgCenterDib* pDib = pDoc->GetPDib(); Histogram hist(pDib->GetDimensions(), pDib->m_nBitCount, pDib->m_lpColorTable, pDib->m_pImgData); if (pDib->m_nBitCount == 8) { hist.computeHistGray(); } else hist.computeHistBrightness(); CImgEnhance imgenhance(pDib->GetDimensions(), pDib->m_nBitCount, pDib->m_lpColorTable, pDib->m_pImgData); //添加噪声 imgenhance.AddPepperSaltNoise(); //梯度锐化 imgenhance.GradSharp(30); //创建新窗口，打印图像 CMainFrame* pFrame = (CMainFrame*)(AfxGetApp()->m_pMainWnd); pFrame->SendMessage(WM_COMMAND, ID_FILE_NEW); CDIPFrameworkView* pView = (CDIPFrameworkView*)pFrame->MDIGetActive()->GetActiveView(); CDIPFrameworkDoc* pDocNew = pView->GetDocument(); ImgCenterDib* dibNew = pDocNew->GetPDib(); dibNew->ReplaceDib(imgenhance.GetDimensions(), imgenhance.m_nBitCountOut, imgenhance.m_lpColorTableOut, imgenhance.m_pImgDataOut); pView->OnInitialUpdate(); pDocNew->SetModifiedFlag(TRUE); pDocNew->UpdateAllViews(pView);

if (pDib->m_nBitCount == 8) { hist.computeHistGray(); } else hist.computeHistBrightness(); 如果图像是灰度图像，就计算灰度直方图；否则计算亮度直方图。 c++ CImgEnhance imgenhance(pDib->...

用C++,创建MFC，用prewitt算子锐化，仿照下面代码void CMyImageView::OnSobelsuanzi() { // TODO: 在此添加命令处理程序代码 CMyImageDoc* pDoc = GetDocument();//获取文档指针 ASSERT_VALID(pDoc); Prewittsuanzi dlginputyuzhi;//定义阈值对话框类对象 dlginputyuzhi.DoModal();//弹出对话框 UpdateData(TRUE); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("Error!"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = NULL; m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; unsigned char* a; int* b = NULL; int irows, jcols; int max = 0; int min = 255; vector<int>v; for (irows = 0; irows < mrows; irows++) { for (jcols = 0; jcols < mcols; jcols++) { int j = 0; int p = 0, q = 0; m_pData += irows * mcols + jcols; j += irows * mcols + jcols; if (j > mcols && (j + 1) % mcols != 0 && j < (mrows * (mcols - 1))) { p = (m_pData + mcols+1) + 2( * (m_pData + mcols )) + (m_pData + mcols - 1) - 2( * (m_pData - mcols)) - (m_pData - mcols - 1) - (m_pData - mcols + 1); q = 2( * (m_pData + 1)) + (m_pData + mcols + 1) + (m_pData - mcols + 1) - 2( * (m_pData - 1)) - (m_pData + mcols - 1) - (m_pData - mcols - 1); p = abs(p); q = abs(q); if (p > dlginputyuzhi.xyuzhi && q > dlginputyuzhi.yyuzhi) { v.push_back(0); } else { v.push_back(255); } } m_pData = m_pDataOldPos; } } int aq = 0; for (irows = 0; irows < mrows; irows++) { for (jcols = 0; jcols < mcols; jcols++) { int j = 0; int p = 0, q = 0; m_pData += irows * mcols + jcols; j += irows * mcols + jcols; if (j > mcols && (j + 1) % mcols != 0 && j < (mrows * (mcols - 1))) { m_pData = v[aq]; aq++; } m_pData = m_pDataOldPos; } } pDoc->UpdateAllViews(NULL); }，生成梯度图像

好的，您的问题是如何用C++创建MFC，用prewitt算子锐化，并生成梯度图像。我可以给您简单的介绍一下步骤和流程。 首先，您需要创建一个MFC应用程序，可以在Visual Studio中选择MFC应用程序向导来创建。...

typedef void (*CameraImageCallback)(CameraRGBImage pImg, void *userData);T_DjiReturnCode LiveviewSample::StartMainCameraStream(CameraImageCallback callback, void *userData)

这是一个函数声明，其中包含了一个名为 StartMainCameraStream 的函数，它接收两个参数：一个名为 callback 的 CameraImageCallback 类型参数和一个名为 userData 的 void 指针类型参数，返回值类型为 T_...

fread(pImg + i * bmh.biWidth, 1, bmh.biWidth, fp);

So this line of code reads one row of pixel data from the BMP file pointed to by fp, and stores it in the buffer pointed to by pImg. The size of the row is bmh.biWidth pixels, and each pixel is ...

delete[] m_pImgData;是什么意思

m_pImgData是一个指向动态分配的数组的指针。delete[] m_pImgData;的作用是释放m_pImgData指针所指向的数组内存。这样做可以确保在不再需要该数组时，将其内存空间归还给操作系统，以供其他程序使用。

void CMyView::OnJunzhi35(){ CMyDoc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; // 备份原始数据 BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); // 定义模板和掩码大小 int Template[15] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }; int maskCol = 2; int maskRow = 1; // 对每个像素进行处理 for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++) { for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++) { int sum = 0; for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++) { for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++) { sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol]; } } sum /= 15; if (sum > 255) { sum = 255; } m_pData[i * mcols + j] = sum; } } pDoc->UpdateAllViews(NULL);}有误吗

这段代码有一些潜在的问题。首先，这是一个图像处理的函数，但是没有明确说明采用的是哪种图像处理方法，仅仅提到了一个模板和掩码的大小，这样就无法确定这个函数的具体作用。其次，变量命名不够具有描述性，比如说...
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void CMyImageView::OnBianyuan() { // TODO: 在此添加命令处理程序代码 CMyImageDoc* pDoc = GetDocument();//获取文档指针 ASSERT_VALID(pDoc); suanzi dlginputyuzhi;//定义阈值对话框类对象 dlginputyuzhi.DoModal();//弹出对话框 UpdateData(TRUE); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("Error!"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = NULL; m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; unsigned char* a; int* b = NULL; int irows, jcols; int max = 0; int min = 255; vector<int>v; for (irows = 0; irows < mrows; irows++) { for (jcols = 0; jcols < mcols; jcols++) { int j = 0; int p = 0, q = 0; m_pData += irows * mcols + jcols; j += irows * mcols + jcols; if (j > mcols && (j + 1) % mcols != 0 && j < (mrows * (mcols - 1))) { p = 4 * (*m_pData) - *(m_pData + 1) - *(m_pData - 1) - *(m_pData - mcols) - *(m_pData + mcols); if (p > dlginputyuzhi.suanzi_1) { v.push_back(0); } else { v.push_back(255); } } m_pData = m_pDataOldPos; } } int aq = 0; for (irows = 0; irows < mrows; irows++) { for (jcols = 0; jcols < mcols; jcols++) { int j = 0; int p = 0, q = 0; m_pData += irows * mcols + jcols; j += irows * mcols + jcols; if (j > mcols && (j + 1) % mcols != 0 && j < (mrows * (mcols - 1))) { *m_pData = v[aq]; aq++; } m_pData = m_pDataOldPos; } } for (irows = 0; irows < mrows; irows++) { for (jcols = 0; jcols < mcols; jcols++) { int j = 0; int p = 0, q = 0; m_pData += irows * mcols + jcols; j += irows * mcols + jcols; if (irows>0&&irows<mrows-1&&jcols>0&&jcols<mcols-1) { if (*m_pData==0) { if (*(m_pData + 1) == 0 || *(m_pData - 1) == 0 || *(m_pData - mcols) == 0 || *(m_pData + mcols) == 0) { } else { *m_pData = 255; } } } m_pData = m_pDataOldPos; } } pDoc->UpdateAllViews(NULL); }仿照此代码，将其中的sobel算子改成Robert算子

m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; unsigned char* a; int* b = NULL; int irows, jcols; int max = 0; int min = 255; vector<int>v; for (irows = 0...

<select id="selectProject" parameterType="project" resultMap="BaseResultMap"> select * from project <where> <if test="pName != null and pName != ''"> and p_name like concat('%', #{pName}, '%')</if> <if test="pManager != null and pManager != ''"> and p_manager = #{pManager}</if> <if test="pPeople != null and pPeople != ''"> and p_people = #{pPeople}</if> <if test="pImg != null and pImg != ''"> and p_img = #{pImg}</if> <if test="pDescribe != null and pDescribe != ''"> and p_describe = #{pDescribe}</if> <if test="pTasks != null "> and p_tasks = #{pTasks}</if> <if test="pTasksplan != null "> and p_tasksplan = #{pTasksplan}</if> <if test="pTasksre != null">and p_tasksre = #{pTasksre}</if> <if test="pPlanprogress != null "> and p_planprogress = #{pPlanprogress}</if> <if test="pProgress != null "> and p_progress = #{pProgress}</if> <if test="pStatus != null "> and p_status = #{pStatus}</if> </where> </select>

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