#include "Gt.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; /* * 方法2 单核 */ class LIME_2 { public: Mat img,Wv,Wh; LIME_2(){} Mat maxMAT(cv::Mat &input) { Gt gt; gt.st(); Mat output(input.size(), CV_32FC1); uchar temp; for (int i = 0; i < input.size().height; i++) { for (int j = 0; j < input.size().width; j++) { temp = fmax(input.at<Vec3f>(i, j)[0], input.at<Vec3f>(i, j)[1]); output.at<float>(i, j) = fmax(input.at<Vec3f>(i, j)[2], temp); } } gt.et(); gt.show("max"); return output; } Mat Repeat(Mat& m) { Gt gt; gt.st(); int he = m.size().height; int wi = m.size().width; Mat R(he, wi, CV_32FC3); for (int i = 0; i < he; i++) { for (int j = 0; j < wi; j++) { R.at<Vec3f>(i, j)[0] = m.at<float>(i, j); R.at<Vec3f>(i, j)[1] = m.at<float>(i, j); R.at<Vec3f>(i, j)[2] = m.at<float>(i, j); } } gt.et(); gt.show("repeat");

你好！这段代码看起来是使用 OpenCV 进行图像处理的。它包含了一个名为 LIME_2 的类，并定义了一些成员变量和成员函数。

在类的构造函数中，没有进行任何初始化操作。

maxMAT() 函数是类的成员函数，用于对输入图像进行最大化处理。它首先创建一个与输入图像大小相同的输出图像 output，并将其初始化为 CV_32FC1 类型的图像。

然后，它遍历输入图像的每个像素点，将其 RGB 通道中的最大值赋给临时变量 temp，然后再将 temp 和蓝色通道的值取最大值，并将结果赋给输出图像对应位置的像素。

Repeat() 函数用于将输入的单通道图像复制为三通道图像。它首先创建一个与输入图像大小相同的输出图像 R，并将其初始化为 CV_32FC3 类型的图像。

然后，它遍历输入图像的每个像素点，将输入图像对应位置的值分别复制给输出图像的三个通道。

在这两个函数中，都使用了 Gt 类来计算并展示函数运行的时间。在每个函数的开始处调用了 gt.st() 来记录开始时间，在函数结束处调用了 gt.et() 来记录结束时间，并使用 gt.show() 来展示经过的时间。

需要注意的是，这段代码中使用了一些 OpenCV 的函数和数据结构，如 Mat、Vec3f 等。

如果你有任何问题，请随时提问！

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#pragma once #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; using namespace cv; // Lớp chứa các blob class Blob { public: int xmax, xmin, ymax, ymin, xcenter, ycenter; vector<Point> region; int width, height; int size; bool isInBlob(Point a) { if (a.x >= xmin - 2 && a.x <= xmax + 2 && a.y >= ymin - 2 && a.y <= ymax + 2) return true; return false; } void Add(Point a) { region.push_back(a); xmax = max(a.x, xmax); xmin = min(a.x, xmin); ymin = min(a.y, ymin); ymax = max(a.y, ymax); xcenter = (xmax + xmin) / 2; ycenter = (ymax + ymin) / 2; size = (xmax - xmin) * (ymax - ymin); width = xmax - xmin; height = ymax - ymin; } Blob() { xmax = ymax = xcenter = ycenter = size = 0; width = height = 0; xmin = ymin = INT_MAX; } ~Blob() {} };

这是一个使用OpenCV库实现的Blob类，用于表示图像中的连通区域。Blob类具有以下属性和方法：

属性：
- xmax, xmin, ymax, ymin：表示连通区域的最大和最小的x和y坐标。
- xcenter, ycenter：表示连通区域的中心点坐标。
- region：表示连通区域内所有像素的坐标。
- width, height：表示连通区域的宽度和高度。
- size：表示连通区域的面积。

方法：
- isInBlob(Point a)：判断一个点是否在该Blob中。
- Add(Point a)：将一个点添加到该Blob中。

可以通过使用Blob类来实现图像分割、目标检测等应用。

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <stdio.h> #include <sys/time.h> #include"yolov5_detect.h" us

这段代码是一个使用OpenCV库和yolov5_detect头文件的C++程序。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，包含了许多图像处理和计算机视觉算法，可以方便地实现图像和视频的读取、处理和显示等功能。而yolov5_detect.h文件则可能是一个自定义的头文件，里面包含了一些关于使用yolov5目标检测算法的函数或类。具体功能需要查看该头文件的实现代码才能了解。