uchar* curren_row = chaoguo.ptr<uchar>(row);

时间: 2024-04-13 10:26:02 浏览: 73
RAR

cls_multi_uchar.rar_Linux/Unix编程_Unix_Linux_

你好！根据你的代码，它看起来是使用OpenCV库的函数来获取指定图像的某一行的指针。`chaoguo` 是一个图像对象，`row` 是指定的行数。 `uchar* curren_row = chaoguo.ptr<uchar>(row);` 这行代码的作用是获取 `chaoguo` 图像对象的第 `row` 行的指针，并将其赋值给 `curren_row` 变量。 这样，你可以通过 `curren_row` 指针来访问和操作这一行的像素数据。注意，这里假设图像的数据类型是 `uchar`，如果图像数据类型不是 `uchar`，则需要根据实际情况进行调整。 希望能对你有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。
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uchar* output = result.ptr<uchar>(j)的含义是获取输出图像result中第j行像素数据的指针，并将其赋值给指针变量output。 在这行代码中，使用了result.ptr<uchar>(j)来获取输出图像中第j行像素数据的...

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上述回答中的uchar* pixel = inputImage.ptr<cv::Vec3b>(y, x); 报错

如果代码行 uchar* pixel = inputImage.ptr<cv::Vec3b>(y, x); 报错，那可能是以下几个原因： 1. 错误的类型转换：这行代码试图通过 (y, x) 获取一个 uchar* 指针，然后将其转换为 cv::Vec3b 类型。如果你...

void scale_image_G(Mat &image,Mat &imageout, float Mult,float Add) { imageout = image; for (int i = 0; i<=image.rows; i++) { uchar* curren_row =imageout.ptr<uchar>(i); //ptr<uchar>(row)返回指向第row行的指针 for (int j = 0; j <= image.cols; j++) { imageout.at<uchar>(i,j) = image.at<uchar>(i, j)*Mult+Add+N; //将outputobj矩阵中第row行、第col列的值赋给了chaoguo矩阵中的当前位置，并将指针current_row向后移动一个位置，以便在下一次循环时指向下一列。 if (imageout.at<uchar>(i, j)<0) { imageout.at<uchar>(i, j) = 0; } else if (imageout.at<uchar>(i, j) > 255) { imageout.at<uchar>(i, j) = 255; } } } }这个自定义函数有没有什么问题

1. 循环条件 i <= image.rows 和 j <= image 可能会导致访问超出图像边界的错误。应该使用 < 来替代 <=，以确保在图像范围内进行迭代。 2. 在像素值计算中，使用了一个未定义的变量 N。你可能需要定义和...

for (int j = 1; j < image.rows - 1; j++) { const uchar* previous = image.ptr<const uchar>(j - 1); const uchar* current = image.ptr<const uchar>(j); const uchar* next = image.ptr<const uchar>(j + 1);的含义

在循环内部的代码中，使用了image.ptr<const uchar>(j)来获取图像中第j行像素数据的指针。ptr()函数返回了一个指向指定行像素数据的指针，并且通过参数指定了数据的类型（此处为const uchar，表示无符号字符...

优化一下这段代码float star =0,end=0; if(directionFlag == DIRECTION_FLAG1::DOWN) { star = p0.y; end = p1.y; } if(directionFlag == DIRECTION_FLAG1::DOWN) { star = p1.y; end = p0.y; } for (int var = star; var < end; var++) { float x = 0; float y = var; if (var < 0) { y = 0; } else if (var > rows) { y = rows; } if (k != 0) { x = (y - b) / k; if (x > cols) { x = cols; } } else if (k == 0) { x = p0.x; } y_int = static_cast<int>(y); x_int = static_cast<int>(x); if (x_int < 0) { x_int = 0; } else if (x_int >= cols) { x_int = cols - 1; } int data = inputImg.ptr<uchar>(y_int)[x_int]; PointX.push_back(x); PointY.push_back(y); Gray.push_back(data); }

这段代码可以进行如下优化： 1. 在第一个 if 语句中，应该是判断 directionFlag 是否等于 ... int data = inputImg.ptr<uchar>(y_int)[x_int]; PointX.push_back(x); PointY.push_back(y); Gray.push_back(data); }

解释一下这段代码 sum += src_board.ptr<uchar>(i)[j - Gaussian_Size_2 + x] * Gaussian_Ker_XY[x];

这段代码是使用了 OpenCV 库中的函数 ptr<uchar>() 进行图像处理操作。具体解释如下： - src_board 是一个图像对象，通过 ptr<uchar>(i) 可以获取图像的第 i 行的指针。 - src_board.ptr<uchar>(i) 获取到...

int main() { string inPath = "C:\\Users\\xuqin\\Desktop\\Code128code.jpeg"; string outPath = "./res.jpg"; Mat img = imread(inPath); Mat img_line; // 先识别中间的线 cout << img.size()<<" " << img.size[0] << " " << img.size[1] << " " << img.channels()<<endl; cvtColor(img,img,COLOR_BGR2GRAY); cout << img.size() << " " << img.size[0] << " " << img.size[1] << " " << img.channels() << endl; line(img, Point(0, 237), Point(1028, 237), Scalar(0, 255, 0), 2); // 遍历图片 // Loop over rows int img_h = img.size[0],img_w = img.size[1]; // cout << img << endl; cout << "图像的数据类型：" << img.type() << endl; /// cout <<"########" << img.at<int>(0, 0) << endl; uchar* img_pix = img.ptr<uchar>(235); for (int j = 0; j < img_w; j++) { // cout << img_pix[j] << endl; // cout << img.at<uchar>(235, j) << endl; } imshow("barcode", img); waitKey(); return 0; }

根据您提供的代码，您正在加载名为 "Code128code.jpeg" 的图像，并对其进行一些操作。以下是对您代码的一些解释和可能的问题排查： 1. 首先，请确保图像文件 "Code128code.jpeg" 存在于指定的路径 "C:\\Users\\...

(char*)frame.ptr<uchar>(0)

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解释这段代码：int x, y; //循环 for (y = 0; y < height; y++) for (x = 0; x < width; x++) { // 获取BGR值 BGR bgr; bgr.b = srcImg.at<Vec3b>(y, x)[0]; bgr.g = srcImg.at<Vec3b>(y, x)[1]; bgr.r = srcImg.at<Vec3b>(y, x)[2]; HSV hsv; BGR2HSV(bgr, hsv); // bgr转hsv //红色范围 if ((hsv.h >= 135 * 2 && hsv.h <= 180 * 2 || hsv.h >= 0 && hsv.h <= 10 * 2) && hsv.s * 255 >= 16 && hsv.s * 255 <= 255 && hsv.v * 255 >= 46 && hsv.v * 255 <= 255) { matRgb.at<uchar>(y, x) = 255; }// if }// for imshow("hsv", matRgb); waitKey(0);

这段代码是使用OpenCV库对一张RGB图像进行HSV颜色分割并显示结果。具体实现流程如下： 1. 定义循环变量x和y，...需要注意的是，这段代码中使用的是uchar类型的矩阵matRgb来保存分割结果，而不是原始的RGB图像srcImg。

Point aim_top = Point(420, 210); Point aim_bottom = Point(290, 170); //for (int i = top_Left2.y; i < bottom_Right2.y; i++) for (int i = 170; i < 210; i++) { for (int j = 290; j < 420; j++) //for (int j = top_Left2.x; j < bottom_Right2.x; j++) { if (roiimg2.at<uchar>(i, j) == 255) { if (i < aim_top.y) { aim_top.y = i; } if (j < aim_top.x) { aim_top.x = j; } if (i > aim_bottom.y) { aim_bottom.y = i; } if (j > aim_bottom.x) { aim_bottom.x = j; } } } } cout << "top点：" << aim_top.x << " , " << aim_top.y<<endl; cout << "bottom点：" << aim_bottom.x << " , " << aim_bottom.y << endl; int xl_2D_Point =abs( aim_top.y - aim_bottom.y) / (aim_top.x - aim_bottom.x); cout << "2D斜率：---" << xl_2D_Point << endl;帮我优化下这段代码

cout << "bottom点：" << aim_bottom.x << " , " << aim_bottom.y << endl; int xl_2D_Point = abs(aim_top.y - aim_bottom.y) / (aim_top.x - aim_bottom.x); cout << "2D斜率：---" << xl_2D_Point << endl; ...

解释这段代码=fcount++; if (fcount < BATCH_SIZE && f + 1 != (int)file_names.size()) continue; for (int b = 0; b < fcount; b++) { cv::Mat img = cv::imread(img_dir + "/" + file_names[f - fcount + 1 + b]); if (img.empty()) continue; cv::Mat pr_img = preprocess_img(img, INPUT_W, INPUT_H); // letterbox BGR to RGB int i = 0; for (int row = 0; row < INPUT_H; ++row) { uchar* uc_pixel = pr_img.data + row * pr_img.step; for (int col = 0; col < INPUT_W; ++col) { data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i] = (float)uc_pixel[2] / 255.0; data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i + INPUT_H * INPUT_W] = (float)uc_pixel[1] / 255.0; data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i + 2 * INPUT_H * INPUT_W] = (float)uc_pixel[0] / 255.0; uc_pixel += 3; ++i; } } }

这段代码主要是用来将一批图片转换为模型输入所需要的数据格式。其中，fcount 初始值为 0，每次执行 fcount++，表示已经读入了一张图片。然后，代码判断当前已经读入的图片数量是否达到了 BATCH_SIZE，如果没有达到 ...

void Caliper::SearchCaliperPath() { assert(!input_image_.empty() && input_image_.channels() == 1); //1. 初始化卡尺路径直线方程 angle = std::atan(k); // b = y - kx b = center.y - k * center.x; //2. 求取搜索起始点 min_x = center.x - len * std::cos(angle) * 0.5; if (min_x < 0) return; max_x = center.x + len * std::cos(angle) * 0.5; //3. 从起始点搜索，保存卡尺路径点集 path.clear(); pathPixelValue.clear(); // y = kx + b; double y = 0; for (int i = static_cast<int>(min_x); i < static_cast<int>(max_x); ++i) { y = i * k + b; path.push_back(cv::Point2d(i, y)); pathPixelValue.push_back(input_image_.at<uchar>(static_cast<int>(y), i)); } }//SearchCaliperPath 用opencvsharp4.6编写c#函数

这是一个使用 OpenCVSharp 4.6 编写的 C# 函数，用于搜索卡尺路径。... pathPixelValue.Add(inputImage.Get<byte>((int)y, i)); } 注意，函数中使用的 Point2d 和 byte 类型都是 OpenCVSharp 中定义的数据类型。

rod_lightline_19.at<uchar>(j, i) == 255

The "<uchar>" specifies that the pixel values in the matrix are of type unsigned char. The value 255 represents the maximum possible value for an 8-bit unsigned char, indicating a white pixel. This ...

定义二维数组vector<vector > contours;利用image.at<uchar>(contours[i][0])读取图像中的像素，如何将image.at<uchar>(contours[i][0])转换为image.ptr<uchar>()形式

可以使用以下代码将image.at<uchar>(contours[i][0])转换为image.ptr<uchar>()形式： int row = contours[i][0].y; // 获取行数 int col = contours[i][0].x; // 获取列数 uchar pixel_value = image.ptr...

const uchar* center = &img.at<uchar>(cvround(kpt.pt.y), cvround(kpt.pt.x));

const uchar* center = 表示定义了一个指向无符号字符类型的常量指针center。在这个声明中，const表示指针指向的内容是不可变的，即不能通过center指针来修改所指向的值。uchar是无符号字符类型，通常用于表示1个...

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