CvMat* l_mFilterX = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1); cvZero(l_mFilterX); cvmSet(l_mFilterX, 1, 0, -1.0); cvmSet(l_mFilterX, 1, 2, 1.0); cvFilter2D(l_TmpEdge, u, l_mFilterX); cvConvertScale(u, u, 0.5);代码解释
时间: 2024-04-27 08:24:59 浏览: 16
这段代码也是使用OpenCV库对图像进行Sobel边缘检测的操作。与上一个问题中的代码类似,这段代码的作用是对输入图像进行水平方向的Sobel边缘检测,得到水平方向的边缘图像,并将该图像存储在u中。具体解释如下:
1. `CvMat* l_mFilterX = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1);`:创建一个3x3的单通道浮点型矩阵,用于存储Sobel算子的水平方向滤波器。
2. `cvZero(l_mFilterX);`:将矩阵中所有元素清零。
3. `cvmSet(l_mFilterX, 1, 0, -1.0);`:设置滤波器矩阵第二行第一列的值为-1.0,表示Sobel算子中水平方向的一侧。
4. `cvmSet(l_mFilterX, 1, 2, 1.0);`:设置滤波器矩阵第二行第三列的值为1.0,表示Sobel算子中水平方向的另一侧。
5. `cvFilter2D(l_TmpEdge, u, l_mFilterX);`:使用Sobel算子中的水平方向滤波器对输入的图像l_TmpEdge进行滤波,得到输出的图像u。
6. `cvConvertScale(u, u, 0.5);`:将图像u中的像素值乘以0.5,用于将图像灰度级范围缩放到0~255之间。
因此,这段代码的作用是对输入图像进行水平方向的Sobel边缘检测,得到水平方向的边缘图像,并将该图像存储在u中。
相关问题
CvMat* l_mFilterY = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1); cvZero(l_mFilterY); cvmSet(l_mFilterY, 0, 1, -1.0); cvmSet(l_mFilterY, 2, 1, 1.0); cvFilter2D(l_TmpEdge, v, l_mFilterY); cvConvertScale(v, v, 0.5); cvCopy(u, l_mFx); cvCopy(v, l_mFy);解释代码
这段代码是使用OpenCV库对图像进行Sobel边缘检测的操作。具体解释如下:
1. `CvMat* l_mFilterY = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1);`:创建一个3x3的单通道浮点型矩阵,用于存储Sobel算子的竖直方向滤波器。
2. `cvZero(l_mFilterY);`:将矩阵中所有元素清零。
3. `cvmSet(l_mFilterY, 0, 1, -1.0);`:设置滤波器矩阵第一行第二列的值为-1.0,表示Sobel算子中竖直方向的一侧。
4. `cvmSet(l_mFilterY, 2, 1, 1.0);`:设置滤波器矩阵第三行第二列的值为1.0,表示Sobel算子中竖直方向的另一侧。
5. `cvFilter2D(l_TmpEdge, v, l_mFilterY);`:使用Sobel算子中的竖直方向滤波器对输入的图像l_TmpEdge进行滤波,得到输出的图像v。
6. `cvConvertScale(v, v, 0.5);`:将图像v中的像素值乘以0.5,用于将图像灰度级范围缩放到0~255之间。
7. `cvCopy(u, l_mFx);`:将输入图像u复制到矩阵l_mFx中。
8. `cvCopy(v, l_mFy);`:将输出图像v复制到矩阵l_mFy中。
因此,这段代码的作用是对输入图像进行Sobel边缘检测,得到竖直方向和水平方向的边缘图像,并将竖直方向的边缘图像存储在v中。同时,输入图像u被复制到矩阵l_mFx中,输出图像v被复制到矩阵l_mFy中。
解释代码 def clip_img(cvmat):rois = [] img_h,img_w = cvmat.shape[:2] rows = np.random.randint(2, 14) cols = rows
这段代码定义了一个函数clip_img,它接收一个cvmat参数,表示图片的矩阵。函数中定义了一个rois列表,并获取图片的高度和宽度,接着定义了两个变量rows和cols,它们分别表示划分图片的行数和列数。其中,rows使用np.random.randint函数随机生成一个整数,该函数的作用是在2和14之间(包括2和14)随机生成一个整数。最后,该函数没有返回值。
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