opencv_core.Mat和opencv.core.Mat 相互转换

时间: 2023-12-12 14:02:38 浏览: 39
opencv_core.Mat和opencv.core.Mat实际上是同一个类,只不过一个是Java语言的接口,一个是C++语言的接口。因此,这两个类可以相互转换。 下面是一些示例代码,演示如何将opencv_core.Mat转换为opencv.core.Mat: ```java import org.opencv.core.Mat; import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*; public class MatConverter { public static Mat convert(Mat mat) { return new Mat(mat.nativeObj); } } ``` 我们可以使用opencv_core.Mat的nativeObj属性获取C++接口的Mat对象,然后再使用opencv.core.Mat的构造函数将其转换为Java接口的Mat对象。 同样,我们也可以将opencv.core.Mat转换为opencv_core.Mat: ```java import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*; import org.opencv.core.Mat; public class MatConverter { public static IplImage convert(Mat mat) { return new IplImage(mat); } } ``` 在这个例子中,我们使用了opencv_core.IplImage类,这是C++接口中的一个图像类型。我们可以将opencv.core.Mat对象传递给IplImage的构造函数,然后再使用IplImage.nativeObj属性获取C++接口的图像对象,即可将Java接口的Mat对象转换为C++接口的图像对象。 需要注意的是,在转换时要确保Mat对象的数据类型和通道数都是一致的,否则会出现数据不一致的情况。

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改变通道数,代码如何修改public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { if (matVector.size() > 0) { //字符分割与识别 return new String[]{cr.charsRecognise(matVector.get(0))}; } } return null;public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate == null) { continue; } String targetPlate = getTargetPlate(imgPaths[i]); if (!plate.equals(targetPlate)){ flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum,2, RoundingMode.HALF_UP).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime/sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

我想对100个车牌图片进行识别,并计算出正确识别率,代码应该怎么修改public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate != null && !"苏EUK722".equals(plate) && !"苏A0CP56".equals(plate) && !"沪BS7821".equals(plate) && !"京A88731".equals(plate)) { flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum,2, RoundingMode.HALF_UP).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime/sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

主函数main如何写才能识别多张车牌public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; }主函数如下: public static void main(String[] args) { //使用了以下算法 //基于模板匹配的字符识别算法 //二值化算法 //边缘检测算法 //形态学操作 //直方图均衡化算法 //训练分类模型算法 //原图 int sum = imgPaths.length; int errNum = 0; int sumTime = 0; long longTime = 0; String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg","res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg"}; opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); String ret = Arrays.toString(multiPlateRecognise(src)); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(ret); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; System.out.println("识别车牌" + ret); if (!"苏EUK722".equals(ret)) { errNum++; } if (!"苏AOCP56".equals(ret)) { errNum++; } if (!"沪BS781".equals(ret)) { errNum++; } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime / sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

这个错误怎么解决,代码怎么修改OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下 public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPaths[i]); String[] ret = multiPlateRecognise(src); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(Arrays.toString(ret)); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; boolean flag =false;//是否有一个车牌号识别错误 for (String plate:ret) { if (plate == null) { continue; } String targetPlate = getTargetPlate(imgPaths[i]); if (!plate.equals(targetPlate)){ flag = true; break; } } if (flag) { errNum++; } } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum,2, RoundingMode.HALF_UP).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime/sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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