opencv如何给每一行像添加像素点

可以使用OpenCV中的cv::copyMakeBorder函数给每一行像素添加像素点。该函数可以在图像周围添加指定数量的像素点，可以设置添加的像素点的类型和颜色。以下是一个示例代码，将每一行像素添加5个像素点：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
int top, bottom, left, right;
top = bottom = 0;
left = right = 5;
cv::Mat img_with_border;
cv::copyMakeBorder(img, img_with_border, top, bottom, left, right, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(0, 0, 0));

在上述代码中，我们首先读取了一张图片，然后定义了要在每一行像素添加的像素点数量（这里是5个）。接着，我们使用cv::copyMakeBorder函数将图像周围添加了指定数量的像素点，并将结果保存在img_with_border中。注意，这里我们使用了cv::BORDER_CONSTANT作为边框类型，意味着添加的像素点颜色为黑色（0, 0, 0）。如果需要添加其他颜色的像素点，可以修改cv::Scalar中的颜色值。

相关问题

opencv添加每行添加像素点后原图对应的行列与新图怎么对应

当使用OpenCV中的cv::copyMakeBorder函数给每一行像素添加像素点时，新图像的行列数会发生改变。新图像的行数和列数可以通过以下公式计算：

new_rows = old_rows + top + bottom
new_cols = old_cols + left + right

其中，old_rows和old_cols是原始图像的行数和列数，top、bottom、left和right是添加的像素点数量。通过这个公式，我们可以计算出新图像的行列数，从而确定原图中的每一行列与新图像中的每一行列的对应关系。

例如，在上一个回答中的示例代码中，我们将原始图像的每一行添加了5个像素点。如果原始图像的行数为h，列数为w，则新图像的行数为h+10，列数为w+10。对于原图像中的第i行第j列像素，它对应的在新图像中的像素为：

new_i = i + 5
new_j = j + 5

也就是说，在新图像中，第i行第j列像素对应于原图像中的第i-5行第j-5列像素。因此，在进行图像处理时，需要注意这种对应关系。

opencv 如何给识别物体添加特征点 c++

OpenCV中提供了多种特征提取算法，比如SIFT，SURF，ORB等。以下是使用SIFT算法提取特征点的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat image = imread("test.jpg");
    
    // 创建SIFT对象
    Ptr<Feature2D> sift = SIFT::create();
    
    // 检测关键点
    std::vector<KeyPoint> keypoints;
    sift->detect(image, keypoints);
    
    // 绘制关键点
    Mat output;
    drawKeypoints(image, keypoints, output);
    
    imshow("output", output);
    waitKey(0);
    
    return 0;
}

在上述代码中，首先使用`imread`函数读取图像，然后创建一个SIFT对象。通过调用`sift->detect`函数检测图像中的关键点，最后使用`drawKeypoints`函数绘制关键点并显示输出图像。