OpenCV c++ scalar转化成double类型

在 OpenCV C++ 中，可以使用 `cv::Scalar` 类型来表示多通道的颜色值，其中每个通道的值都可以是整数或浮点数类型。若需要将 `cv::Scalar` 类型转化成 `double` 类型，可以通过下标访问每个通道，并将其转化成对应的 `double` 类型值，再按需进行处理。

例如，假设有一个三通道的 `cv::Scalar` 类型颜色值 `scalarColor`，可以通过以下方式将其转化成 `double` 类型：

double blue = scalarColor;
double green = scalarColor;
double red = scalarColor;
// 对 blue、green、red 进行处理或组合

注意，如果 `cv::Scalar` 中某个通道的类型是浮点数类型，则需要使用 `val[i]` 来获取该通道的值。

相关问题

opencv c++ 角平分线

Opencv C中如何计算一个三角形的角平分线？

在Opencv C中，可以使用以下步骤来计算一个三角形的角平分线：

1. 从三角形的一个顶点开始，使用线段的一半作为角平分线。
2. 计算角度的余弦值，通过余弦定理来确定另外两个角平分线的位置。
3. 使用cv::line函数将角平分线绘制出来。

以下是示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Point pt1(100, 100);
    Point pt2(200, 200);
    Point pt3(50, 200);

    // 计算角度的余弦值
    double a = norm(pt2 - pt3);
    double b = norm(pt1 - pt3);
    double c = norm(pt1 - pt2);
    double cos_a = (b * b + c * c - a * a) / (2 * b * c);

    // 计算角平分线的终点
    Point pt4;
    if (cos_a == 1)
    {
        pt4.x = pt1.x;
        pt4.y = pt1.y;
    }
    else
    {
        double x = (b / cos_a) * ((pt2.x - pt1.x) / c) + pt1.x;
        double y = (b / cos_a) * ((pt2.y - pt1.y) / c) + pt1.y;
        pt4.x = x;
        pt4.y = y;
    }

    // 绘制角平分线
    line(img, pt1, pt4, Scalar(0, 0, 255), 2);

    imshow("image", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

注意：此示例代码仅计算一个角的角平分线，而非所有角的角平分线。如果需要计算所有角的角平分线，应该对每个角进行相应的计算。

opencv c++计算视频psnr

要计算视频的PSNR，需要先使用OpenCV打开视频文件并逐帧读取视频帧，然后将每一帧与参考帧进行比较计算PSNR值。下面是一个简单的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

double getPSNR(const Mat& I1, const Mat& I2)
{
    Mat s1;
    absdiff(I1, I2, s1); //计算两帧图像的差异
    s1.convertTo(s1, CV_32F);
    s1 = s1.mul(s1);
    Scalar s = sum(s1);
    double mse = s.val[0] / (double)(I1.size().height * I1.size().width);
    if (mse < 10e-10) return 100; //如果PSNR极高，返回100
    double psnr = 10.0 * log10((255 * 255) / mse);
    return psnr;
}

int main()
{
    VideoCapture cap("test.mp4"); //打开视频文件
    if (!cap.isOpened())
    {
        cout << "Can't open video file!" << endl;
        return -1;
    }

    Mat ref_frame, cur_frame;
    cap.read(ref_frame); //读取参考帧
    double psnr_sum = 0;
    int count = 0;

    while (cap.read(cur_frame)) //循环读取视频帧
    {
        double psnr = getPSNR(ref_frame, cur_frame); //计算PSNR
        psnr_sum += psnr;
        count++;

        //显示计算结果
        cout << "Frame " << count << ", PSNR = " << psnr << " dB" << endl;

        imshow("Current Frame", cur_frame);
        waitKey(10);

        ref_frame = cur_frame.clone(); //将当前帧保存为参考帧
    }

    double avg_psnr = psnr_sum / count;
    cout << "Average PSNR = " << avg_psnr << " dB" << endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用`VideoCapture`类打开名为`test.mp4`的视频文件，并逐帧读取视频帧。在每一帧中，我们使用`getPSNR`函数计算当前帧和参考帧之间的PSNR值。最后，我们计算所有帧的平均PSNR值，并将结果输出到控制台。