cv::Mat& image

时间: 2024-03-21 15:20:44 浏览: 51
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VC+matlab=image

这是一个 C++ 中的函数参数，类型为 cv::Mat 的引用，表示传入的参数是一个 cv::Mat 类型的变量，并且可以在函数内部对该变量进行修改。 cv::Mat 是 OpenCV 库中用于表示图像的数据类型，类似于其他编程语言中的二维数组。通过 & 符号将其声明为引用类型，可以在函数内部对传入的图像进行修改，而不需要返回新的图像对象。
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void get_image(cv::VideoCapture &cap, Mat &image){ while(true){ cap >> image; this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds (30)); } }

这段代码定义了一个名为 get_image 的函数，该函数使用了 OpenCV 库中的 cv::VideoCapture 类来从摄像头或者视频文件中读取帧，并将帧存储到 cv::Mat 对象中。该函数的参数包括一个 cv::VideoCapture 对象...

avoid merge_image(cv::Mat& src1,cv::Mat& src2,cv::Mat& w, cv::Mat& out){if (src1.size()!=src2.size()){return;}int p_index=0;float* weights=(float *)(w.data);for (int h=0;h<src1.rows;++h){uchar* p1=src1.data+h*src1.step;uchar* p2=src2.data+h*src2.step;uchar* o=out.data+h*out.step;for (int w=0;w<src1.cold;++w){o[0]=clip<uint8_t>(p1[0]*weights[p_index]+p2[0]*(1-weights[p_index]),255);o[1]=clip<uint8_t>(p1[1]*weights[p_index]+p2[1]*(1-weights[p_index]),255);o[2]=clip<uint8_t>(p1[2]*weights[p_index]+p2[2]*(1-weights[p_index]),255);p1+=3;p2+=3;o+=3;++p_index;}}}

void merge_image(cv::Mat& src1, cv::Mat& src2, cv::Mat& w, cv::Mat& out) { if (src1.size() != src2.size()) { return; } int p_index = 0; float* weights = (float*)(w.data); for (int h = 0; h ;...

根据你提供的代码输入后报错了error C2664: “cv::UMat::UMat(cv::UMat &&)”: 无法将参数 4 从“char *”转换为“cv::UMatUsageFlags”

cv::Mat img_raw8(imgRawH, imgRawW, CV_8UC1, mpImgRaw); // 使用指针创建Mat cv::UMat img_rawpixel(img_raw8.size(), CV_16SC1); // 使用UMat // 计算转换比率 for (int i = 0; i ; i++) maxPixel = maxPixel | ...

猜猜这个函数是什么功能：int32_t PublishBirdview(const cv::Mat& img, const uint64_t sensorUsec, const uint64_t sysUsec)

xImage, int64_t nTimestamp, float_t fLongitude, float_t fLatitude)？ 很抱歉，我是一个语言模型AI，我不能访问您的计算机或者任何系统资源，也不知道您在讨论什么话题。但是，根据您提供的函数名和参数，可以...

cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg"); cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type()); cv::Mat result; cv::bitwise_not(mask, mask); cv::bitwise_and(image, mask, result); cv::imshow("Original Image", image); cv::imshow("Mask", mask); cv::imshow("Result", result); cv::waitKey(0);使用opencvsharp重写该代码

Mat image = Cv2.ImRead("your_image.jpg"); Mat mask = Mat.Zeros(image.Size(), image.Type()); Mat result = new Mat(); Cv2.BitwiseNot(mask, mask); Cv2.BitwiseAnd(image, mask, result); Cv2.ImShow(...

/ 重载流运算符 friend std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const IM_Image& params) { // 序列化各个字段 os << params.image << std::endl;; QList<QString> keys = params.TransformationMatrix.keys(); QList<cv::Mat> values = params.TransformationMatrix.values(); for (size_t i = 0; i < keys.size(); i++) { os << keys[i].toStdString() << std::endl;; // 将QString转为std::string后输出 os << values[i] << std::endl; // 直接输出cv::Mat对象 } os << params.Barcode.toStdString() << std::endl; os << params.ID << std::endl; } friend std::istream& operator>>(std::istream& is, IM_Image& params) { }

对于image成员变量，可以直接从流中读取cv::Mat对象，代码如下： is >> params.image; 对于TransformationMatrix成员变量，需要逐行读取流中的数据，将每一行按照特定的分隔符（如逗号）分成两部分，分别...

Error: Unspecified error (> Invalid number of channels in input image: > 'VScn::contains(scn)' > where > 'scn' is 1 ) in __cdecl cv::impl::anonymous-namespace'::CvtHelper<struct cv::impl::anonymous namespace'::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0x17d623c0::Set<1,-1,-1>,struct cv::impl::A0x17d623c0::Set<0,2,5>,2>::CvtHelper(const class cv::debug_build_guard::_InputArray &,const class cv::debug_build_guard::_OutputArray &,int), file c:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\imgproc\src\color.simd_helpers.hpp, line 92

cv::Mat colorImage = cv::imread("image.jpg"); cv::Mat grayImage; cv::cvtColor(colorImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); 请注意，这只是一个示例，您需要根据您的实际情况进行相应的调整。 如果问题...

osg::Image image转换成cv::Mat image

将 osg::Image 转换成 cv::Mat 可以通过以下步骤实现： 1. 获取 osg::Image 的像素数据和图像参数，包括宽度、高度、颜色通道数、数据类型等； cpp unsigned char* data = image->data(); int width =...

// 重载流运算符 friend std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const IM_Image& params) { // 序列化各个字段 os << params.image; QList<QString> keys = params.TransformationMatrix.keys(); QList<cv::Mat> values = params.TransformationMatrix.values();

其中，params.image是一个cv::Mat类型的图像，直接将其输出到流中即可。而params.TransformationMatrix是一个QMap,cv::Mat>类型的坐标转换矩阵，需要将其所有的key和value依次输出到流中。 序列化QMap对象的方法...

cv：：mat& image使用代码

下面是一个简单的使用cv::Mat和image的示例代码： #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image = imread("example.jpg"); // 加载图像 if (image.empty()) // ...

cv 出错error: no matching function for call to ‘merge(std::vector<cv::Mat>&)’ 48 | imwrite("merged_image.png", merge(images));

然而，您可能在调用merge函数时传入了一个vector<cv::Mat>类型的参数，导致出现匹配错误。 要解决这个问题，您可以确保传入的参数是一个vector<cv::Mat>类型的变量。您可以尝试以下代码片段来解决这个问题： ...

按照以下代码编写vs2010版本的所需要的头文件#include<opencv2/core.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //创建灰度图像的直方图 class Histogram1D { private: int histSize[1];//直方图中箱子的数量 float hranges[2];//值范围 const float* ranges[1];//值范围的指针 int channels[1];//要检查的通道数量 public: Histogram1D() { //准备一维直方图的默认参数 histSize[0] = 256;//256个箱子 hranges[0] = 0.0;//从0开始（含） hranges[1] = 256.0;//到256（不含） ranges[0] = hranges; channels[0] = 0;//先关注通道0 } cv::Mat getHistogram(const cv::Mat& image); }; //计算一维直方图 cv::Mat Histogram1D::getHistogram(const cv::Mat& image) { cv::Mat hist; //用calcHist函数计算一维直方图 cv::calcHist(&image, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 cv::Mat(), //不使用掩码 hist, //作为结果的直方图 1, //这是一维的直方图 histSize, //箱子数量 ranges //像素值的范围 ); return hist; } int main() { //读取输入的图像 cv::Mat image = cv::imread("girl.jpg", 0);//以黑白方式打开 //直方图对象 Histogram1D h; //计算直方图 cv::Mat histo = h.getHistogram(image); //循环遍历每个箱子 for (int i = 0; i < 256; i++) cout << "Value" << i << "=" << histo.at<float>(i) << endl; }

cv::Mat Histogram1D::getHistogram(const cv::Mat& image) { cv::Mat hist; //用calcHist函数计算一维直方图 cv::calcHist(&image, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 cv::Mat(), //不使用...

写一个函数利用画十字×的方式进行×上所有的点的灰度得分计算，输入参数const cv::Mat& image, cv::Point2f& cross_center, int cross_size = 50, int cross_thickness = 2

double calcCrossScore(const cv::Mat& image, cv::Point2f& cross_center, int cross_size = 50, int cross_thickness = 2) { // 计算灰度得分 double score = 0.0; int count = 0; for (int i = -cross_size/2...

bool project2Image(cv::Mat& rgbImg,pcl::PointCloud::Ptr veloCloudPtr,cv::Mat& projectionMatrix)

这段代码的作用是将激光雷达采集到的点云数据转换为图像数据，并将其叠加到RGB图像上。 具体来说，该函数的输入包括一个RGB图像rgbImg、一个激光雷达采集到的点云数据veloCloudPtr以及一个投影矩阵projectionMatrix...

void sharpen(const cv::Mat &image, cv::Mat &result) 的含义

函数void sharpen(const cv::Mat &image, cv::Mat &result)的含义是对输入的图像image进行图像锐化处理，并将结果保存在result中。 这个函数使用OpenCV库中的函数来实现图像锐化操作。它接受两个参数，第一个...

error: no matching function for call to ‘projectPoints(std::vector<cv::Point3_<float> >&, std::vector<cv::Point_<float> >&, cv::Mat&, cv::Mat&, cv::Mat*&, cv::Mat*&)’ cv::fisheye::projectPoints(vPt3DPnpIn, vPt2DPnpProject, rvec, tvec, K, distCoef); 怎么解决 ^

std::vector<cv::Point2f>& imagePoints, const cv::Mat& rvec, const cv::Mat& tvec, const cv::Mat& K, const cv::Mat& D, const double alpha = 0 ) 你需要检查你的代码，确保参数的类型和数量都正确...

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