opencv中vector<double>和double

时间: 2023-06-15 10:05:58 浏览: 63
在OpenCV中,`vector<double>`是一个包含多个双精度浮点数的动态数组,可以在运行时根据需要动态添加或删除元素。而`double`是一种基本数据类型,它只能存储一个双精度浮点数值。 使用`vector<double>`可以方便地处理多个双精度浮点数值,例如在图像处理中表示像素值或图像特征。而单个的`double`通常用于存储单个数值,例如计算图像的平均值或标准差等。
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opencv中vector<double>

在OpenCV中,vector<double>是一个存储双精度浮点数的动态数组(向量)。可以使用std::vector<double>来定义和操作它。 以下是一个简单的示例,展示如何使用vector<double>: ```c++ #include <iostream> #include <vector> int main() { std::vector<double> vec; vec.push_back(3.14); vec.push_back(2.718); vec.push_back(1.414); for (int i = 0; i < vec.size(); i++) { std::cout << vec[i] << " "; } return 0; } ``` 输出: ``` 3.14 2.718 1.414 ``` 在这个示例中,我们首先使用std::vector<double>定义了一个名为vec的向量。接下来,我们使用push_back()函数添加了几个双精度浮点数到向量中。最后,我们使用一个for循环遍历整个向量,并打印每个元素的值。 需要注意的是,vector<double>是一个动态数组,可以根据需要自动调整大小。因此,我们可以随时向向量中添加或删除元素,而不需要手动管理内存。

opencv 怎么将vector<double> YValues 放入mat中

将vector<double> YValues放入Mat中,可以使用以下代码: ```c++ std::vector<double> YValues; int Size = YValues.size(); cv::Mat mat_array(1, Size, CV_64F); // 将vector数据复制到Mat中 memcpy(mat_array.data, YValues.data(), YValues.size()*sizeof(double)); ``` 首先,定义了一个vector<double>对象YValues,然后根据YValues的大小定义了一个Mat对象mat_array。最后,使用memcpy函数将vector中的数据复制到Mat中。 需要注意的是,这里使用memcpy函数的前提是vector和Mat对象的内存布局是相同的,即在内存中都是连续的double类型数据。如果vector和Mat对象的内存布局不同,需要使用其他方法来实现数据的复制。

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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { int startf = 39, endf = 512; // 视频帧的起始和结束帧号 // 读入背景图像 Mat Ibj = imread("D://yanyi//opencv//test//opencv1//BackgroundFrame.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); for (int i = startf; i <= endf; i++) // 遍历视频帧 { // 读入当前视频帧并转化为灰度图像 Mat I1 = imread("frame" + to_string(i) + ".jpg"); Mat gray; cvtColor(I1, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 将灰度图像转换为双精度浮点型并减去背景图像 gray.convertTo(gray, CV_64F); gray -= Ibj; // 对图像进行二值化处理 Mat bw1; threshold(gray, bw1, 25, 255, THRESH_BINARY); // 对二值化图像进行形态学开运算 Mat bwAreaOpenBW; morphologyEx(bw1, bwAreaOpenBW, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3))); // 对二值化图像进行连通组件分析 Mat labels; if (bwAreaOpenBW.depth() != CV_8U && bwAreaOpenBW.depth() != CV_8S) { bwAreaOpenBW.convertTo(bwAreaOpenBW, CV_8U); // or CV_8S } int n = connectedComponents(bwAreaOpenBW, labels, 8, CV_16U); // 遍历每一个连通组件 for (int j = 1; j < n; j++) { // 提取连通组件中的像素点 Mat mask = labels == j; vector points; findNonZero(mask, points); // 构建矩阵并求解线性方程组 Mat X(points.size(), 2, CV_64F); for (int k = 0; k < points.size(); k++) { X.at<double>(k, 0) = points[k].x; X.at<double>(k, 1) = points[k].y; } Mat Y(points.size(), 1, CV_64F); for (int k = 0; k < points.size(); k++) { Y.at<double>(k, 0) = points[k].y; } Mat coef; solve(X, Y, coef, DECOMP_SVD); // 计算轴的两个端点的坐标 double b1 = coef.at<double>(0, 0); double b2 = coef.at<double>(1, 0); double minzhi = points[0].x; double maxzhi = points[0].x; for (int k = 1; k < points.size(); k++) { if (points[k].x < minzhi) { minzhi = points[k].x; } if (points[k].x > maxzhi) { maxzhi = points[k].x; } } double duan1x = b1 + b2 * minzhi; double duan1y = minzhi; double duan2x = b1 + b2 * maxzhi; double duan2y = maxzhi; // 在图像上绘制轴的两个端点 circle(I1, Point(duan1x, duan1y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); circle(I1, Point(duan2x, duan2y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); } // 显示处理结果并等待用户按键 imshow("result", I1); waitKey(1); } return 0; }没有绘制出端点是怎么回事

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