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  • 图像中,已知了某连通域的一个像素点,如何根据该像素点确定像素点所在的连通域(比如图像中有多个连通域,而现在只知一个连通域的像素点,如何根据该点反推像素点所在的连通域,并标记出来)
  • OpenCV像素点处理

    千次阅读 2011-05-10 09:34:00
    OpenCV像素点处理

    转自:http://blog.csdn.net/hxgqh/archive/2011/02/23/6202001.aspx

     

    获得像素点的值便可以更加灵活的进行图像处理,在OpenCV里可以通过cvGet2D()和cvSet2D()两个函数加上一个CvScalar结构体做到。
    OpenCV中,CvScalar结构为:
    typedef struct CvScalar
    {
        double val[4];
    }
    CvScalar;
     
    4个double型变量,算法处理时不至于被强制类型转换而降低精度了。
    再来看读写函数的定义:
     
    cvGet2D 获得某个点的值, idx0=hight 行值, idx1=width 列值。
    CVAPI(CvScalar) cvGet2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx1 );
     
    cvSet2D 给某个点赋值。
    CVAPI(void) cvSet2D( CvArr* arr, int idx0, int idx1, CvScalar value );
     
    有上可见,cvGet2D的返回类型和cvSet2D中value的类型都是CvScalar,这样定义一个CvScalar变量再调用函数就OK了。
     
    OpenCV中像素点读写例子:
     


    int main(int argc, char **argv)
    {
        IplImage *img = cvLoadImage(argv[1], 1);
        CvScalar pixel;
        for (int i = 0; i < img->height; ++i)
        {
            for (int j = 0; j < img->width; ++j)
            {
                //获得像素的RGB值并显示, 注意内存中存储顺序是BGR
                pixel = cvGet2D(img, i, j);
                printf("B=%f,G=%f,R=%f/t", pixel.val[0], pixel.val[1], pixel.val[2]);
                //修改各点的值
                pixel.val[0] = 0;
                pixel.val[1] = 0;
                pixel.val[2] = 0;
                cvSet2D(img, i, j, pixel);
            }
        }
        cvNamedWindow("image", 1);
        cvShowImage("image", img);
        cvWaitKey(0);
        cvDestroyWindow("image");
        cvReleaseImage(&img);
        return 0;
    }
     

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  • 像素点和设备独立像素点的区别

    千次阅读 2011-05-17 17:38:00
    这里要提到另外一个概念,density,直译是密度,在显示领域里表示每平方英寸的像素点密度,每个像素点可以近似看作屏幕上的一个发光 点,点的密度越大,则显示效果越清晰,在单位面积下显示内容越多。 Android...

    按照获取android屏幕大小 的 示例在Motorola Milestone测试到的结果是:569×320。这是因为使用的单位是dip,即device independent pixels。这里要提到另外一个概念,density,直译是密度,在显示领域里表示每平方英寸的像素点密度,每个像素点可以近似看作屏幕上的一个发光 点,点的密度越大,则显示效果越清晰,在单位面积下显示内容越多。

    Android设备的特点是屏幕尺寸很多,因此为了显示能尽量和设备无关,提出了dip,参照的density是160。因此,可以用如下公式换算:

    dip=px * 160/240

    可出Milestone的实际像素点为:

    长:569×3/2=853.5

    宽:320×3/2=480

    这里要注意,显示屏不是模拟设备,是数字设备,因此不可能出现半个像素点的情况,肯定是px换算为dip产生的误差,因此应该是854px。

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  • OpenCV像素点邻域遍历效率比较,以及访问像素点的几种方法

    OpenCV像素点邻域遍历效率比较,以及访问像素点的几种方法

    前言:

    以前笔者在项目中经常使用到OpenCV的算法,而大部分OpenCV的算法都需要进行遍历操作,而且很多遍历操作都是需要对目标像素点的邻域进行二次遍历操作。笔者参考了很多博文,经过了实验,在这篇博文中总结了OpenCV的遍历操作的效率。

    参考博文:
    《OpenCV获取与设置像素点的值的几个方法 》
    《【OpenCV】访问Mat中每个像素的值(新)》
    《[OpenCV] 访问Mat矩阵中的元素》
    《OpenCV学习笔记(四十二)——Mat数据操作之普通青年、文艺青年、暴力青年》
    《OpenCV学习笔记(四十三)——存取像素值操作汇总core》
    《图像噪声的抑制——均值滤波、中值滤波、对称均值滤波》

    一. 均值滤波

    由于笔者想要了解像素点及其邻域的遍历,所以本文用于测试的算法是均值滤波。
    均值滤波的方法比较简单。对待需要处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻域内若干像素,然后用模板内所有像素的均值来替代原像素值。公式如下:

    均值滤波模板如下图所示:

    图中的模板大小选择了3 × 3矩阵,图中的1–8绿色部分的像素都是邻域内像素,黄色像素是在图像(x, y)像素处的均值滤波结果。

    该方法十分简单,包括了简单的邻域像素点的操作,优缺点也十分明显:

    • 优点:算法简单,计算速度快;
    • 缺点:降低噪声的同时使图像产生模糊,特别是景物的边缘和细节部分。

    二. 邻域遍历方法

    笔者对不同邻域遍历方法使用的算法与图片如下:

    • 测试算法:均值滤波
    • 滤波内核尺寸:3 × 3
    • 图片尺寸:580 × 410

    原图如下:

    笔者参考了博文《【OpenCV】访问Mat中每个像素的值(新)》,从其中学习了几种遍历像素点的方法。针对邻域遍历,笔者最后总结了三种方法如下:

    1. ptr与[]

    Mat最直接的访问方法,是通过.ptr<>函数得到一行的指针,并用[]操作符访问某一列的像素值。
    源码如下:

    // using .ptr and []
    void MyBlur_1(Mat src, Mat& dst)
    {
        dst.create(src.size(), src.type());
        // 强制将ksize变为奇数
    //   int ksize = ksize / 2 * 2 + 1;
        int ksize = 3;
        // kernel的半径
    //    kr = ksize / 2;
        int kr = 1;
    
        int nr = src.rows - kr;
        int nc = (src.cols - kr) * src.channels();
    
        for(int j = kr; j < nr; j++)
        {
            // 获取图像三行数据的地址
            const uchar* previous = src.ptr<uchar>(j - 1);
            const uchar* current = src.ptr<uchar>(j);
            const uchar* next = src.ptr<uchar>(j + 1);
    
            uchar* output = dst.ptr<uchar>(j);
    
            for(int i = 1 * src.channels(); i < nc; i++)
            {
                output[i] = cv::saturate_cast<uchar>(
                            (previous[i - src.channels()] + previous[i] + previous[i + src.channels()]
                        + current[i - src.channels()] + current[i] + current[i + src.channels()]
                        + next[i - src.channels()] + next[i] + next[i + src.channels()]) / 9);
            }
        }
    }

    2. at获取图像坐标

    .at操作可以用于操作单个像素点。通常的操作如下:

    // 对于单通道图像
    img.at<uchar>(i, j) = 255;
    // 对于多通道图像
    img.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = 255;

    用at实现均值滤波的代码如下:

    // using at
    void MyBlur_2(Mat src, Mat& dst)
    {
        dst.create(src.size(), src.type());
        // 强制将ksize变为奇数
    //   int ksize = ksize / 2 * 2 + 1;
        int ksize = 3;
        // kernel的半径
    //    kr = ksize / 2;
        int kr = 1;
    
        int nr = src.rows - kr;
        int nc = src.cols - kr;
    
        for(int j = kr; j < nr; j++)
        {
            for(int i = src.channels(); i < nc; i++)
            {
                dst.at<Vec3b>(j, i)[0] = cv::saturate_cast<uchar>(
                            (src.at<Vec3b>(j-1, i-1)[0] + src.at<Vec3b>(j, i-1)[0] + src.at<Vec3b>(j+1, i-1)[0]
                        + src.at<Vec3b>(j-1, i)[0] + src.at<Vec3b>(j, i)[0] + src.at<Vec3b>(j+1, i)[0]
                        + src.at<Vec3b>(j-1, i+1)[0] + src.at<Vec3b>(j, i+1)[0] + src.at<Vec3b>(j+1, i+1)[0]) / 9 );
                dst.at<Vec3b>(j, i)[1] = cv::saturate_cast<uchar>(
                            (src.at<Vec3b>(j-1, i-1)[1] + src.at<Vec3b>(j, i-1)[1] + src.at<Vec3b>(j+1, i-1)[1]
                        + src.at<Vec3b>(j-1, i)[1] + src.at<Vec3b>(j, i)[1] + src.at<Vec3b>(j+1, i)[1]
                        + src.at<Vec3b>(j-1, i+1)[1] + src.at<Vec3b>(j, i+1)[1] + src.at<Vec3b>(j+1, i+1)[1]) / 9 );
                dst.at<Vec3b>(j, i)[2] = cv::saturate_cast<uchar>(
                            (src.at<Vec3b>(j-1, i-1)[2] + src.at<Vec3b>(j, i-1)[2] + src.at<Vec3b>(j+1, i-1)[2]
                        + src.at<Vec3b>(j-1, i)[2] + src.at<Vec3b>(j, i)[2] + src.at<Vec3b>(j+1, i)[2]
                        + src.at<Vec3b>(j-1, i+1)[2] + src.at<Vec3b>(j, i+1)[2] + src.at<Vec3b>(j+1, i+1)[2]) / 9 );
            }
        }
    }

    然而,Debug版本下,at操作要比指针的操作慢很多,所以对于不连续数据或者单个点处理,可以考虑at操作,对于连续的大量数据,尽量不要使用它。

    Release版本与Debug版本的对比,以及at操作的效率,在后面会有比较。

    3. data

    Mat类中,对data的定义如下:

    //! pointer to the data
    uchar* data;

    data是Mat对象中的指针,指向存放内存中存放矩阵数据的一块内存,类型为uchar*。
    又由于二维矩阵Mat中任一像素的地址为:

    addr(Mi,j)=M.data+M.step[0]×i+M.step[1]×j

    计算得到的便是M矩阵中像素(i, j)的地址。而又有:
    M.step[0]=M.cols×M.channels
    M.step[1]=M.channels
    所以上式可以改写为:
    addr(Mi,j)=M.data+M.cols×M.channels×i+M.channels×j

    综上,用.data实现均值滤波的代码如下:

    // using .data
    void MyBlur_3(Mat src, Mat& dst)
    {
        dst.create(src.size(), src.type());
        // 强制将ksize变为奇数
    //   int ksize = ksize / 2 * 2 + 1;
        int ksize = 3;
        // kernel的半径
    //    kr = ksize / 2;
        int kr = 1;
    
        int nr = src.rows - kr;
        int nc = (src.cols - kr) * src.channels();
        uchar* srcdata = (uchar*)src.data;
        uchar* dstdata = (uchar*)dst.data;
    
        for(int j = kr; j < nr; j++)
        {
            uchar* psrc_0 = srcdata + (j-1) * src.cols * src.channels();
            uchar* psrc_1 = srcdata + j * src.cols * src.channels();
            uchar* psrc_2 = srcdata + (j+1) * src.cols * src.channels();
            uchar* pdst = dstdata + j * dst.cols * dst.channels();
            for(int i = src.channels(); i < nc; i++)
            {
                *pdst++ = (psrc_0[i - src.channels()] + psrc_0[i] + psrc_0[i + src.channels()]
                        + psrc_1[i - src.channels()] + psrc_1[i] + psrc_1[i + src.channels()]
                        + psrc_2[i - src.channels()] + psrc_2[i] + psrc_2[i + src.channels()]) / 9;
            }
        }
    }

    需要注意的是,前面说的at操作与ptr操作,都是带有内存检查,防止操作越界的,然而使用data指针比较危险,虽然在Debug版本下的速度确实让人眼前一亮。所以在《Mat数据操作之普通青年、文艺青年、暴力青年》中,博主将.data操作称之为暴力青年。

    三. 不同方法效率比较

    写这篇博文之前,我还以为不同的方法对效率的影响十分巨大。当然这种想法是没有错的,因为在Debug版本中确实不同的遍历方法有着很大的效率区别。但是看了博客《Mat数据操作之普通青年、文艺青年、暴力青年》中的总结后,笔者才意识到原来在Release版本下,上述方法的效率其实差别不大。

    1. 测试源码:

    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include <vector>
    #include <cmath>
    #include <math.h>
    #include <iostream>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    void MyBlur_1(Mat src, Mat& dst);
    void MyBlur_2(Mat src, Mat& dst);
    void MyBlur_3(Mat src, Mat& dst);
    
    // 测试遍历像素点对均值滤波的效率
    int main()
    {
        double time;
        double start;
    
        Mat img;
        img = imread("/home/grq/miska.jpg");
    
        Mat dst1;
        start = static_cast<double>(getTickCount());
        MyBlur_1(img, dst1);
        time = ((double)getTickCount() - start) / getTickFrequency() * 1000;
        cout << "using .ptr and []"<<endl;
        cout << "Time: " << time << "ms" << endl<<endl;
    
        Mat dst2;
        start = static_cast<double>(getTickCount());
        MyBlur_2(img, dst2);
        time = ((double)getTickCount() - start) / getTickFrequency() * 1000;
        cout << "using at "<<endl;
        cout<< "Time: " << time << "ms" << endl <<endl;
    
        Mat dst4;
        start = static_cast<double>(getTickCount());
        MyBlur_3(img, dst4);
        time = ((double)getTickCount() - start) / getTickFrequency() * 1000;
        cout <<"using .data"<<endl;
        cout << "Time: " << time << "ms" << endl<<endl;
    
        Mat dst3;
        start = static_cast<double>(getTickCount());
        blur(img, dst3, Size(3, 3));
        time = ((double)getTickCount() - start) / getTickFrequency() * 1000;
        cout<<"using OpenCV's blur"<<endl;
        cout << "Time: " << time << "ms" <<endl << endl;
    
        imshow("src", img);
        imshow("using .ptr and []", dst1);
        imshow("using at ", dst2);
        imshow("using .data", dst4);
        waitKey(0);
    
        return 0;
    }

    2. Debug版本

    运行结束后,结果输出如下:
    这里写图片描述

    如图所示,在Debug版本下,不同的遍历方法对遍历的效率影响还是很大的。值得注意的有下面几点:

    (1) 检查操作对效率的影响

    实际上,at操作符与ptr操作符在Debug版本下都是有内存检查、防止操作越界的操作,而data十分简单粗暴,没有任何检查,由于它的简单粗暴所以使得data操作速度很快。所以在Debug版本下,at操作符与ptr操作符相较于data,速度还是慢了不少。
    另外在Debug版本下,at操作要比指针操作慢得多,所以对于不连续数据或者单个点处理,可以考虑at操作,对于连续的大量数据,尽量不要使用它。

    (2) 对重复计算进行优化

    在博文《OpenCV学习笔记(四十三)——存取像素值操作汇总core 》中,博主提到:“在循环中重复计算已经得到的值,是个费时的工作。”并做了对比:

        int nc = img.cols * img.channels();  
        for (int i=0; i<nc; i++)  
        {.......}  
    
        //**************************  
    
        for (int i=0; i<img.cols * img.channels(); i++)  
        {......}  

    博主说经过他的测试,前者明显快于后者。
    笔者发现这正好是笔者的编程风格,躺着中了一枪…… 那么如果笔者把这一点改了,是不是也会有比较好的效率提升呢?作死的笔者尝试了一下:
    在没有更改for循环之前,Debug版本的效率是这样的:
    这里写图片描述
    之后笔者对所有for循环做了上面的优化,测试结果如下:
    这里写图片描述
    结果显示,确实对于这几种遍历方式都是有一定的提升效果的。

    3. Release版本

    笔者尝试运行了一下Release版本,结果如下:
    这里写图片描述
    作对比如下:

    MethodDebug(ms)Release(ms)
    ptr15.2263.5582
    at35.3702.8227
    data11.6422.1686

    的确,Release版本下的遍历方法基本上效率都差不多,尤其是at,本来速度应该最慢,但在Release版本下也有很快的速度。这是由于Mat::at()操作在Debug模式下加入了CV_DbgAssert()来判断一些条件,所以拖慢了函数的运行;而在Release版本下没有了CV_DbgAssert(),所以速度有了提升。

    四. 其他遍历像素点的方法

    笔者推荐博文《【OpenCV】访问Mat中每个像素的值(新) 》,博主在文中提出了十余种遍历像素点的方法,且在文章最后给出了各种方法的运行效率,可谓十分详细,所以笔者在此就不赘述了。
    注:博主的对不同方法的比较,在评论区也被指出都是在Debug版本下的对比,如果将程序调整至Release版本,各个方法的效率也没有太大差别。

    展开全文
  • 很好的提取指定图像中指定颜色的像素点坐标的c++代码
  • Qt快速绘制像素点的处理方法

    千次阅读 2018-12-13 16:12:09
    在有些情况下,我们需要对屏幕上的像素点进行大量的绘制操作。比如我之前模拟写的一个渲染管线开源练习,涉及到了大量的像素点操作。而Qt本身的QPen和QPainter::drawPoint的API如果操作大量的像素点,会非常耗时,...

    在有些情况下,我们需要对屏幕上的像素点进行大量的绘制操作。比如我之前模拟写的一个渲染管线开源练习,涉及到了大量的像素点操作。而Qt本身的QPen和QPainter::drawPoint的API如果操作大量的像素点,会非常耗时,因此我Google了这个方式:

    原文链接:https://www.vikingsoftware.com/qwidget-pixel-drawing-2/

    以下是核心代码:

    #include <QApplication>
    #include <QWidget>
    #include <QPainter>
    #include <QTime>
    #include <QDebug>
    const int loop = 25;
    const int windowWidth = 400;
    const int windowHeight = 300;
    class PainterWindow : public QWidget {
        void paintEvent(QPaintEvent*) {
            QTime time;
            time.start();
            for (int i = 0; i < ::loop; ++i) {
                QPainter painter(this);
                for (int x = 0; x < width(); ++x) {
                    for (int y = 0; y < height(); ++y) {
                        const QColor color(static_cast<QRgb>(i+x+y));
                        painter.setPen(color);
                        painter.drawPoint(x, y);
                    }
                }
            }
            qDebug() << "drawPoint time:" << time.elapsed();
            close();
        }
    };
     
    class ImageWindow : public QWidget {
        void paintEvent(QPaintEvent*) {
            QRgb* pixels = new QRgb[width()*height()];
            QTime time;
            time.start();
            for (int i = 0; i < ::loop; ++i) {
                QPainter painter(this);
                QImage image((uchar*)pixels, width(), height(), QImage::Format_ARGB32);
                for (int x = 0; x < width(); ++x) {
                    for (int y = 0; y < height(); ++y) {
                        pixels[x + y * height()] = static_cast<QRgb>(i+x+y);
                    }
                }
                painter.drawImage(0, 0, image);
            }
            qDebug() << "drawImage time:" << time.elapsed();
            close();
            delete[] pixels;
        }
    };
     
    int main(int argc, char *argv[]) {
        QApplication a(argc, argv);
        PainterWindow w;
        w.resize(::windowWidth, ::windowHeight);
        w.show();
     
        a.exec();
     
        ImageWindow imageWindow;
        imageWindow.resize(::windowWidth, ::windowHeight);
        imageWindow.show();
     
        a.exec();
    }
    
    
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  • 一、遍历访问图片每个像素点,并修改相应的RGB import cv2 as cv def access_pixels(image): print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print(&...
  • 求一个C程序,能够批量获取低分辨率BMP图片的点阵信息(黑白),并以C51风格记录到一个文件中。(提供单片机读取点阵逐列读取,阴性)
  • opengl 获取像素点颜色

    千次阅读 2016-07-28 19:37:55
    opengl获取像素点颜色
  • GetPixel 取像素点

    千次阅读 2013-07-21 11:19:04
    函数原型:;... nXPos:指定要检查的像素点的逻辑X轴坐标。  nYPos:指定要检查的像素点的逻辑Y轴坐标。  返回值:返回值是该象像点的RGB值。如果指定的像素点在当前剪辑区之外;那么返回值是CLR_I
  • python中除了使用PIL库处理图像之外还可以使用CV2 import cv2 import numpy as np fileName = '2.png' print(fileName) img =...dst) 结果图: 使用PIL库遍历图片以及改变颜色详见上篇博客: PIL遍历像素以及改变像素
  • python openCV 获取图像像素点

    千次阅读 2020-01-20 17:21:51
    import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread("test.jpg") # 查看图像 cv2.imshow("title", img) cv2.waitKey(0) # 查看维度 print(img.shape) ...# 查看 (10,10) 位置的RGB # 注意:此处返回顺序为 [B, G, R] ...
  • 获取图片每个像素点的rgb值源码

    热门讨论 2012-03-31 17:14:21
    获取图片每个像素点的rgb值 源码 自己再封装成类
  • OpenCv像素点获取与修改

    千次阅读 2017-06-22 11:27:32
    1、matlab获取彩色图像像素值的方法 img=imread('test.jpg'); img1=img(:,:,1); img2=img(:,:,2); img3=img(:,:,3); 三通道排序分别对应彩色图像的rgb三通道 2、opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img ...
  • 图像处理-像素点分析

    万次阅读 2017-11-27 19:32:40
    一张图片放大以后就会呈现一个个的点阵,每一个点就是一个像素点,通过我们对RGB的颜色配比就可以显示出不同的颜色效果了,所以说最终我们想对一个图像进行处理的话就是对一个个像素点进行处理。
  • 图片像素点统计

    千次阅读 2019-05-26 14:02:17
    题目就是如何统计一张图片中的气泡数目,以及每个气泡的面积。 上面这张图就是案例,里面白色的都是不规则形态的气泡。当拿到这个题目时看一眼就大致有些思路。因为怎么说也是学了数据结构的人嘛!当时就是想借用...
  • python PIL获取图片像素点

    千次阅读 2020-03-01 14:27:34
    from PIL import Image # 打开要处理的图像 img_src = Image.open('sun.png') # 转换图片的模式为...# 获得文字图片的每个像素点 src_strlist = img_src.load() # 100,100 是像素点的坐标 data = src_strlist[...
  • Java OpenCV-4.0.0 图像处理8 图像像素点的获取与操作 java OpenCV-4.0.0 获取图像像素点并对像素点进行操作 /** * OpenCV-4.0.0 获取图像像素点 */ public static void getPixelImage() { Mat src = Imgcodecs....
  • 取图像中的像素点

    千次阅读 2018-08-28 20:13:44
    src为读取的Mat类型图像 像素点的像素值:src.at&lt;uchar&gt;(i, j) 像素点的RGB通道,k值对应着不同的通道:(uchar)src.at&lt;Vec3b&gt;(i, j)[k]
  • Continue 玩转像素点,Python 图像处理学习的第 3 天

    万次阅读 多人点赞 2020-12-26 21:14:07
    还是要解决图像像素点问题。
  • OpenCV的Mat操作像素点

    千次阅读 2018-05-27 10:09:05
    Mat数据结构,操作灰度图像像素点:int gray_value = (int) image.at&lt;uchar&gt;(i , j) ;操作彩色图像像素点:int color_value = (int) image.at&lt;Vec3b&gt;(i , j) [k];说明:其中gray_value...
  • Python像素点图像处理

    万次阅读 2018-08-18 15:59:39
    仅仅为了简单地熟悉像素处理方法 做的是14年的建模A题嫦娥登陆。 其中一个问题是这样的 如何选择下面这个图(月球表面高度2400米处的照片)的嫦娥三号着陆? 其实官方给的数据里有图像中每个...
  • python中使用PIL库对图片像素点遍历以及像素值改变将图片中特定像素值的部分改为另一种像素值读取图片的像素值改变颜色实验图片展示完整代码 将图片中特定像素值的部分改为另一种像素值 实验目的:将一张图片中白色...
  • 可以使用xnview来快速查看图片中某个像素点的像素值;
  • c语言像素点的简单获取

    千次阅读 2018-06-10 16:36:23
    多日的单片机,让我心烦,今天写一个获取像素点信息的程序,查百度。呵呵 并没有发现什么有用的信息,还是走老本行吧。/******************************************************************** ** 文 件 名:像素点...
  • 它提供了许多常用的图像处理算法相关的函数,极大地方便了图像处理方法的开发,而图像处理最本质的就是对图像中像素点的像素值的运算。所以我们需要了解一下OpenCV如何访问图像中的像素点。首先说明一下,这里默认...
  • opencv-亚像素点检测

    千次阅读 2019-01-16 23:23:41
    之前用的Harris和Shi-Tomasi进行角检测时得到的都是自己想要的角,这些角的坐标都是粗略的,要想得到最完美的角检测就是利用亚像素级角检测 若我们进行的不是图像处理的识别特征而是进行几何测量,通常...
  • 使用Opencv获取每个像素点的RGB颜色分量/HSV颜色分量

    万次阅读 多人点赞 2018-03-27 17:16:47
    一. 所需结构体CvScalar结构体介绍typedef struct ... 所需函数cvGet2D函数功能:获取像素点上的RGB颜色分量,如果是灰度图直接返回灰度图颜色分量函数原型:CvScalar cvGet2D( const CvArr* arr, int idx0, int idx...
  • 建立以图像中心为原点的坐标系,求出x>0的所有像素点的坐标。虽然没有悬赏,但可以私聊

空空如也

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像素点就是像素吗