【OpenCvTutorials3.1中文翻译】- 使用OpenCV添加(混合)两个图像

Adding (blending) two images using OpenCV

Goal

在本教程中,您将学习:

  • 什么是线性混合以及为什么它是有用的;
  • 如何使用cv::addWeighted添加两个图像

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【OpenCvTutorials3.1中文翻译】- 操作图像

Operations with images

输入输出

图片

从文件加载图像:

1
Mat img = imread(filename)

如果您读取一个jpg文件,默认情况下会创建一个3通道图像。 如果您需要灰度图像,请使用:

1
Mat img = imread(filename, 0);

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【OpenCvTutorials3.1中文翻译】- 在矩阵上进行掩码操作

Mask operations on matrices

矩阵上的掩码操作非常简单。 我们的想法是,我们根据掩码矩阵(也称为内核)重新计算图像中的每个像素值。 该掩码保存的值将调整相邻像素(和当前像素)对新像素值的影响程度。 从数学的角度来看,我们用我们指定的数值进行加权平均。

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【OpenCvTutorials3.1中文翻译】- 如何使用OpenCV扫描图像,查找表和时间测量

How to scan images, lookup tables and time measurement with OpenCV

目标

我们将为以下问题寻求答案:

  • 如何通过图像的每个像素?
  • OpenCV矩阵值如何存储?
  • 如何衡量我们算法的性能?
  • 什么是查找表,为什么使用它们?

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【OpenCvTutorials3.1中文翻译】-[Mat-基本的图像容器]

Mat-基本的图像容器

Goal

我们有许多方法从现实世界中获取数字图像:数码相机、扫描仪、计算机断层扫描和核磁共振成像等。在任何情况下,我们(人类)看到的都是图像,但是将其转换为数字设备时,我们记录的便是图像中每一点的数字化的值。

数字设备的图像
例如,在上面的图片中,您可以看到汽车只不过表现为一个包含像素点所有强度值的矩阵。我们如何获取和存储像素值可能会根据我们的需要而有所不同,但最终计算机世界中的所有图像可能会被简化为描述矩阵本身的数字矩阵和其他信息。OpenCV是一个计算机视觉库,其重点是处理和操作这些信息。 因此,您首先需要熟悉的是OpenCV如何存储和处理图像。

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C++ 结合gnuplot实现数据可视化【2】-分享一个写得不错的中文教程


文档看到脑阔痛,唉,英语太差了,然后顺便谷歌了一下,发现了一只野生中文文档教程,感觉还不错,分享一下:

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C++ 结合gnuplot实现数据可视化【1】


C++的优秀的数据可视化库太少了,平时写OpenCv的时候想作一下图,达到可视化,于是乎,强行谷歌了2天,尝试了网上推荐的很多绘图库,编译啊, 编译啊,啊,,反正就是各种BUG,最后发现了这个gnuplot;然后网上的那个Demo也都是Copy过去Copy过来的,,效果图也没有,惊了;我在这里总结一下,希望能够帮助到和我有同样问题的同学。

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