如何在保持连续性的同时拆分OpenCV矩阵？ - 腾讯云开发者社区

作为一款优秀的计算机视觉库，在诸多方面都有着卓越的表现： 1.编程语言多数模块基于C++实现，少部分基于C语言实现，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口。...3.活跃的开发团队目前已更新至OpenCV4.0 4.丰富的API 完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流传统机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。...对于图像处理其他更高层次的方向及应用，OpenCV也有相关的模块实现 features2d模块用于提取图像特征以及特征匹配，nonfree模块实现了一些专利算法，如sift特征。...dims：表示矩阵M的维度，如2*3的矩阵为2维，3*4*5的矩阵为3维 data：uchar型的指针，指向内存中存放矩阵数据的一块内存 rows, cols：矩阵的行数、列数 type：表示了矩阵中元素的类型...4.通道拆分与合并 b,g,r = cv2.split(图像) b = cv2.split(图像)[通道数] #拆分 bgr = cv2.merge([b,g,r]) #合并 ?

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如何在统一架构的同时高效处理各种稀疏度人工神经网络矩阵？清华大学Sticker给你答案

由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。...由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。...其中，Sticker-I 神经网络加速器芯片针对神经网络中稀疏度分布范围广 (4%-90%)、不同稀疏度矩阵运算对计算和存储电路要求不同的问题，用统一的芯片架构高效支持了不同稀疏度的神经网络运算。...该工作通过动态配置人工智能芯片的运算和存储电路，实现了对不同稀疏度神经网络的自适应处理，大幅提升了人工智能加速芯片的能量效率，是首款全面支持不同稀疏程度网络，且同时支持片上网络参数微调的神经网络加速芯片...该芯片可以同时高效支持包括 CNN，RNN 和 FC 在内的主流网络结构，峰值能效 140TOPS/W 为之前工作的 2.7 倍，而 7.5mm^2 的面积仅为前者的 60%，满足了不同应用场景的需求。

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【opencv】cv::Mat 公有成员函数 (Public Member Func)

加上一个“1”构成了elemSize1这个属性，1可以认为是元素内1个通道的意思，这样从命名上拆分后就很容易解释这个属性了：表示Mat矩阵中每一个元素单个通道的数据大小，以字节为一个单位，所以有： eleSize1...clone() m1 = m0.clone(); //将m0完全拷贝到m1中，同时拷贝m0中的所有数据，且拷贝的矩阵是连续的。...elementSize() m0.elementSize(); //返回矩阵m0中每个元素的字节大小（如3通道float型的矩阵则返回12）。...elementSize1() m0.elementSize1(); //返回矩阵m0中每个次元素的字节大小（如3通道float型的矩阵则返回4）。...—矩阵数据类型转换cv::convertTo [5] Opencv Mat矩阵中data、size、depth、elemSize、step等属性的理解

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python+opencv边缘提取与各函数参数解析

一、opencv+python环境搭建其实能写python的就能写opencv，但是工具很总要，代码提示也很重要，你可能会用submit vs等工具，submit编码个人觉得不够智能，vs的话过完年我学的方向不一致...，所以没用推荐 pycharm ,在项目setting中的项目解释器中安装 opencv-python 即可进行编码。...对噪声不是那么敏感，能够较好的消除椒盐噪声，但是容易导致图像的不连续性 高斯滤波对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留图像的总体灰度分布特征...#GaussianBlur图像高斯平滑处理 #(3, 3)表示高斯矩阵的长与宽都是3,意思就是每个像素点按3*3的矩阵在周围取样求平均值，，标准差取0 灰度转换—-》也叫做二值化处理故名思意就是转换成黑白图像...到此这篇关于python+opencv边缘提取与各函数参数解析的文章就介绍到这了,更多相关python opencv边缘提取内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理

如图获取Lena图的脸部轮廓。通过像素矩阵可以直接获取ROI区域，如img[200:400, 200:400]。...1.通道拆分-split OpenCV读取的彩色图像由B、G、R三原色组成，可以通过下面代码获取不同的通道。...b = img[:, :, 0] g = img[:, :, 1] r = img[:, :, 2] 也可以使用split()函数拆分通道，下面是拆分不同通道再显示的代码。...，将多个数组合成一个通道的数组，从而实现图像通道的合并，其函数原型如下： dst = merge(mv[, dst]) – mv表示输入的需要合并的数组，所有矩阵必须有相同的大小和深度 – dst表示输出的具有与...b, g, r = cv2.split(img) m = cv2.merge([r, g, b]) cv2.imshow(“Merge”, m) 同时，可以提取图像的不同颜色，提取B颜色通道，G、

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OpenCV 角点检测(二) Harrise

前者应用更加广泛，且具有不错的检测率。 Harrise算子计算步骤 (1).利用水平与竖直差分算子对图像进行卷积操作，计算的到相应的fx和fy，根据实对称矩阵，计算对应矩阵元素的值。...(2).利用高斯函数对矩阵M进行平滑操作，得到引得矩阵M。 (3).对每一个像素和给定的邻域窗口，计算局部特征结果矩阵M的特征值和响应函数H。...(4).选取响应函数H的阈值，根据非极大值抑制原理，同时满足阈值及某邻域内的局部极大值为候选点。 Harrise算子实现 opencv为Harrise算子提供了cornerHarris函数。...中的源码，自己定义一个角点检测的函数： #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include...计算窗口内求和 boxFilter(cov, cov, cov.depth(), Size(blockSize, blockSize), Point(-1, -1), false); // 判断图像连续性

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独家｜OpenCV1.9 如何利用OpenCV的parallel_for_并行化代码（附代码）

有些并行库为第三方提供的库，建立时应明确地用CMake（如TBB，C =）启用，其余均为自动可用的平台（例如APPLE GCD），但是，无论是直接使用并行框架还是利用CMake启用并行框架并重建库，首先要做的是启用并行框架...operator ()表示将通过一个独立的线程来处理像素的子集，这种拆分是自动完成的，以平均分配计算负荷，为此必须将像素索引坐标转换成2D [行，列]坐标。...还要注意的是，必须保持图像的mat对象引用值，以便能够适时地对图像进行修改。调用并行执行程序：在这里，range表示将要执行的操作总数，即图像中的像素总数。...矩阵的掩膜操作（附链接）独家｜OpenCV 1.4 对图像的操作独家｜OpenCV 1.5 利用OpenCV叠加（混合）两幅图像独家｜OpenCV 1.6 改变图像的对比度和亮度！...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。

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干货 | OpenCV看这篇就够了，9段代码详解图像变换基本操作

我们看一下OpenCV中存储图片的形式，图4-2是按照BGR顺序存储的RGB颜色模型的图片，对于相同的数据，我们也可以将其分别拆分为蓝色、绿色、红色的颜色矩阵，如图4-3所示。 ?...▲图4-2 OpenCV中以BGR形式存储的彩色图片 ? ▲图4-3 将彩色图片拆分成三个颜色通道存储的形式通过图4-2和图4-3，我们知道了OpenCV存储图片的形式。...由于负片的操作过程比较简单，OpenCV并没有单独封装负片函数，这里我们需要将一张图片拆分为各个颜色通道矩阵，然后分别对每一个颜色通道矩阵进行处理，最后再将其重新组合为一张图片，示例代码如下。...在这个例子中，我们应该同时熟悉对彩色图片中三个不同颜色通道的拆分以及重新构建图像的方法。 3. 亮度与对比度转换一般来说，图像处理算子是将一幅或多幅图像作为输入数据，产生一幅输出图像的函数。...模糊与滤波 OpenCV为我们提供了几种滤波方法，诸如中值滤波、双边滤波、高斯模糊、二维卷积等，这些操作的基本方法如代码清单⑨所示。

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高能干货：OpenCV看这篇就够了，9段代码详解图像变换基本操作

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独家｜OpenCV 1.1 Mat - 基本图像容器（附链接）

在以往的教程和培训材料中均可以看到这一点，而这同时也反映出了C语言的优缺点。最大的挑战来自于手动的内存管理，它假设由用户来负责内存的分配和释放。对于代码量比较小的程序，手动分配内存没有问题。...最小的数据类型是char，即一个字节或8比特位，char可以是无符号的（值从0到255）或带符号的（值从-127到+127）。在三元组色彩空间（如RGB 色彩空间），可以表示出1600万种颜色。...但是，增加组件数据类型长度的同时也会增加整个图片占用的内存大小。创建Mat对象在调用、修改和保存图像教程中，你已经学会了如何利用cv::imwrite()函数将矩阵写入图像文件之中。...首先指定其维数大小，然后传递一个包含每个维度大小的指针，其余部分保持不变。不能用这种结构初始化矩阵值，如果新的矩阵大小与先前的矩阵大小不一致，会对矩阵数据的存储重新进行分配。...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。

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图像相似性：哈希和特征

5、Construct the hash : 根据上一步结果矩阵构成一个 64 bit 整数，比如按照从左到右、从上到下的顺序。最后得到的就是图像的均值哈希值。...值得注意的是，不同的哈希算法输出的哈希值是不同的（在 OpenCV 中），这里是指数据类型和位数并不完全相同，结果越复杂需要的计算成本也就越高。...如果我们的图片在百万以上量级，那么我们如何在实际工程应用中快速找到相似的图片？难点在于提取了所有图片构建哈希数据集后如何存储，其次如何进行百万次比较也就是计算汉明距离。...为什么能拆分？因为我们认为相似图片即使经过拆分后比较仍然具有较好的匹配性。显然哈希值越复杂则比较的成本越高，所以在实际应用中我们需要综合业务需求来考量具体采用哪种哈希算法。...Keypoint 和 Descriptor ：keypoint 也就是图像的特征点，descriptor 则是对应特征点的描述因子，在 OpenCV 中，keypoint 也一组浮点数矩阵，这并不利于计算

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OpenCV 即时入门（全）

“快速入门 – OpenCV 基础知识”本节将向您展示如何在 OpenCV 中执行一些基本任务以及如何编写第一个程序。 “您需要了解的的前 5 个功能”在这里，您将学习如何执行图像转换和像素操作。...从项目中选择控制台应用，如“步骤 7 –使用前面讨论的 Code::Blocks 配置 OpenCV”中的第一个屏幕截图所示。选择语言为 C++，然后单击下一步。...因此，我们现在将看到如何在 OpenCV 中执行像素操作。任务给定灰度或彩色图像，请执行像素操作。算法对于灰度和彩色图像，该算法非常相似。让我们首先了解有关灰度图像的算法。...我们还可以使用上述函数将图像从给定的色彩空间模型（如 RGB）转换为其他模型（如 HSV 和 CIELAB）。...算法视频不过是帧/图像的序列/集合。因此，要对其进行处理，我们可以将其拆分为多个组成框架，并在这些框架上执行所需的操作。

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独家｜OpenCV 1.3 矩阵的掩膜操作（附链接）

翻译：陈之炎校对：王可汗、林夕本文约1600字，建议阅读5分钟本文为大家介绍了 OpenCV 矩阵的官方教程。矩阵的掩膜操作(mask)并不难。...利用普通的C操作符[]存取像素,由于需要在同一时间需要访问多个行，所以必须获取多个行的指针（前一行，当前行和下一行）,同时还需要用另一个指针指向存储计算值的地方。...在图像的边界上,会有不存在的像素位置（如(-1)—(-1)）,在这种情况下,公式未作出明确的定义,最为简单的解决方案是不对这些点使用内核，边界的像素值设置为0： filter2D函数在图像处理过程中...,滤波器应用得非常普遍，在OpenCV中，有一个应用掩膜矩阵(在某些地方称之为内核)的函数。...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。

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深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像

其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。...它是输入为 x 的最值函数 (x,0)，比如一个卷积图像的矩阵。ReLU 接着把矩阵 x 中的所有负值置为零，并保持所有其他值不变。...最常见的形式，一个采用了步幅 2，尺寸 2x2 过滤器的池化层，同时沿着宽度和高度，以幅度 2 将输入中的每个深度切片向下取样，丢弃了激活值的 75%。...在此情况下，每个最大值运算都取了 4 个数字（某些深度切片中的小 2x2 区域）的最大值。深度方向的维度保持不变。更一般的来说，池化层就是： ?...我们同样会讨论如何在深度学习之前进行医学图像分析以及我们现在可以如何做。

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独家｜OpenCV 1.2 如何用OpenCV扫描图像、查找表和测量时间（附链接）

OpenCV的矩阵值是如何存储的？如何衡量算法的性能？什么是查找表，为什么要使用查找表？测试案例首先来考虑一个简单的减色方法。...第一个函数cv::getTickCount()返回返回某个事件（如启动系统）之后系统CPU 的嘀嗒(Tick)数量。...有了这两个函数之后，便很容易测量出两个操作之间的时间间隔： https://docs.opencv.org/4.5.2/db/de0/group__core__utils.html 如何在内存中存储图像矩阵...为解决这一问题，OpenCV添加了 cv::Mat_ 数据类型，它与Mat类似，但额外需要在定义时通过要查看的数据矩阵的内容来指定数据类型，但好处是你可以使用（）操作符快速访问矩阵值。...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。

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Opencv中数据结构Mat的相关属性

以上摘自OpenCV 2.4.9的官方文档opencv2refman.pdf。...参考网址：《OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解》《OpenCV Mat的常见属性》《OpenCV...dims：两者表示矩阵M的维度，如3*4的矩阵为2维，3*4*5的矩阵为3维； data：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，即：uchar* data； step：定义了矩阵布局的数组...例如CV_8UC3，可以拆分为： CV_：type的前缀 8U：8位无符号整数(depth) C3：3通道(channels) 注：type一般是在创建Mat对象时设定，若要去的Mat的元素类型，可以不使用...地址访问关于OpenCV地址访问方法及效率的部分，请见笔者的博文《OpenCV像素点邻域遍历效率比较，以及访问像素点的几种方法》。

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OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列（五）】

0表示沿X轴（水平方向的轴）翻转。1表示沿Y轴（竖直方向的轴）翻转。负数表示同时沿X轴和Y轴翻转。...： ---- 3.2 旋转旋转也是通过M矩阵来实现的，这个矩阵的运算较复杂， OpenCV提供了getRotationMatrix2D()方法来计算旋转操作的M矩阵 getRotationMatrix2D...图像的倾斜也是根据M矩阵实现，得出矩阵的运算较复杂，通过getAffineTransform 方法实现。...dst是倾斜后这三个点预期的坐标。格式同上。要保持左上，右下，左下三个点的顺序不能乱。以将《星月夜》保持左下角和右上角坐标不变，左上角（(0,0)处）向右移动150个像素长度。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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【Python3+OpenCV】实现图像处理—灰度变换篇

本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换：灰度化处理，二值化处理，伽马变换，对数变换，反向变换 ? 电脑环境准备 Python版本： Python3.7 ?...OpenCV版本： OpenCV4.1 ? 知识准备一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列。...所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）同时因为一个像素点的颜色通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红、绿、蓝三个颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。...伽马值小于1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，同时会压缩灰度级较高的部分伽马值大于1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，同时会压缩灰度级较低的部分 import cv2 import copy #读入原始图像...可用于增强图像的暗部细节。灰度图像的对数变换一般表示如公式所示： DB=C*log(1+ DA) 其中c为尺度比较常数，DA为原始图像灰度值，DB为变换后的目标灰度值。

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OpenCV-Python学习（9）—— OpenCV 通道的分离与合并(cv.split、cv.merge、cv.mixChannels、cv.inRange)

（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道（通道复制）】函数 cv.mixChannels；学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。...dst 表示输出矩阵，和mv[0]拥有一样的尺寸和深度，并且通道的数量是矩阵阵列中的通道的总数。...如果要正确显示某一颜色分量，需要增加另外两个通道值（置 0）转换为 BGR 三通道格式，再用 imshow 才能显示为拆分通道的颜色。...总结对于 openCV 使用的 BGR 格式图像，返回的分拆通道的次序为 B、G、R 通道。...如果要正确显示某一颜色分量，需要增加另外两个通道值（置 0）转换为 BGR 三通道格式，再用 imshow 才能显示为拆分通道的颜色。

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独家｜OpenCV 1.4 对图像的操作

OpenCV图像采用了结构化的矩阵来表示，使用以下两种情形使用同样的协议 - 基于0的行索引（或y坐标）在先，后面跟随基于0的列索引（或x坐标）。...（例如，可以通过运行Sobel算子获取一个通道的图像）（仅适用于C ++）：利用相同的方法可以修改像素亮度值： OpenCV中有一些函数，尤其是在calib3d模块中，如CV :: projectPoints...利用std::vector可以很容易地构建出这样的矩阵（仅适用于C ++）：利用相同的方法Mat::at可以访问矩阵中的点（仅适用于C ++）：内存管理和引用计数 Mat是保持矩阵/图像特性的一种结构...扫描图像、查找表和测量时间（附链接）独家｜OpenCV 1.3 矩阵的掩膜操作（附链接）译者简介陈之炎，北京交通大学通信与控制工程专业毕业，获得工学硕士学位，历任长城计算机软件与系统公司工程师，...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。

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【AI白身境】搞计算机视觉必备的OpenCV入门基础

如何在统一架构的同时高效处理各种稀疏度人工神经网络矩阵？清华大学Sticker给你答案

【opencv】cv::Mat 公有成员函数 (Public Member Func)

python+opencv边缘提取与各函数参数解析

三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理

OpenCV 角点检测(二) Harrise

独家｜OpenCV1.9 如何利用OpenCV的parallel_for_并行化代码（附代码）

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图像相似性：哈希和特征

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