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OpenCV加载图片显示对应类型(位深度)方法

对于部分初学者,偶尔会想在代码查看图片的位深度,一般我们会用Mat.type()来获得类型,但是默认输出的是整型数字,不便于理解,可能还需要自己对照宏定义去查看,这里有一段代码可以实现将整型转为宏定义位深度...string Type2String(int type) { string strType; uchar depth = type & CV_MAT_DEPTH_MASK; uchar chans..._32S: strType = "CV_32S"; break; case CV_32F: strType = "CV_32F"; break; case CV...比如,使用imread读取图片,如果flags参数不填,默认以彩色模式读取并转为8位,那么类型就是CV_8UC3, 如果flags设置位0,则以灰度模式读取,类型位CV_8UC1。..._32S: strType = "CV_32S"; break; case CV_32F: strType = "CV_32F"; break; case CV

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SSD(Single Shot MultiBox Detector):因为数据集中图像通道数不对导致的训练异常

今天开始做SSD训练的时候,报了一个错误 导致训练无法 进行下去: OpenCV Error: Assertion failed ((scn == 3 || scn == 4) && (depth...== CV_8U || depth == CV_32F)) in cvtColor, file /build/opencv-SviWsf/opencv-2.4.9.1+dfsg/modules/imgproc...) (scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F) in function cvtColor * Aborted at 1492071248...0x0 (unknown) Aborted (core dumped) 看这个错误信息只知道是opencv的一个断言错误 ,因为 没glog输出信息,无从知道是从哪个源文件抛出的。...但是看到这个assert表达式(scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F) 感觉可能与数据集的图像通道数有关,记得faster

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opencv学习(一):安装以及相关基础概念

安装 mac 环境配置 1、安装 cmake brew install cmake 2、安装 opencv4nodejs npm i -s opencv4nodejs 国内网络原因可能会安装失败,多试几次可能就好了...基础概念 最重要的就是:Mat 类,也就是矩阵 图像在 opencv 是以矩阵形式表示,opencv中表示为Mat类。...depth也是一系列的预定义值,将type的预定义值去掉通道信息就是depth值:CV_8U CV_8S CV_16U CV_16S CV_32S CV_32F CV_64F。...opencv0、1代表8位,2、3代表16位,4、5代表32位,6代表64位 dims : number ,// 矩阵的维度,例如5*6矩阵是二维矩阵,则dims=2,三维矩阵dims=3. empty...imshowWait函数是把矩阵信息转换成图像并展示出来,键盘输入后关闭 opencv4nodejs读取图像 const image = cv.imread("....url"); RGB

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Opencv数据结构Mat的相关属性

Mat包含的图像深度如下所示: CV_8U:8位无符号整数(0–255),对应Mat_ CV_8S:8位有符号整数(-128–127),对应Mat_ CV_16U:16...位无符号整数(0–65535) CV_16S:16位有符号整数(-32768–32767) CV_32S:32位有符号整数(-2147483648–2147483647),对应Mat_ CV.....FLT_MAX, INF, NAN),对应Mat_ CV_64F:64位浮点数 ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN) 另外还需要注意:大部分OpenCV的函数支持的数据深度只有..._64FC2 CV_64FC3 CV_64FC4 表格,行代表了通道数量channels,列代表了图像深度depth。...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一般是创建Mat对象时设定,若要去的Mat的元素类型,可以不使用

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浅谈OpenCV的新函数connectedComponentsWithStats用法

主要内容:对比新旧函数,用于过滤原始图像轮廓分析后较小的区域,留下较大区域。...关键字:connectedComponentsWithStats 以前,常用的方法是”是先调用 cv::findContours() 函数(传入cv::RETR_CCOMP 标志),随后得到的连通区域上循环调用...cv::drawContours() “ 比如,我GOCVHelper这样进行了实现 //寻找最大的轮廓 VP FindBigestContour(Mat src){ int imax =...[j]; contours[j] = vptmp; } } } OpenCV3有了新的专门的函数 cv::connectedComponents() 和函数 cv::connectedComponentsWithStats...而labels ? 完全对的上号,结果为 ? 以上这篇浅谈OpenCV的新函数connectedComponentsWithStats用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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OpenCV中保存不同深度图像的技巧

如果每个通道占16位的话,RGB图像深度就会变成48,如果每个通道占32位的话,深度就会变成96,显然图像深度越大,图像文件也会越多,加载时候消耗的内存也会越多,所以OpenCV默认读写图像都是每个通道...重温imwrite函数 假设我们想保存图像为16位或者32位浮点数图像时候,我们该怎么去做,开始之前我们首先再次复习一下OpenCV中保存图像的API函数-imwrite bool cv::imwrite...可以看这里 OpenCV中原始图像加载与保存压缩技巧 imwrite函数关于保存为不同深度格式时候的图像类型支持说明如下: 8位的图像(CV_8U),支持png/jpg/bmp/webp等各种常见图像格式...16位的图像(CV_16U),支持png/jpeg2000/TIFF格式 32位的图像(CV_32F),支持PFM/TIFF/OpenEXR/TIFF/HDR 在要保存为指定格式之前,可以通过convertTo...)); // 转为为16位图像 Mat dst; src.convertTo(dst, CV_32F); // 归一化再保存 normalize(dst, dst, 0, 1.0, NORM_MINMAX

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13行代码实现最快速最高效的积分图像算法。

用积分图也确实能解决很多实际的问题,比如我博客的基于局部均方差相关信息的图像去噪及其实时磨皮美容算法的应用 一文我就在网上看到很多人用累计积分图和乘积积分图来实现了。...of the integral and the tilted integral images, CV_32SCV_32F, or CV_64F....of the integral and the tilted integral images, CV_32SCV_32F, or CV_64F.      ...,就是如果某个算法需要计算同一个图像的多个半径的模糊值,则积分图只需要计算一次,只众多的基于多尺度模糊的算法也是能提速的方案之一。      ...256*256大小的图像,这样实际基本上是无用的,因此,可能我们就需要float类型或者int64为来表示。

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调试工具类

*/   private Debug() {}   /**    * 断言,condition条件一定成立,否则断言失败断言失败时抛出异常,断言使用在    * 判断在任何情况下都不应该出现的错误,如果断言失败表示程序有...BUG,系统发布    * 前必须保证所有断言都永远成立。...不应用断言来做为程序运行期间出错处理的手段。    * @param condition 断言条件。    * @param message 断言失败时输出的消息。   ...* @param esc 调用堆栈需要剔除的层次的字符串,传入null表示无剔除层次。    * @return 位置信息(类、函数、代码行)。   ...} /**  * 断言失败时抛出的错误。只是简单从Error类继承。错误不是异常,系统不应该捕获的。  * 若系统抛出该错误说明有BUG。

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OpenCV各种类型Mat数据读取

本文就来详细解释一波各个数据类别,以及不同类别之间的数据转换,搞定Mat的数据类型问题。...Mat的数据类型定义 类型枚举定义 #define CV_8U 0 #define CV_8S 1 #define CV_16U 2 #define CV_16S 3 #define CV_32S 4...) CV_16U 十六位有符号整型 (short) CV_16S 三十二位有符号整型 (int) CV_32S 三十二位浮点数 (float) CV_32F 六十四位浮点数 (double) CV_64F...imread函数的返回是通道顺序为BGR色彩色图像,范围是0~255之间,数据类型是CV_8UC的每个通道占一个字节。...但是实际上我们图像处理过程把像素值看成了数据对待,数据处理与计算过程中就会产生各种浮点数据、正数或者负数,如果我们不对字节数据进行提前转换就会导致精度丢失问题或者数据溢出问题,最终就无法达成图像处理算法想要的结果

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手撕OpenCV源码之filter2D(二)

一般都是0 borderType 这个参数是边界填充的类型,滤波的过程,会根据滤波器的尺寸图像的边界填充一定的数量的像素值,以保证输入与输出具有相同的尺寸,这个参数指定边界填充的规则;目前支持一下几种规则...ddepth 输入图像的深度,也就是输入图像的类型,目前主要支持一下几种: src.depth() = CV_8U, ddepth = -1/CV_16S/CV_32F/CV_64F src.depth...() = CV_16U/CV_16S, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F src.depth() = CV_32F, ddepth = -1/CV_32F/CV_64F src.depth...,该函数也定义InputArray类,官方的注释是这样的: kind() can be used to distinguish Mat from `vector` etc., but...(31 << 16); 而flags则是InputArray类定义的一个参数,InputArray类中有一个构造函数: inline _InputArray::_InputArray(const

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解决问题src.checkVector(2, CV_32F) == 4 && dst.checkVector(2, CV_32F) ==4

使用这些库时,我们可能会遇到一些函数,例如 src.checkVector(2, CV_32F) 和 dst.checkVector(2, CV_32F)。这些函数通常与图像的尺寸和数据类型相关。...检查数据类型: 确保输入图像的数据类型与函数要求的类型相匹配。 OpenCV ,常见的数据类型包括 CV_8U、CV_32F 等。检查图像的数据类型,并进行必要的数据类型转换。...checkVector函数是OpenCV的一个辅助函数,用于检查输入矩阵或向量的维度和数据类型是否符合指定的要求。该函数用于确保输入数据的一致性和正确性,并且常用于图像处理和计算机视觉任务。...dcn:期望的通道数,即矩阵或向量的depth。ctype:期望的数据类型。 checkVector函数的作用是检查输入矩阵或向量的维度和数据类型是否满足要求,如果不满足,则会进行必要的转换或报错。...checkVector函数常用于将输入数据标准化为指定的格式。例如,图像处理,我们可能需要确保所有输入图像的通道数一致,以便在后续处理步骤中进行统一操作。

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