TypeError:参数'lowerb‘应为Ptr<cv::UMat> -它是什么？

这是一个类型错误，提示参数'lowerb'应为Ptr<cv::UMat>。在OpenCV中，Ptr<cv::UMat>是一个智能指针，用于管理cv::UMat对象的生命周期。cv::UMat是OpenCV中的一个类，表示一个多维数组（矩阵）。

在这个错误中，参数'lowerb'的类型不正确，它应该是一个指向cv::UMat对象的智能指针。智能指针是一种自动管理内存的指针，它可以自动释放所指向的对象，避免内存泄漏。

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手撕OpenCV源码之filter2D(二)

他支持Mat，Vector， UMat，以及CUDA的GPUMAT,HOSTMEM等等，非常强大；而OutputArray是继承InputArray的，InputArray作为输入参数，是有const限定的...那么，getMat的输入参数i又具有什么实质性的意义呢？...) 29 { 30 const UMat* m = (const UMat*)obj; 31 if( i < 0 ) 32...滤波器锚点介绍(normalizeAnchor) 关于锚点的含义很容易理解，通俗讲就是滤波计算得到的结果，替换原图像中什么位置的点，大多是情况下，我们替换的是中心点，例如3×3的kernel，我们替换的是...Mat kernel = Mat(Size(kernel_width, kernel_height), kernel_type, kernel_data, kernel_step); 4727 Ptr

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详解python中GPU版本的opencv常用方法介绍

.cuda下总结出来的一些可以使用的方法，因为底层是C++，并且python主要调用的是cv2.so文件，如果我们想要看到一个对象到底有什么样的作用还有一系列的使用方式，我们可以利用python的魔法方法...<class 'numpy.ndarray' img_UMat = cv2.UMat(img_Mat) # 16-bit float, <class 'cv2.UMat' 在opencv-python...=='UMat': img = cv2.UMat(img) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img = cv2.GaussianBlur(img,...(7, 7), 1.5) img = cv2.Canny(img, 0, 50) if type(img) == 'cv2.UMat': img = cv2.UMat.get(img) return...= 0) if __name__ == '__main__': NewOpenCVTests.bootstrap() 关于上述更详细的参数介绍，可以通过opencv官方的C++文档进行比对： cv::cuda

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OpenCV - 矩阵操作 Part 2

转置是由可选参数flags来控制的，它的值可以是0或者是cv2.GEMM_1_T,cv2.GEMM_2_T和cv2.GEMM_3_T（每一个标志都与一个矩阵转置相对应）的任意组合（通过布尔 0R 操作）...对cv2.idft()的调用实际上相当于调用带参数的cv2.dft(src, flags=cv2.DCT_INVERSE) image = mt.cv_rgb_imread('img1.jpg'...(src, upperb, lowerb) 当应用于矩阵时，src的每个元素都与upperb和lowerb中的对应元素进行校验。...如果src中的元素在由upperb和lowerb给出的值之间，则dst的相应元素设置为255；否则设置为0。...输入矩阵应为二通道或三通道矩阵，在这两种情况下，矩阵mtx尺寸分别为 3×3 与 4×4 .cv2.perspectiveTransform()首先将src的每个元素转换为长度为src, channels

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OpenCV 图像处理学习手册：6~7

实际上，它是一个256 x 3的矩阵（三个颜色通道中的每个颜色通道一列）。...构造器实际上接受许多影响输出的参数。下图显示了输出。...其次，统一矩阵（UMat）用于在 GPU（UMat gpuFrame, gpuBW, gpuBlur, gpuEdges）中分配内存。...您只需要使用统一矩阵（UMat frame, frameGray）。...第一部分说明 OpenCL 是什么以及可用的 SDK。请记住，取决于您的计算设备，您将需要特定的 SDK 才能与 OpenCL 一起正常使用。

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讲解undefined reference to symbol ‘_ZN2cv7imwriteERKNS_6StringERKNS_11_InputArrayE

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七、逻辑运算与应用

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OpenCV 图像处理学习手册：1~5

声明使用cv命名空间后，此命名空间内的所有变量和函数都不需要cv::前缀。在main函数中要做的第一件事是检查在命令行中传递的参数数量。然后，如果发生错误，将显示帮助消息。...，它是指定编解码器参数的属性值对的向量（将其保留为空以使用默认值）。...对于基于色彩空间的分割，此函数可让您获得src图像的像素集，其通道值位于lowerb下边界和upperb上边界之间，从而获得dst图片。...首先，包含stitching.hpp和detail标头，并使用cv::detail命名空间。还设置了更重要的参数，您可以使用这些参数配置针迹处理。...第五步，使用包调整来全局调整的参数，以构建调整器（Ptr adjuster）。

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OpenCV中K-means源码解析

distType - 分布类型（RNG :: UNIFORM或RNG :: NORMAL） a - 第一分布参数；在均匀分布的情况下，这是一个包含范围的下边界；在正态分布的情况下，这是一个平均值...b - 第二分布参数；在均匀分布的情况下，这是一个非包含上边界，在正态分布的情况下，这是一个标准偏差（标准偏差矩阵或整个标准偏差矩阵的对角线）。...data.cols : 1)*data.channels();//dims表示特征向量维度 int type = data.depth();//数据类型，应为32位浮点数 attempts...= std::max(attempts, 1);//至少尝试一次 CV_Assert( data.dims 0 ); _...labels是在什么时候初始化的，labels在第一次循环时进行赋值，或人工指定，之后在每次循环中进行赋值 float* center = centers.ptr

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PHP虚拟机

第一个‘last_var’槽中内容是CV，其中第一个num_args存放函数参数。CV插槽之后是TMP/ VAR的‘T’插槽。最后，有时可以在帧的末尾存储“额外”参数。...var_dump" SEND_VAR $a SEND_VAR $b V0 = DO_ICALL # or just DO_ICALL if retval unused 有八种不同类型的INIT指令，取决于它是什么类型的调用...除此之外，调用过程取决于它是什么类型的功能。内部函数只需要调用处理函数，而用户级函数需要完成栈帧的初始化。这个初始化涉及修复参数栈。...PHP允许传递比函数期望更多的参数（func_get_args依赖于这个功能）。但是，只有实际声明的参数才具有相应的CV。除此以外的任何参数都会写入为其他CV和TMP保留的内存。...它会在未定义的CV上发出通知，并且不会取消操作数的取消引用。GET_OPn_ZVAL_PTR_UNDEF()正如我们已经知道的那样，它是一种不检查未定义的CV的变体。

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matlab wavedec2 函数,python小波变换 wavedec2函数各个返回值详解

python小波变换 wavedec2函数各个返回值详解 python小波变换 wavedec2函数各个返回值详解网上找了好多文章都没有提到这个东西，没有说明 wavedec2 函数各个返回值究竟是什么意思..., cD3), (cH2, cV2, cD2)， (cH1, cV1, cD1)] 单单这么看可能不太好懂，所以来个实例，我的目的是把11.xlsx 里面的灰度图像进行3层的小波变换，并要提取变换后的低频分量的系数和高频分量的系数..., cD3), (cH2, cV2, cD2), (cH1, cV1, cD1)] = coeffs 说一下这个 coeffs 返回值究竟是个啥，它是个列表，里面主要有两个东西：1)低频系数，以数组形式存放...，尽量用名称指定，不要用参数位置匹配，如果用参数位置匹配，一定要检查是否每个参数都匹配正确。...: unhashable type: ‘list‘ python遇到TypeError: unhashable type: ‘list‘ python遇到TypeError: unhashable type

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C++ enable_shared_from_this 具体实现

shared_from_this()); 它是 std::enable_shared_from_this 类的一个方法。...因为我们继承了 std::enable_shared_from_thi，因此就可以拿到这个方法，它返回的是一个当前指针的 std::shared_ptr. 那么它是怎么实现的呢？...那么这个 weakptr 的指针是什么时候创建的呢？...Note: 如果仔细看的话，发现构造 shared_ptr 的时候有点奇怪，第一个参数是 shared_ptr 类型，第二个是 __ptr 也就是当前 shared_ptr 对象管理的裸指针。...的别名构造函数（The aliasing constructor），意思是说，共享 r 参数的引用计数，但是 .get() 返回的是 ptr 指针。

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OpenCV图像处理笔记（一）：图片基本操作

::imread） imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象，其中第一个参数表示图像文件名称第二个参数，表示加载的图像是什么类型，支持常见的三个参数值 IMREAD_UNCHANGED...::namedWindos 与cv::imshow) namedWindos功能是创建一个OpenCV窗口，它是由OpenCV自动创建与释放，你无需取销毁它。...imshow根据窗口名称显示图像到指定的窗口上去，第一个参数是窗口名称，第二参数是Mat对象修改图像 (cv::cvtColor) cvtColor的功能是把图像从一个彩色空间转换到另外一个色彩空间...获取图像像素指针 CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计行数。...::Mat::Mat构造函数 Mat M(2,2,CV_8UC3, Scalar(0,0,255)) 其中前两个参数分别表示行(row)跟列(column)、第三个CV_8UC3中的8表示每个通道占

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OpenCV对图像遍历的高效方法

= image.cols * image.channels(); for (int j=0; j<nl; j++) { // 取得行 j 的地址 uchar* data= image.ptr...处理每个像素 --------------------- data[i]= 0； // 像素处理结束 ---------------- } // 一行结束 } ptr...也是一个模板属性，用来获取地址，而我们为什么要按行遍历而不直接从第一个元素位置直接遍历nl*nc个呢？...没有填充的像素 nc= nc*nl; nl= 1; // 它现在成了一个一维数组 } for (int j=0; j<nl; j++) { uchar* data= image.ptr...跟 cv::Mat_类似，这个下划线表示它是一个模板子类。因为图像迭代器是用来访问图像元素的，所以必须在编译时就明确返回值的类型。

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增强现实入门实战，使用ArUco标记实现增强现实

一、什么是ArUco标记？...它是一个背景为黑色的正方形，正方形内部的白色图案用来表示标记的唯一性，并且存储一些信息。黑色边界的目的是为了提高ArUco标记检测的准确性和性能。...drawMarker函数的第三个参数决定生成的标记的大小，在上面的示例中，它将生成200×200像素的图像。第四个参数表示将要存储aruco标记的对象(上面的markerImage）。...最后，第五个参数是边界宽度参数，它决定应将多少位（块）作为边界添加到生成的二进制图案中。在上面的代码中，将在6×6生成的图形周围添加1位的边界，以在200×200像素的图像中生成7×7位的图像。...第一个参数是带有标记的场景图像。第二个参数是用于生成标记的字典。成功检测到的标记将存储在markerCorners中，其ID存储在markerIds中。

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机器视觉算法(第7期)----OpenCV中很重要的辅助对象

通常终止条件的形式要么是达到允许的有限迭代次数（称为COUNT或MAX_ITER），要么是某种形式的误差参数（如果接近于如此程度，就可以退出，称为EPS，即epsilon的简称）。...可以通过如下调用实现： cv::Ptr p( new cv::Matx33f ) or cv::Ptr p = makePtr() 实现之后...当p超出生命周期被释放后，q就知道它是原始矩阵仅存的引用了，这个时候如果q的生命周期也结束的时候，就会去释放原始矩阵。有点类似于教室里最后一个同学离开的时候要关门关灯一样。...cv::Ptr()模板类有一些成员函数可以了解下： addref()和release()增加和减少指针内部的引用计数（慎用）。...template inline void cv::Ptr::delete_obj() { fclose(obj); } 接下来就可以使用这个指针做一些操作，而在离开范围的时候，

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为平衡准确值与近似值间的误差引入权值叫，权值随尺度变化，则H矩阵判别式可表示为：其中0.9是作者给出的一个经验值，其实它是有一套理论计算的，具体去看surf的英文论文。...在sift算法中，同一个octave层中的图片尺寸(即大小)相同，但是尺度(即模糊程度)不同，而不同的octave层中的图片尺寸大小也不相同，因为它是由上一层图片降采样得到的。...; const float* mvec = (const float*)reader.ptr; CV_NEXT_SEQ_ELEM( kreader.seq->elem_size..., CV_32F); // copy descriptors CvSeqReader obj_reader; float* obj_ptr = m_object.ptr(0);...[2*i]); } } }//用于寻找物体(object)在场景(image)中的位置,位置信息保存在参数dst_corners中，参数src_corners由物 //体(object

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