InputArray_img,InputArray_templ,OutputArray_result,intmethod,InputArray_mask){CV_Assert(_mask.depth()==CV

43968291opencv中没有旋转矩形，也没有填充矩形原来它封装了一个填充多边形fillPoly()不多说上代码[cpp]viewplaincopyvoiddrawpoly(){Matimg(500,500,CV

数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，double对应的是CV_64F。

cv::findContourscv::findContours函数原型CV_EXPORTS_WvoidfindContours(InputOutputArrayimage,//输入图像，数据类型为CV

distanceTransform函数原型CV_EXPORTS_AS(distanceTransformWithLabels)voiddistanceTransform(InputArraysrc,//输入图像，数据类型为CV

1.宏定义首先来说CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F以及CV_64F，都是opencv定义的数据类型。

数据类型宏定义#defineCV_CN_MAX512#defineCV_CN_SHIFT3#defineCV_DEPTH_MAX(1】bit_depth：比特数，在内存空间所占的空间大小，代表8bites，16bites，32bites，64bitesS/U/F：S：signedint—>有符号整形U：unsignedint—>无符号整形F：float—>单精度浮点型CV_8U-8位无符号整数（0

https://blog.csdn.net/charce_you/article/details/99616021

1.宏定义首先来说CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F以及CV_64F，都是opencv定义的数据类型。

今天在对16位的深度图提取HOG特征时，遇到了以下问题：代码如下：importcv2importnumpyasnpreff_image=cv2.imread(os.path.join('C:/Users/DELL/Desktop/imgs',image_dir[j]),-1)img_gradx=cv2.convertScaleAbs(cv2.Sobel(reff_image,cv2.CV_16S,

www.juzicode.com/opencv-python-histogram-calchist-draw-hist返回Opencv-Python教程图像的直方图反映的是图像像素值的统计特征，比如一个CV

原因：drawKeypoints函数的第一个参数输入图像的像素类型需要是CV_8U或CV_8UC1的不可以是浮点型，博主在调用该函数是，输入图像是CV_64C1，所以报错解决：转换像素类型即可（img是输入图像

得到當前像素的新的值.比如增强对比度(銳化)的:实现方法:voidSharpen(constcv::Mat&myImage,cv::Mat&Result){CV_Assert(myImage.depth()==CV

ggYYa/p/7676288.htmlopencv中图像的格式Mat有图像的定义，图像深度、类型格式等，其中Mat的参数depth为深度，深度反应出图像颜色像素值；关于数据的储存：（转）Mat_对应的是CV

thresholddoublethreshold(InputArraysrc,OutputArraydst,doublethresh,doublemaxval,inttype);src：待二值化的图像，图像只能是CV

有以下几种生成cv::Mat的方式：直接或间接指定图片的行、列维度cv::MatmyMat(240,320,CV_8U,cv::Scalar(255));//240行×320列，每个元素的类型为8位无符号整型

/**src输入的待腐蚀图像，图像的通道数可以是任意的，但是图像的数据类型必须是CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64Fdst腐蚀后

矩阵的掩膜操作图像的通道掩膜1.掩膜的定义2.利用掩膜提高图像的对比度opencv实现掩膜操作1.opencv对图像像素的处理用到的函数（1）、CV_Assert(myImage.depth()==CV

程序如下：importcv2importnumpyasnp#按位运算#Loadtwoimagesimg1=cv2.imread('../data/messi5.jpg')img2=cv2.imread('../data/opencv_logo.png')#Iwanttoputlogoontop-leftcorner,SoIcreateaROIrows,cols,channels=img2.shap

图像可以有任意数量的通道，这些通道是独立处理的，但是深度应该是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F。dst：输出与src相同大小和类型的图像ksize：高斯核的大小。

通常情况下R、G、B颜色通道的取值范围：0-255是CV_8U图像0-65535是CV_16U图像0-1是CV_32F

DataType:将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_64F=6};/

enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_64F=6};Point_二维点坐标(x,y)typedefPoint_Point2i

winname–Nameofthewindow.image–Imagetobeshown.功能：Displaysanimageinthespecifiedwindow.接下来主要说明一下当显示非uchar即非CV

出处经常会在代码中看到如下一下参数，他们是什么意思呢#defineCV_8UC1CV_MAKETYPE(CV_8U,1)#defineCV_8UC2CV_MAKETYPE(CV_8U,2)#defineCV

//if(thresholdValue){Matsrc=Mat(imHeight,imWidth,CV_8U,pImageBuffer);Matmat;src.copyTo(mat);threshold

watershed()Matframe;Matf1,f2,f3,f4,f5;Matkernal=Mat::ones(3,3,CV_8U);UIImage*img1=[UIImageimageNamed:

获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth()==CV_8U);Mat.ptr(inti=0)获取像素矩阵指针，索引i表示第i行，从0开始计数；获得当前指针constuchar*current

includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(void){constintr=100;Matsrc=Mat::zeros(Size(4*r,4*r),CV

------+||C1|C2|C3|C4|C(5)|C(6)|C(7)|C(8)|+--------+----+----+----+----+------+------+------+------+|CV

ddepth–输出图片深度；下面是输入图像支持深度和输出图像支持深度的关系：src.depth()=CV_8U,ddepth=-1/CV_16S/CV_32F

includeusingnamespacecv;intmain(){Matimage1(600,500,CV_8UC3,Scalar(0,0,255));//Scalar函数为每个通道填充像素值(3通道)Matimage2(600,500,CV

pyrMeanShiftFiltering()处理，保留更多的边缘信息，在平滑区进行滤波，保证后面二值化时的效果更好，转成单通道，二值处理，进行距离变换，将距离变换的结果归一化，找到山峰再一次进行二值化处理，转到CV

结论：当cv2.imshow()处理图像深度为CV_8U（默认范围为[0,255]）时，按原数据显示；当处理图像深度为CV_16U（默认范围为[0,65535]）时，除以256,映射到[0,255]；当图像深度为

imread("misaka.jpg");Matdst;//输入图像//输出图像//单元大小，这里是5*5的8位单元//腐蚀位置，为负值取核中心//腐蚀次数两次erode(src,dst,Mat(5,5,CV

include#includeusingnamespacecv;intmain(){Matsrc=imread("lena.jpg",0);Matdst,close,open;Matelement(5,5,CV

TheefficientwayMat&ScanImageAndReduceC(Mat&I,constuchar*consttable){//acceptonlychartypematricesCV_Assert(I.depth()==CV

原程序：#-*-coding:utf-8-*-#创建时间:2019年7月29日#使用轮廓匹配识别出目标物importcv2importnumpyasnp#不同特征的形状匹配#输入参数：model_img:目标图像矩阵；train_frame:待检测的图像矩阵#输出参数：matching_value:匹配值，越小表示匹配度越高defcontours_matching(model_img,train_

一.获取图像的像素指针CV_Assert(srcImg.depth()==CV_8U);Mat.ptr(inti=0);//获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计数获取当前行指针：constuchar

对于图像显示来说，在大部分设备中都是用无符号8位整数（类型为CV_8U）表示像素亮度。l(ij)表示第i行j列的像素值，如果是多通道图像，比如RGB图像，则每个像素用三个字节表示。

先不急着看资料，看下有什么结果出现吧：先将里边的值设为0#include#include#includeusingnamespacecv;intmain(){MatrawImg(600,500,CV_8U

功能五、附注1.OpenCV坐标系与row&col的关系2.getTickCount()&getTrickFrequency()一、获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth()==CV

1、获取图像像素指针1、CV_Assert(myImage.depth()==CV_8U);2、Mat.ptr(inti=0)获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始行数。

include#include#include//testfunctionthatcreatesanimagecv::Matfunction(){//createimagecv::Matima(500,500,CV

API中，所有的类和函数都在命名空间cv内定义，可以使用usingnamespacecv;或者是加上前缀cv::2、imread读入图像生成的图像由无符号（unsignedchar）构成（OpenCV中为CV

下面的程序用来测试cv::Mat数据结构的不同属性：#include#include#include//测试函数创建一个图像cv::Matfunction(){//创建图像cv::Matima(500,500,CV

我们要注意mask的数据类型，必须是CV_8U，且通道数或者是1，或者与roi一致。

我尝试将其转换为CV_8U使用MatA=Mat::ones(300,300,CV_32FC1)*1000;dosomep

而视差图常为CV_16S或CV_32S等，如果直接使用cv::imwrite()保存视差图或深度图，则图像将被转成CV_8U格式，而像素值大于255将会被转成255。

type：类型CV_8UC1：8位单通道阵列CV_32FC2：2通道(复平面)浮点阵列#defineCV_8UC1CV_MAKETYPE(CV_8U,1)#defineCV_8UC2CV_MAKETYPE