OpenCV中是否有类似于Matlab中的[srtd,srtdinds]=sort(dst,'ascend');的等效函数？我试过cv::sortIdx(source,dst,cv::SORT_ASCENDING);但它不起作用。我的源Mat包含一个列。 最佳答案 来自cv::sortIdx()的文档:Insteadofreorderingtheelementsthemselves,itstorestheindicesofsortedelementsintheoutputarray.这意味着在调用cv::sortIdx()复制Mat
我有一个CV_16UC1类型的cv::Mat图像，我在CV_8UC1中需要它，所以我可以在它上面运行cv::integral。我不担心转换过程中溢出-本质上我只是想将图像从unsignedshort批量转换为unsignedchar。我在别处问过，有人建议cvtColor,但我不知道要使用什么转换代码。 最佳答案 使用Mat::convertTo怎么样？Documentation一个简单的例子:(不确定你是否需要比例因子，因为我还没有尝试过)Your16Image.convertTo(outputImage,CV_8UC1,scal
我正在尝试将cv::Mat转换为sensor_msgs，以便我可以在ROS中发布它。我的代码是这样的:while(ros::ok()){capture>>frame;cv::imshow("Preview",frame);cv::waitKey(1);//sensor_msgs::Imageimg_;//fillImage(img_,"rgb8",frame.rows,frame.cols,3*frame.cols,frame);//img_header.stamp=ros::Time::now();//cv_bridge::CvImagePtrcv_ptr;//cv_ptr->ima
在OpenCV项目中，通常cv::String用于函数，例如一个简单的putText。但是，当使用std的函数时，std::string是负责的。例如。在这种情况下ifstreamstream(filepath);stringline;getline(stream,line,'\n');std::string是必需的，因为cv::String会抛出错误。在反之亦然的情况下，使用OpenCV函数std::string被正确转换为cv::String并且以下代码有效:stringStr="Test";putText(img,Str,Point(10,10),FONT_HERSHEY_PLA
用户，我想在图像上裁剪三角形并使用opencvc++在另一个窗口中显示它。我知道所有三个坐标。谁能帮我？我没有在互联网上找到任何关于“三角裁剪”的答案。谢谢!编辑:这里的问题是我不能使用ROI来裁剪三角形。我必须只复制三角形，没有任何背景或周围的东西。是否可以通过了解三角形[p1(302,179)、p2(329,178)、p3(315,205)]的坐标来创建自己的ROI？ 最佳答案 cv::MatinputImage=cv::imread("input.png");if(inputImage.channels()>1){cv::cv
我想编写一个模板函数来将指针T*image引用的数据复制到cv::Mat。我很困惑如何概括T和cv_type匹配。templatecv::Matconvert_mat(T*image,introws,intcols){//HereweneedtomatchTtocv_typeslikeCV_32F,CV_8Uandetc.//Thekeypointishowtoconnectthesetwocv::Matmat(rows,cols,cv_types,image);returnmat;}刚接触模板编程，很迷茫如何实现T-cv_types对应。有人知道吗？谢谢!!!
我正在使用2.4.3版的opencv，并尝试在canny边缘检测之后使用“findContours”函数，如下所示:structComponent{cv::RectboundingBox;doublearea;doublecircularity;}cv::vectorcomponents;cv::vectorhierarchy;cv::findContours(cannyEdges,components,hierarchy,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE);然后它会像这样为行“cv::findContours”抛出错误:OpenCVError:As
cv_haar_scale_image在opencv的函数cvhaardetectobjects中有什么作用？ 最佳答案 它可以实现更多优化。与CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING相比，人脸检测实现针对CV_HAAR_SCALE_IMAGE的优化程度更高。因为CV_HAAR_SCALE_IMAGE方法对DMA(直接内存访问)更友好。默认方法(CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING)实现需要广泛地随机访问主内存区域。 关于c++-OpenCV的面部检测器参数cv_ha
我知道这个问题是alloverplace,但将库目录添加到项目属性的魔术棒对我来说仍然不起作用。我关注了tutorialforVisualStudio(2013年我在这里)和environmentvariablesetup适用于opencv3.0beta。它与测试它!部分中的代码相同。这是vs中构建输出的标题:1>------Buildstarted:Project:OpenCVTest,Configuration:DebugWin32------1>opencv_core300d.lib(matrix.obj):errorLNK2019:unresolvedexternalsymbo
我现在正在从opencvcodebook(OpenCV2ComputerVisionApplicationProgrammingCookbook)学习代码:第5章，使用分水岭分割图像，第131页。这是我的主要代码:#include"opencv2/opencv.hpp"#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;classWatershedSegmenter{private:cv::Matmarkers;public:voidsetMarkers(constcv::Mat&markerImage){markerImage.convertTo(m
