`
rys5851968
  • 浏览: 149302 次
社区版块
存档分类
最新评论

opencv下如何打印出一个三通道或者二通道矩阵

 
阅读更多
打印一个3通道矩阵:
inline void cv3DoubleMatPrint( const CvMat* mat )
{
int i, j;
for( i = 0; i < mat->rows; i++ )
{
for( j = 0; j < mat->cols; j++ )
{
CvScalar scal = cvGet2D( mat, i, j );
printf( "(%f,%f,%f) ", scal.val[0], scal.val[1], scal.val[2] );
}
printf( "/n" );
}

}

这个方法巧妙的利用了CvScalar,进行打印。

类似的如果要打印一个2通道矩阵,在图像矩阵中有时需要存复数。就需要2通道矩阵了。

inline void cv2DoubleMatPrint( const CvMat* mat )
{
int i, j;
for( i = 0; i < mat->rows; i++ )
{
for( j = 0; j < mat->cols; j++ )
{
CvScalar scal = cvGet2D( mat, i, j );
printf( "(%f,%f) ", scal.val[0], scal.val[1],);
}
printf( "/n" );
}

}

参考资料:


分享到:
评论

相关推荐

    opencv学习资料

    5.2.1 (1) 假设需要访问一个2D浮点型矩阵的第(i, j)个单元. 5.2.2 (2) 间接访问: 5.2.3 (3) 直接访问(假设矩阵数据按4字节行对齐): 5.2.4 (4) 直接访问(当数据的行对齐可能存在间隙时 possible ...

    OpenCvSharp实现Mat对象简单的像素操作

    自定义一个Mat 对象,然后输出像素值(像素值基本都在 0 – 255 之间 ,图像为三通道) 代码 public static void F1() { Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色(红色) Mat m = new Mat(100,...

    OpenCV_编程简介(入门必读)

    5.2.1 (1) 假设需要访问一个2D浮点型矩阵的第(i, j)个单元. 5.2.2 (2) 间接访问: 5.2.3 (3) 直接访问(假设矩阵数据按4字节行对齐): 5.2.4 (4) 直接访问(当数据的行对齐可能存在间隙时 possible ...

    OpenCV密集配准BM.cpp

    preFilterCap为一个常数参数,openCv默认取15。预处理实际上是得到图像的梯度信息。经预处理的图像保存起来,将会用于计算代价。 ②代价计算 代价有两部分组成:经过预处理得到的图像的梯度信息经过基于采样的...

    数字图像处理集成器GUI可视化界面(灰度值HSV,RGB,高斯低通高通,低通滤波频域空间域一二阶算子综合)

    灰度值转化,HSV三通道便函,RGB拆分对比 灰度直方图对比均衡化归一化,矩阵变换操作节约时间 空间域低通高通中值滤波,一共四种不同的操作 频域上高斯低通和高通滤波 一二级算子一共四种对比效果 所有代码都是自己...

    OpenCV识别图像上的线条轨迹

    图片在内存中是以二维矩阵的形式存储的,如果是彩图,则是GBR三通道,灰度图则是单通道。本教程用OpenCV去识别图形上的线条,曲线等轨迹。 软件环境:Win7-32, VS2010, OpenCV2.4.9 (1)以灰度图的方式导入图片 ...

    OpenCV函数

    1. 数据类型 CV_8UC1:8位无符号单通道矩阵 CV_32FC2:32位浮点数双通道矩阵 (数据数有三种:U,F,S有符号整数)

    图像去雾算法_暗通道先验理论

    A: 全球大气光成分,分r、g、b三个通道,三维向量 te: 透射率矩阵 t: 滤波平滑后的透射率矩阵 求出每个像素RGB分量 中的最小值,存入一幅和原始图像大小相同的灰度图中,然后再对这幅灰度图进行最小值滤波,...

    第十三节 图像处理之轮廓识别

    image参数表示8位单通道图像矩阵,可以是灰度图,但更常用的是二值图像,一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像。 所以输入源需要二值化(threshold)处理或者边缘处理canny后才行 mode参数...

    详解python-图像处理(映射变换)

    图二和图三是同一种方法,只是变换矩阵不同,都是3点映射变换 图四使用的是4点映射变换 简单介绍下原理 图像都知道是3维(通道)的矩阵,前两维就是由1字节(0-255)数字填充的二维数组。数字大小代表颜色的深浅。 ...

    第十二节 图像处理之霍夫检测圆

    circles参数表示检测到的圆的输出向量,向量内第一个元素是圆的横坐标,第二个是纵坐标,第三个是半径大小。 param1参数表示Canny边缘检测的高阈值,低阈值会被自动置为高阈值的一半。 param2参数表示圆心检测的...

    基于图像的运动物体六自由度参数测量方法研究_付亮

    机视觉函数库 OpenCV,开发出了一套完整的处理软件。这套软件由 3 个具 有不同功能的独立软件组成。查找丢帧软件主要用来判断两台摄像机采集的 图像是否有丢帧,若某一时刻某台摄像机所拍摄的图像有丢失,则将同一时...

    python实现人脸识别经典算法(一) 特征脸法

    第一种比较经典的算法就是特征脸法,本质上其实就是PCA降维,这种算法的基本思路是,把二维的图像先灰度化,转化为一通道的图像,之后再把它首尾相接转化为一个列向量,假设图像大小是20*20的,那么这个向量就是400...

    第五节 图像处理之ROI与泛洪填充

    #建立一个图像矩阵,并将[100:300,100:300]像素值设置为255,即那一块是白色 cv.imshow("fill_binary",image) mask = np.ones([402,402,1],np.uint8) #建立mask矩阵,官方要求+2,必须是8位字节的 mask[101:301,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics