OpenCV（一） 图像的载入和显示

了解过之前老版本OpenCV的童鞋们都应该清楚,对于OpenCV1.0时代的基于 C 语言接口而建的图像存储格式IplImage*,如果在退出前忘记release掉的话,就会造成内存泄露.而且用起来超级麻烦,我们往往在debug的时候,很大一部分时间在纠结手动释放内存的问题.虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题,但一旦我们写的代码变得越来越庞大,我们便会开始越来越多地纠缠于内存管理的问题,而不是着力解决你的开发目标. 这,就有些舍本逐末的感觉了. 而自从OpenCV踏入2.0时代,用Mat

本文转载自 OpenCV Python教程(1.图像的载入.显示和保存)     作者 Daetalus 本文是OpenCV  2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇.在笔记中将以Python语言改写每章的代码. PythonOpenCV的配置这里就不介绍了. 注意,现在OpenCV for Python就是通过NumPy进行绑定的.所以在使用时必须掌握一些NumPy的相关知识! 图像就是一个矩阵,在OpenCV fo

HighGUI模块为高层GUI图形用户界面模块,包含媒体的输入输出.视频捕捉.图像和视频的编解码.图形交互界面的接口等. 在本章中,我们将学到: 图像的载入.显示和输出到文件的详细分析 滑动条的创建和使用 OpenCV中的鼠标操作 1.图像的载入与显示概述 在新版的opencv2中,最简单的图像载入和显示只需两句代码,非常便捷.这两个行代码分别对应两个函数:imread()和imwrite(). 1.1 图像的载入:imread()函数 Mat imread(const string& file

图像的读取,显示与保存 相关函数:cv2.imread().cv2.imshow().cv2.imwrite() 1.读入图像: 用cv2.imread()函数来读取图像,cv2.imread(路径,图像颜色空间)(其中颜色空间默认为BGR彩图)     cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入一幅图像,并且包括图像的 alpha 通道 示例代码 import cv2 img

一.使用IplImage结构读取并显示图像文件: 运行结果: 二.使用Mat类读取并显示图像文件: 使用 Mat 类,内存管理变得简单,不再像使用 IplImage 那样需要自己申请和释放内存,而且一些函数,如imread.imshow以及imwrite等与之前用过的matlab图像处理工具箱同名,使用起来非常方便. 运行结果:

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 图像内存对象,在C++中是以Mat对象形式保存的 Mat img = imread("f:/temp/images/lena.jpg"); /* imread的默认选项:IMREAD_COLOR,默认会将图像加

一.关于opencv的命名空间 OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的,有两种方法可以访问. (1)在代码开头的适当位置,加上usingnamespace cv;这句. (2)在使用OpenCV类和函数时,都加入cv::命名空间. 一般都采用第二种. [示例] 1 #include <opencv2/core/core.hpp> 2 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> 3 4 using namespace cv; 二.关

图像载入.显示.保存函数: 1         图像载入函数:imread()   Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径(绝对路径和相对路径) flags是int类型的变量,flags>0,返回一个3通道的彩色图像: flags = 0,返回灰度图像: flags < 0,返回包含Alpha通道的加载图像. flags默认值为1,可以省略对其赋值. 例如

写在之前 从去年開始关注python这个软件,途中间间断断看与学过一些关于python的东西.感觉python确实是一个简单优美.easy上手的脚本编程语言,众多的第三方库使得python异常的强大.能够处理很多不同的问题,同一时候它的很多开源免费的库使得python的使用也是十分的广泛. 在科学计算.数据处理与图像领域,自己以前一直在使用matlab.感觉matlab也是一个语言优美.简单方便的编程语言,都说matlab与python在某些领域是非常类似的,确实是这样,就科学计算.数据处理上真