高光谱图像可以存储在cv::mat中吗？ - 腾讯云开发者社区

颜色空间在图像显示中，最常用的颜色空间是RGB模型，显示原理非常容易被理解。而HSV模型，是进行图像分析时常用的颜色空间。...饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。...在进行颜色判定时，只需查HSV模型的颜色范围表就可以。...Mat imgHSV;cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); 填入参数CV_RGB2GRAY是RGB到灰度图像。...在实际操作中，更多用到的是双边和高斯滤波。这里使用高斯滤波再阀值化来看一下效果。

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计算机视觉：2.6~4.5 颜色空间、数据结构与绘图

Saturation：饱和度，表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色的混合结果。其中光谱色所占的比例越大，颜色接近光谱色的程度就越高，颜色的饱和度也就越高，颜色则深而艳。...() 3.3 Mat的深浅拷贝什么是Mat Mat 是 OpenCV 在 C++ 语言中用来表示图像数据的一种数据结构，在 Python 中转化为 numpy 的 ndarray Mat 由 header...AMat BHeaderDataHeader 在Python中Mat数据对应numpy的ndarray，使用numpy提供的深浅拷贝方法即可实现Mat的拷贝。...（Mat）的属性 OpenCV中的Mat在Python中已经转化为ndarray，通过ndarray的属性可访问Mat图像的属性： import cv2 import numpy as np img...可以轻松在图像上绘制各种图形，例如：直线、矩形、圆、椭圆等。

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基于深度学习的高光谱图像分类

1、双击“hyperspectral.mlpkginstall” 2.运行程序步骤1：加载高光谱数据集使用超立方体函数读取高光谱图像。.../sd; 使用createImagePatchesFromHypercube函数，将高光谱图像分割成大小为25×25像素、具有30个通道的Patches。...")); end 步骤6：基于训练的CSCNN的高光谱图像分类计算测试数据集的分类精度。...，包括标记的训练块中的像素、标记的测试块中的图像和未标记的像素。...prediction = classify(net,dsAllPatches); prediction = double(prediction); 在标记的Patches上进行训练。

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【遥感图像处理】绘制高光谱3D立方体

这个时候，会弹出Hypercube的窗体，就可以看到绘制的3D图像了。值得一提的是，可以通过鼠标和键盘对绘制的图像进行旋转，放大，缩小等操作。...但是这里却到了一个问题，由于使用的高光谱数据集是mat格式，Envi是不支持这种格式的。无奈只能先将mat格式转成了tif格式。使用MatLab将mat格式转为tif，废话不多说，直接上代码。...(参考https://blog.csdn.net/Eric_Fisher/article/details/90230072) % mat2tif % 将高光谱mat文件，保存为tif clc; clear...在Envi工具栏中选择Spectral->Build 3D Cube。在3D Cube File对话框中选择高光谱数据集，单击OK按钮。...（2）波普缩放系数（Spectral Scale）：波普放大系数，对于多光谱等波段数较少的数据，可以适当的设置这个系数。（3）选择输出路径及文件名，单O击OK按钮执行。（4）显示结果图。

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【OpenCV入门之十三】如何在ROI中添加Logo

在图像处理领域，有一个非常重要的名词ROI。它的英文全称是Region Of Interest，对应的中文解释就是感兴趣区域。...感兴趣区域，就是我们从图像中选择一个图像区域，这个区域就是图像分析所关注的焦点。我们圈定这个区域，那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了，这样以便进行进一步处理，可以大大减小处理时间。...\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //导入图像 Mat img1 = imread...02 图像加LOGO ? 现在我想在一幅好看的图像上在给定的一个位置上加上下面这个酷炫的LOGO，有什么方法吗？ ? 有两种方法。...我们通过在范围0到1之间改变alpha值，来对两幅图像（如上述公式中的fa和f3）进行画面迭代效果。

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Opencv中数据结构Mat的相关属性

Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组。它能够用来存储实数或附属的向量、矩阵、灰度/彩色图像、立体元素、点云、张量，以及直方图（虽然高维的直方图用SparseMat保存比较好）。...Mat中包含的图像深度如下所示： CV_8U：8位无符号整数(0–255)，对应Mat_ CV_8S：8位有符号整数(-128–127)，对应Mat_ CV_16U：16...CV_32FC4 CV_64F CV_64FC1 CV_64FC2 CV_64FC3 CV_64FC4 表格中，行代表了通道数量channels，列代表了图像深度depth。...例如CV_8UC3，可以拆分为： CV_：type的前缀 8U：8位无符号整数(depth) C3：3通道(channels) 注：type一般是在创建Mat对象时设定，若要去的Mat的元素类型，可以不使用...首先假设其数据类型为CV_8U，也就是单通道的uchar类型，则可以得出上面的数据成员情况分别为： M.dims == 2：二维矩阵； M.rows == 3：图像共三行； M.cols == 4：图像共四列

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OpenCV黑魔法之隐身衣 | 附源码

该算法在原理上与绿幕非常相似。但与我们删除背景的绿幕不同，在这个应用中，我们删除了前景！我们用一块红色的布做我们的斗篷。为什么是红色呢?为什么不绿色的吗?...当然，我们可以用绿色，红色不是魔术师的颜色吗？除了此之外，像绿色或蓝色这样的颜色也可以稍微调整一下。其基本思想如下: 1. 捕获并存储背景帧。 2. 使用颜色检测算法检测红色布料。 3....cap.read()方法使我们能够通过相机捕获最新的帧(存储在变量‘background’中)，它还返回一个布尔值(True/False存储在‘ret’中)。...所以你可以通过检查这个返回值来检查视频的结束。为什么捕获背景图像使用'循环' 因为背景是静态的，我们不能简单地使用一个帧吗?当然，但是与多帧图像相比，捕获的图像有点暗。...因此，使用for循环捕获静态背景的多个图像就可以完成这个任务。多帧平均也可以降低噪声。第二步:检测红色因为我们使用了一块红色的布来将它转换成一件隐形斗篷，所以我们将着重于在框架中检测红色。

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opencv中scalar_opencv ffmpeg

Mat类中的Scalar（）成员有什么用呢？...(); imwrite(“图像.jpg”,rawImg); return 0; } 最后结果为：黑色再设为scalar（255），结果：白色没有设置边框，可以确定是全白的再设为150...看看彩色图像吧将程序做修改如下： Mat rawImg(600, 500, CV_8UC3, Scalar(255, 0, 0)); 然后运行，结果：然后逐步将参数分别设为0,255,0，结果..., 255, 25), 2); CvScalar color = CV_RGB(255,0,0);是什么意思，其中color是自己定义的吗?...在Opencv中，cvScalar是CV_RGB的宏，cvScalar的储存顺序是B-G-R，而CV_RGB的储存顺序是R-G-B，两者正好相反，所以你的cvScalar(255,0,0)，实际意思是B

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【走进OpenCV】图片缩放和图像金字塔

本文主要借鉴Madcola发布在简书上的文章，转载请联系原作者，禁止二次转载。图像缩放对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦！...resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。...第一种，规定好你要图片的尺寸，就是你填入你要的图片的长和高。...图像金字塔图像金字塔就是用来进行图像缩放的，干的事情跟resize函数没两样，那我们还需要学它吗？我觉得有必要的额，因为在学习卷积神经网络中会遇到这个名词，所以都学一学吧，搞图形都绕不过他！...上、下采样都存在一个严重的问题，那就是图像变模糊了，因为缩放的过程中发生了信息丢失的问题。要解决这个问题，就得看拉普拉斯金字塔了。下面给出OpenCV中pryUp和pryDown的用法。

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java 添加盲水印_OpenCV-图像处理-频域手段添加盲水印

空域添加数字水印的方法是在空间域直接对图像操作(之所以说的这么绕，是因为不仅仅原图是空域，原图的差分等等也是空域)，比如将水印直接叠加在图像上。频域：描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。...在图像中就是图像灰度变化强烈的情况，图像的频率。时域：是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。...下边来说说频域添加盲水印原理：频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段(傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等)将图像变换到频域(小波域)，在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。...下边来说下具体代码，具体代码用iOS来实现，我们使用OpenCV3来实现，OpenCV3对图像处理使用 Mat(包含信息有矩阵的大小，用于存储的方法，矩阵存储的地址等)的矩阵头和一个指针指向包含了像素值的矩阵...)，在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。

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看“他”怎么折腾（一）

“这孩子”，你知道我说的是OpenCV的Mat类，不知道在娘胎里怎么折腾呢，想不想一览究竟呢，接下来就为你细细道来。...1 OpenCV中Mat类是一个是一个用来存放视图像数据的结构，其中的数据可能是连续存储的，也可能是不连续存储的。...Mat类提供了一个接口来判断其存储的数据是否是连续的方法：isContinuous（）。如果是连续的返回true，不连续返回false。 Mat类的数据放在其一个叫做data的成员中。...mat.data[i + 2] = 255; //R } 4 关于此段代码的说明：（1） 3000， 4000是图像的宽和高，CV_8UC3表示使用的像素格式，意思是一个像素用3个字节表示，每一个字节的类型是...height，图像的列数(cols)对应的是视频的width; （4）Mat包含的图像数据的实际大小为： elemSize() * rows * cols; （5）默认Mat类中包含的颜色空间安排格式为

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专栏 | 视觉导向应用中的可扩展解决方案：全可编程SoC

在农业应用中，无人机能使用高光谱成像来判断作物的健康状况。而这些应用，只不过是目前已经在使用或正在考虑使用无人机技术应用的冰山一角。 ?...许多应用使用的是高动态范围摄像头。动态范围代表的是传感器捕获拥有宽范照度强度的图像的能力，一般使用 dB 或比率来表达。这意味着同一幅图像中可以同时有高照度区域和黑暗区域。...OpenCV 组元中最基本的是 cv::mat 类，用于定义以 X 轴和 Y 轴表示的图像大小以及像素信息。例如每个像素内的位数、有符号还是无符号、多少个通道构成一个像素。...这个类是我们使用 OpenCV 时如何存储和操作图像的基础。在 HLS 库中有一个类似的结构，即 hls::mat。...cv::mat 类和 hls::mat 类之间的主要区别在于 hls::mat 类被定义为适用可编程逻辑架构的像素流，这与属于内存映射的 cv::mat 类不同。

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降龙算法1：图像的基本数据格式(8K字)

1、图像的采集在日常使用中，图像的获取一般都是本地读取，例如opencv读取一张本地图像： Mat srcImage = imread("./1.jpg"); 但在机器视觉行业，图像更多的是来自相机。...，大小恒为96字节： assert(sizeof(srcImage) == 96); 类中包含一个特殊成员，即data指针，该指针所指向的，才是真正的图像存储区域内存，因此在绝大多数情况下，你所对Mat...setp：图像的步长图像的步长其实是一个用来标记单元大小的数值，单位为字节，和Int类型为4个字节，char类型为1个字节的步长意义相同。在opencv中我们可以通过Mat::step属性来访问。...但Mat不仅只能用来存储图像，因此其类型也不仅仅只有CV_8UC1和CV_8UC3两种。例如当我们使用Mat进行矩阵计算时，就需要double级别的精度，此时CV_64F类型就可以派上用场了。...CV_64F 6 CV_USRTYPE1 7 使用depth()*channels()所得到的，才是真正的图像位深度，该图位深度也就是8*3=24，可以在图像属性里验证：图像位深度是指存储每个像素所用的位数

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C++ OpenCV生成九宫格图像

map中 cv::Rect rect = cv::Rect(x, y, rwidth, rheight); cv::Mat matrect = img(rect);...//截取后的图像需要判断是否宽高一致，不一致时缩放为一样大，用于在一张图像显示 if (rwidth !...因为我们容器只有9个，所以用上面两个基本的速度也可以忽略，不过即然在生成的过程中已经赋值随机数了，所以当时也直接指定存放位置也可以，完全不需要用上面两种方案。...int Position; //图像当前所在位置 int curPosition; //图像数据 cv::Mat mat; CutMat(int _pos, cv::Mat...//截取后的图像需要判断是否宽高一致，不一致时缩放为一样大，用于在一张图像显示 if (rwidth !

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【计算机视觉】使用OpenCV处理色彩空间（Python版）

从RGB/BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间不难发现，上一篇文章中的彩色花朵图与图1其实是一副图像，只是前者是彩色图像，后者是灰度图像。...但是人眼对于这3种颜色分量的敏感程度是不一样的，在单色中，人眼对红色最不敏感，蓝色最敏感，所以 RGB 色彩空间是一种均匀性较差的色彩空间。...在Hue色彩空间中，饱和度减小，就相当于往光谱色中添加白色，光谱色所占的比例也在减小，饱和度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现白色。...透明度减小，就相当于往光谱色中添加黑色，光谱色所占的比例也在减小，透明度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现黑色。 HSV 色彩空间对用户来说是一种比较直观的颜色模型。...表2是将图像在RGB/BGR色彩空间与HSV色彩空间之间转换时需要使用的色彩空间转换吗。下面的代码将BGR色彩空间的图像（flower.jpg）与HSV色彩空间互相转换，并保存转换结果。

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【OpenCV入门之八】如何看到某些被盖住的画面

在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。...函数实现关键是图像掩码的确定，可以通过阈值筛选或者手工选定，按照这个思路，用三种方法生成掩码，对比图像修复的效果。...上面提到其他无辜的而区域会受损，这个问题能解决一下吗？可以的，那就得自己定义一块需要修复的而区域，不需要修复的区域我们不动它就是了。...; cvtColor(ROI, Gray, CV_RGB2GRAY); //转换为灰度图 Mat imageMask = Mat(ROI.size(), CV_8UC1,...总而言之，图像修复技术在一些简单，颜色单调的图像上进行修复得到的而效果是相当好的，而在一些细节或者复杂的部分进行修复，得到的复原图像的效果就比较一般了。

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讲解Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step !

该错误消息表明输出数组(img)的布局与cv::Mat对象不兼容，原因是最后一个维度的步长(step)不匹配。理解OpenCV中的布局和步长在OpenCV中，图像以多维数组的方式存储。...为了解决这个问题，我们可以尝试以下步骤：确保输入和输出数组的布局匹配。可以使用cv::Mat的isContinuous()函数来检查数组是否是连续存储的。...如果上述方法不起作用，可以尝试通过使用cv::copyMakeBorder()等函数，先将输入数组复制到新的连续存储数组中，再进行后续的操作。...根据实际需求，你可以根据这个示例进行进一步的图像处理和应用。布局（Layout）和步长（Stride）是在处理多维数组时经常遇到的概念。布局用于描述一个多维数组在内存中如何存储。...列优先布局：在列优先布局中，数组的元素按照逐列顺序存储。也就是说，在二维矩阵中，每一列的元素是连续存储的。在列优先布局中，数组的第一维（也就是列）是最内层循环，最先改变的。

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【从零学习OpenCV 4】Mat类介绍

其实在最早的OpenCV 1.0版本中，图像使用名为IplImage的C语言结构体进行存储的，所以在很多比较老的OpenCV版本教程中常会看到其身影。...在绝大多数情况下矩阵头大小远小于矩阵中数据量的大小，因此图像复制和传递过程中主要的开销是存放矩阵数据。...为了解决这个问题，在OpenCV中复制和传递图像时，只是复制了矩阵头和指向存储数据的指针，因此在创建Mat类时可以先创建矩阵头后赋值数据，其方法如代码清单2-1所示。...接下来我们来了解Mat类里可以存储的数据类型，根据官方给出的Mat类继承图，如图2-2所示，我们发现Mat类可以存储的数据类型包含double、float、uchar、unsigned char以及自定义的模板等...480的3通道矩阵用于存放彩色图像 cv::Mat a(3,3,CV_8UC1) //创建一个3*3的8位无符号整数的单通道矩阵 cv::Mat a(3,3,CV_8U) //创建单通道矩阵C1标识可以省略

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OpenCV 创建图像时，CV_8UC1，CV_32FC3，CV_32S等参数的含义

OpenCV 创建图像时，CV_8UC1，CV_32FC3，CV_32S等参数的含义形式：CV_(S|U|F)C bit_depth：比特数...举个例子吧--比如说：如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张灰度图片中有10000个像素点，它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite...channels = 3：RGB彩色图像---------是--3通道图像 channels = 4：带Alph通道的RGB图像--是--4通道图像可以这么创建Mat类对象： Mat(int rows..., int cols, int _type); 或 Mat(Size size,int _type); 注意：我们偶尔会发现不带通道数的类型，如：CV_32S,CV_8U等等。...例如，CV_8U就等同于CV_8UC1，CV_32S就等同于CV_32SC1。

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OpenCV | 基于Android系统详析Mat与Bitmap对象（创建、初始化、使用与转换 | 附大量demo）

下图形象地展示了一张图像中的各个像素点数据是如何存储的，因为图像本身的像素点比较多，下图显示的图像像素数据只是图片左上角20×20大小的部分数据： ?...U表示无符号整型； S表示符号整型； F表示浮点数；这些类型在CvType中可以自己查看。OpenCV中常见的图像类型如下： ? ?...在如上的七行类型表中，每个类型都可以做类似的解读；也可以看出CV_8U就是图像深度，所以图像类型与深度之间是有直接关系的。...---- 2.1 图像文件与资源加载在Android系统中，可以把给定图像的文件路径或者图像资源ID作为参数，通过调用API来实现文件加载，使目标图片成为一个Bitmap实例对象。...API查询到图像的长、宽、配置信息；在Bitmap中，像素数据是最占内存的部分；根据长、宽与配置信息可以计算出图像像素的大小为多少；读取像素时，可以定义一个数组用于存储一次性读出的像素数组；

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OCR笔记① | 环境配置与简单操作

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