Matme=(Mat_<float>(4,4)<<1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1);Matmeinv=me.inv();cout<<"me=\n"<<me<<endl;cout<<"meinv="<<endl<<meinv<<endl<<endl;
偶然看书发现了inta(0);C++延续了C的编程思想，所以说有两套编程体系，面向对象及面向过程：inta=0；这种写法，就是经典的C的写法，初始化a为零inta(0)；这个是使用了构造函数写法的初始化，相当于定义一个int的对象，其初始化的传给构造函数的值为零。所以说inta=1;和inta(1);是一码事。appendinta(b)相当于是对一个已经存在的对象b进行复制，（克隆）有别于a=b，
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opencv直方图加刻度
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/ / 创建 3 x 3 双精度恒等矩阵Mat M = (Mat_ <double> (3,3) <<1，0,0,0,1,0,0,0,1） ;使用此方法，您首先调用具有适当的参数的 Mat_类构造函数，然后只要把 << 运算符后面的值用逗号分隔，这些值可以是常量、变量、 表达式，等等。此外请注意所需的额外的圆括号（(Mat_<double> (3，3
1、默认安装过python3.5（Anaconda3版），安装Pycharm。2、PyQt5.7下载URL，根据需要下载。 安装：pip install PyQt5-5.7.1-5.7.1-cp34.cp35.cp36-none-win_amd64.whl3、Pycharm配置PyQt5。 找到Fil
1、安装Python环境，推荐使用Anaconda，过程不再赘述。2、下载opencv_python3.3.0cp35cp35mwin_amd64.whl或...win32.whl，opencv_python下载地址，下载好后把文件复制到Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下 。 3、安装2的文件。 键入：&nbs
CCD的分辨率是800线:通常是指分辨800*600；也就是48万像素； 分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做：像素每英寸。 在平面设计中，图像的分辨率以PPI来度量，它和图像的宽、高尺寸一起决定了图像文件的大小及图像质量。比如，一幅图像宽8英寸、高6英寸，分辨率为10
这篇文章是安装OpenCV3.2.0的扩展库opencv_contrib-3.2.0的介绍。一、先说使用的配置环境及准备工作：1.OpenCV-3.2.0-vc142.opencv_contrib-3.2.0下载：https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases3.vs20154.cmake下载：ht
因开发和学习的需要，要把程序转为vs2015+OpenCV3.2.0这两个最新的平台上。安装包：vs2015专业版iso镜像（百度云有）；opencv-3.2.0-vc14.exe文件（opencv官网下载）1、vs2015的安装：
放大缩小 resize()详解：http://blog.csdn.net/qq_23880193/article/details/48480585 findContours：找到图像中轮廓approxPolyDP：对多边形曲线做近似boundingRect：计算并返回包围轮廓点集的最小矩形minEnclosingCircle：计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径drawContou
相关函数介绍[-]相关函数介绍PointScalarRectangleLineEllipsePolyLinePutText示例代码实验结果1、Point该数据结构表示了由其图像坐标 和 指定的2D点。可定义为：Point pt;pt.x = 10;pt.y = 8;或者Point pt = Point(10, 8);Scalar表示了具有4个元素的数组。次类型在OpenCV中被大量用于传
opencv 2 归一化函数normalize详解1. 归一化定义与作用 归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。&nb
C++中引用（&）的用法和应用实例对于习惯使用C进行开发的朋友们，在看到c++中出现的&符号，可能会犯迷糊，因为在C语言中这个符号表示了取地址符，但是在C++中它却有着不同的用途，掌握C++的&符号，是提高代码执行效率和增强代码质量的一个很好的办法。在 c++学习提高篇(3)---隐式指针的文章中我详细介绍了在隐式指针&的用法，其实这两个概念是统一的。引用
1、函数的原型是：C++: Mat Mat::operator()(const Rect& roi) const 2、测试代码如下： double m[3][3] = { {1, 3, 1},
1我们知道，C标准不提供C++里的“//”这样的单行风格注释而只提供“/* */”这样的块注释功能，我们通常使用它写代码中说明性的注释文字（注释作用）以及在调试时关闭某段代码对编译器的可见性（屏蔽作用），当然，这里所谓的“注释作用”和“屏蔽作用”是我们从功能上下的主观定义，对预处理器而言，两者并无任何区别。对于前者，因为“注释”中不会再出现“注释”和“需要屏蔽的代码段”，所以不会有嵌套的需求，所以
在做机器视觉时，常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像，以方便图像处理，但是。写这篇博客，是为加深对这两个概念的理解，下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码，并对运行结果进行观察分析。 OpenCV中常用IplImage或CvMat存
“差分法”是在比较两个分数大小时，用“直除法”或者“化同法”等其他速算方式难以解决时可以采取的一种速算方式。适用形式 两个分数作比较时，若其中一个分数的分子与分母都比另外一个分数的分子与分母分别仅仅大一点，这时候使用“直除法”、“化同法”经常很难比较出大小关系，而使用“差分法”却可以很好地解决这样的问题。基础定义 在满足“适用形式”的两个分数中，我们定义分子与分母都比较大的分数叫“大分数”，分
boundingRect（）函数的使用方法Calculates the up-right bounding rectangle of a point set.C++: Rect boundingRect(InputArray points)Parameters: points – Input 2D point set, stored in std:
1.为什么要引入HSI彩色模型？ 简单的来说，RGB模型可以很好的适应颜色的事实，但是并不能很好的适应人解释的颜色。当人观察一个彩色物体时候，我们用色调(Hue)，饱和度(Saturation )和强度(Intensity)来描述。 &
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