mat

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나는 hough line 변환을 사용하여 차선 탐지를위한 코드를 작성했다. 나의 비디오 파일은 1280 * 720 해상도의 내 PC에 저장되어 있고, 비디오는 천천히 실행되며, 어떻게하면 더 빨리 달릴 수 있는가? 내 코드에서 hough_transform canny, cvtcolor 및 hough transform으로 구성된 함수 실행 시간을 확인했습니다.

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벡터 매트 (txt)

벡터 매트 파일이 있는데 txt 파일에 저장하고 싶습니다. 모든 매트 파일의 크기는 1x4500이고 총 5000 개의 벡터가 있습니다. 나는 위의 코드와 txtfile에 저장하려고 : void writeMatToFile(cv::Mat& m, const char* filename){ ofstream fout(filename); for(int i=0; i

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Matlab은 반복 벡터를 루프에 저장합니다.

모든 루프마다 바뀌는 벡터 1x100을 저장하려고합니다. 코드 샘플 : i=1; while i for i=1:N A(i) = A(i) + B(i)*i; end for i=1:N C(i)=D(i) + B(i)*dt; end t=t+dt; if t<=tmax; save 's

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for 루프의 인덱스 된 이미지 표시

나는 for 루프에 이미지 수를 표시해야하는 시나리오가 있습니다. 코드를 살펴보십시오. 모든 hough 감지 라인을 별도로 분석하고 싶습니다. 그래서 이미지에서 각각의 감지 된 라인을 추출하려고합니다. 그래서 나는 탐지 된 선의 수만큼의 이미지를 얻을 것이다. for (int i = 0;i<lines.size();i++) { Vec4i draw = li

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Eclipse MAT는 어떻게 여러 CPU를 사용할 수 있습니까?

이클립스 매트는 24CPU를 가지고 있지만 다중 CPU를 사용할 수없는 것 같습니다. Google을 오랫동안 검색했지만 이제는 anwser ... 아니면 더 좋은 도구가 있습니까?

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OpenCV에서 매트 픽셀에 액세스

매트 유형의 이미지에서 OpenCV의 픽셀에 액세스하려고합니다. 의 내가 할 가정 해 봅시다 : Mat image; 나는 이미지의 픽셀 (30), (50)에 액세스 할. image[30][50]을 시도했지만 작동하지 않았습니다. 아이디어가 있으십니까? 고마워요 !!! 그레이 스케일

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OpenCV에서 한 채널의 값을 기준으로 최대 색상 픽셀 찾기

최근에 OpenCV로 이미지를 조작하기 시작합니다. 내가 아는 한, cv :: max (input1, input2, output)는 2 개의 이미지의 최대 BGR 값을 찾는 데 사용됩니다. input1= [110, 100, 90, 109, 99, 89; 111, 99, 89, 108, 98, 88] inout2= [97, 141, 158, 95, 138,

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사용자 데이터에서 OpenCV 매트 만들기 순환 시프트 된 열의 이미지를 얻습니다.

파일에서로드하는 이미지가 있습니다. 그것은 .png 이니? 배열에 대한 포인터를 통해 함수에서 사용하기 위해 이것을 1D 배열로 변환합니다. 1D 포인터에서 매트를 만들면 결과 이미지는 가장 오른쪽 십여 개 정도의 열을 가져 와서 이미지의 왼쪽에 놓습니다. 거의 원형 열 이동과 같습니다. // SAMPLE CODE Mat img = imread(argv[

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openCV에서 창 내용을 지우는 방법

미리보기 이미지 격자를 표시하는 창이 있습니다. 이미지를 클릭하면 선택되거나 선택 해제됩니다. 선택을 취소하면 이미지가 회색으로 표시되고 선택되어 있으면 원본 이미지가 표시됩니다. 이렇게하려면 원본 이미지 또는 회색으로 표시된 이미지로 창을 다시 그려야합니다. 내가 겪고있는 문제는 클릭 할 때마다 기존 내용을 새 내용으로 간단히 덮어 씁니다. 다음은 미리보

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OpenCV에서 Mat와 같은 구조체를위한 메모리 할당

Mat a = b는 b의 참조를 a에 복사한다는 것을 이해합니다. 할당 된 별도의 메모리는 없습니다. 그러나 다음 코드 : 모든 반복에 VideoCapture cap(0); Mat frame; for(i = 0; i<10; i++) cap.read(frame); 는 매트 변수가 업데이트됩니다. 따라서 새로운 메모리가 모든 루프에 할당된다는