当前位置: 首页 > news >正文

Opencv(2)深浅拷贝与基本绘图(c++python

Opencv(2)深浅拷贝与基本绘图

文章目录

  • Opencv(2)深浅拷贝与基本绘图
    • 三、深浅拷贝
    • 四、HSV色域
      • (1).意义
      • (2).cvtColor()
      • (3).inRange()
      • (4).适应光线

三、深浅拷贝

浅拷贝是指当图像之间进行赋值时,图像数据并未发生复制,而是两个对象都指向同一块内存块。

深拷贝是指新创建的图像拥有原始图像的崭新拷贝

c++

在这里插入图片描述

python

在这里插入图片描述

四、HSV色域

(1).意义

  • RGB 颜色空间利用三个颜色分量的线性组合来表示颜色,任何颜色都与这三个分量有关,而且这三个分量是高度相关的,所以连续变换颜色时并不直观,想对图像的颜色进行调整需要更改这三个分量才行。

  • 自然环境下获取的图像容易受自然光照、遮挡和阴影等情况的影响,即对亮度比较敏感。而 RGB 颜色空间的三个分量都与亮度密切相关,即只要亮度改变,三个分量都会随之相应地改变,而没有一种更直观的方式来表达。

  • 在图像处理中使用较多的是 HSV 颜色空间,它比 RGB 更接近人们对彩色的感知经验。非常直观地表达颜色的色调、鲜艳程度和明暗程度,方便进行颜色的对比。

H(色调/hue) |

S(饱和度/saturation) |

V(明度/Value) |

在这里插入图片描述

(2).cvtColor()

void cv::cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)
  • src:输入图像,可以是Mat类型的图像或者其他支持的图像数据结构。
  • dst:输出图像,用于存储转换后的图像。
  • code:颜色空间转换的代码,例如CV_BGR2GRAY表示将BGR颜色空间转换为灰度图像。
  • dstCn:输出图像的通道数,如果为0,则自动根据code参数确定通道数。

(3).inRange()

void inRange(InputArray src, InputArray lowerb,InputArray upperb, OutputArray dst);
void inRange(image, Scalar(hmin,smin,vmin), Scalar(hmax,smax,vmax), image);
//typedef Vec<double, 4> Scalar;

python:

在这里插入图片描述

c++:

在这里插入图片描述

(4).适应光线

光线较暗 -> 暗色调 ; 增加饱和度S ;减小亮度V

光线较亮 -> 亮色调 ; 减小饱和度S ;增大亮度V

相关文章:

Opencv(2)深浅拷贝与基本绘图(c++python

Opencv(2)深浅拷贝与基本绘图 文章目录 Opencv(2)深浅拷贝与基本绘图三、深浅拷贝四、HSV色域(1).意义(2).cvtColor()(3).inRange()(4).适应光线 三、深浅拷贝 浅拷贝是指当图像之间进行赋值时&#xff0c;图像数据并未发生复制&#xff0c;而是两个对象都指向同一块内存块。 …...

二叉树与堆

目录 1.树概念及结构 1.1树的概念 1.2 树的相关概念 1.3 树的表示 1.4 树在实际中的运用&#xff08;表示文件系统的目录树结构&#xff09; 2.二叉树概念及结构 2.1概念 2.2现实中的二叉树&#xff1a; 2.3 特殊的二叉树&#xff1a; 2.4 二叉树的性质 2.5 二叉树的…...

神经网络系列---损失函数

文章目录 损失函数均方误差&#xff08;Mean Squared Error&#xff0c;MSE&#xff09;&#xff1a;平均绝对误差&#xff08;Mean Absolute Error&#xff0c;MAE&#xff09;&#xff1a;交叉熵损失函数&#xff08;Cross-Entropy Loss&#xff09;&#xff1a;Hinge Loss&a…...

LeetCode每日一题 有效的字母异位词(哈希表)

题目描述 给定两个字符串 s 和 t &#xff0c;编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。注意&#xff1a;若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同&#xff0c;则称 s 和 t 互为字母异位词。 示例 1&#xff1a; 输入: s "anagram", t "nagaram" 输…...

设计模式学习笔记 - 面向对象 - 8.实践:贫血模型和充血模型的原理及实践

1.Web开发常用的贫血MVC架构违背OOP吗&#xff1f; 前面我们依据讲过了面向对象四大特性、接口和抽象类、面向对象和面向过程编程风格&#xff0c;基于接口而非实现编程和多用组合少用继承设计思想。接下来&#xff0c;通过实战来学习如何将这些理论应用到实际的开发中。 大部…...

AI新纪元:可能的盈利之道

本文来源于Twitter大神宝玉&#xff08;dotey&#xff09;在聊 Sora 的时候&#xff0c;总结了 Sora 的价值和可能的盈利方向&#xff0c;我把这部分内容单独摘出来再整理一下。现在的生成式 AI 大家应该不陌生&#xff0c;用它总结文章、翻译、写作、画图&#xff0c;当然真正…...

k8s的svc流量通过iptables和ipvs转发到pod的流程解析

文章目录 1. k8s的svc流量转发1.1 service 说明1.2 endpoints说明1.3 pod 说明1.4 svc流量转发的主要工作 2. iptables规则解析2.1 svc涉及的iptables链流程说明2.2 svc涉及的iptables规则实例2.2.1 KUBE-SERVICES规则链2.2.2 KUBE-SVC-EFPSQH5654KMWHJ5规则链2.2.3 KUBE-SEP-L…...

【踩坑】修复报错 you should not try to import numpy from its source directory

转载请注明出处&#xff1a;小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 报错如下&#xff1a; 修复方法一&#xff1a; pip install pyinstaller5.9 修复方法二&#xff1a; pip install numpy1.24.1...

预测脱碳企业的信用评级-论文代码复现

文献来源 【Forecasting credit ratings of decarbonized firms: Comparative assessmentof machine learning models】 文章有代码复现有两个基本工作&#xff0c;1.是提取每个算法的重要性&#xff1b;2.计算每个算法的评价指标 算法有 CRT 分类决策树 ANN 人工神经网络 R…...

目标检测——KITTI目标跟踪数据集

KITTI目标跟踪数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创建的一个大规模自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。这个数据集主要用于评估立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D跟踪等计算机视觉技术在车载环境下的性能这个数据集包含了在市区、乡村和…...

25-k8s集群中-RBAC用户角色资源权限

一、RBAC概述 1&#xff0c;k8s集群的交互逻辑&#xff08;简单了解&#xff09; 我们通过k8s各组件架构&#xff0c;知道各个组件之间是使用https进行数据加密及交互的&#xff0c;那么同理&#xff0c;我们作为“使用”k8s的各种资源的使用者&#xff0c;也是通过https进行数…...

Android 面试问题 2024 版(其二)

Android 面试问题 2024 版&#xff08;其二&#xff09; 六、多线程和并发七、性能优化八、测试九、安全十、Material设计和 **UX/UI** 六、多线程和并发 Android 中的进程和线程有什么区别&#xff1f; 答&#xff1a;进程是在自己的内存空间中运行的应用程序的单独实例&…...

SpringMVC的异常处理

异常分类 : 预期异常(检查型异常)和运行时异常 1、使用@ExceptionHandle注解处理异常 @ExceptionHandle(value={***.class} 异常类型) public modelandview handelException(){} 仅限当前类使用 2、全局处理方式 @ControllerAdvice + @ExceptionHandle 新建类 @Cont…...

【计算机网络】1 因特网概述

一.网络、互联网和因特网 1.网络&#xff08;network&#xff09;&#xff0c;由若干结点&#xff08;node&#xff09;和连接这些结点的链路&#xff08;link&#xff09;组成。 2.多个网络还可以通过路由器互联起来&#xff0c;这样就构成了一个覆盖范围更大的网络&#xf…...

【Ubuntu】Anaconda的安装和使用

目录 1 安装 2 使用 1 安装 &#xff08;1&#xff09;下载安装包 官网地址&#xff1a;Unleash AI Innovation and Value | Anaconda 点击Free Download 按键。 然后 点击下图中的Download开始下载安装包。 &#xff08;2&#xff09;安装 在安装包路径下打开终端&#…...

OpenAI推出首个AI视频模型Sora:重塑视频创作与体验

链接&#xff1a;华为OD机考原题附代码 Sora - 探索AI视频模型的无限可能 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中&#xff0c;OpenAI推出的首个AI视频模型Sora&#xff0c;以其卓越的性能和前瞻性的技术&#xff0c;引领着…...

mybatis总结传参三

十、&#xff08;不推荐&#xff09;多个参数-按位置传参 参数位置从 0 开始&#xff0c; 引用参数语法 #{ arg 位置 } &#xff0c; 第一个参数是 #{arg0}, 第二个是 #{arg1} 注意&#xff1a; mybatis-3.3 版本和之前的版本使用 #{0},#{1} 方式&#xff0c; 从 myba…...

JSONVUE

1.JSON学习 1.概念: JSON是把JS对象变成字符串. 2.作用: 多用于网络中数据传输. JavaScript对象 let person{name:"张三",age:18}//将JS对象转换为 JSON数据let person2JSON{"name":"张三","age":18}; 3.JS对象与JSON字符串转换…...

OSCP靶机--Medjed

OSCP靶机–Medjed 考点&#xff1a;(1.ftp文件上传 2.sql注入写shell 3.第三软件提权) 1.nmap ┌──(root㉿kali)-[~/Desktop] └─# nmap 192.168.200.127 -sV -sC -p- --min-rate 5000 Starting Nmap 7.92 ( https://nmap.org ) at 2024-02-25 19:42 EST Nmap scan repo…...

【Unity】Unity与安卓交互

问题描述 Unity和安卓手机进行交互&#xff0c;是我们开发游戏中最常见的场景。本教程将从一个简单的例子来演示一下。 本教程需要用到Android Studio2021.1.1 1.Android Studio新建一个工程 2.选择Empty Activity 然后点击Next 3.点击Finish完成创建 4.选择File-New-New Mo…...

Vim 调用外部命令学习笔记

Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例

文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...

LLM基础1_语言模型如何处理文本

基于GitHub项目&#xff1a;https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn 工具介绍 tiktoken&#xff1a;OpenAI开发的专业"分词器" torch&#xff1a;Facebook开发的强力计算引擎&#xff0c;相当于超级计算器 理解词嵌入&#xff1a;给词语画"…...

RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程

本文较长&#xff0c;建议点赞收藏&#xff0c;以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料&#xff0c;尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理&#xff0c;深入讲解梯度消失/爆炸问题&#xff0c;并通过LSTM/GRU结构实现解决方案&#xff0c;提供时间序列预测和文本生成…...

MySQL 索引底层结构揭秘:B-Tree 与 B+Tree 的区别与应用

文章目录 一、背景知识&#xff1a;什么是 B-Tree 和 BTree&#xff1f; B-Tree&#xff08;平衡多路查找树&#xff09; BTree&#xff08;B-Tree 的变种&#xff09; 二、结构对比&#xff1a;一张图看懂 三、为什么 MySQL InnoDB 选择 BTree&#xff1f; 1. 范围查询更快 2…...

Chrome 浏览器前端与客户端双向通信实战

Chrome 前端&#xff08;即页面 JS / Web UI&#xff09;与客户端&#xff08;C 后端&#xff09;的交互机制&#xff0c;是 Chromium 架构中非常核心的一环。下面我将按常见场景&#xff0c;从通道、流程、技术栈几个角度做一套完整的分析&#xff0c;特别适合你这种在分析和改…...

MyBatis中关于缓存的理解

MyBatis缓存 MyBatis系统当中默认定义两级缓存&#xff1a;一级缓存、二级缓存 默认情况下&#xff0c;只有一级缓存开启&#xff08;sqlSession级别的缓存&#xff09;二级缓存需要手动开启配置&#xff0c;需要局域namespace级别的缓存 一级缓存&#xff08;本地缓存&#…...

Linux部署私有文件管理系统MinIO

最近需要用到一个文件管理服务&#xff0c;但是又不想花钱&#xff0c;所以就想着自己搭建一个&#xff0c;刚好我们用的一个开源框架已经集成了MinIO&#xff0c;所以就选了这个 我这边对文件服务性能要求不是太高&#xff0c;单机版就可以 安装非常简单&#xff0c;几个命令就…...

沙箱虚拟化技术虚拟机容器之间的关系详解

问题 沙箱、虚拟化、容器三者分开一一介绍的话我知道他们各自都是什么东西&#xff0c;但是如果把三者放在一起&#xff0c;它们之间到底什么关系&#xff1f;又有什么联系呢&#xff1f;我不是很明白&#xff01;&#xff01;&#xff01; 就比如说&#xff1a; 沙箱&#…...