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…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted&#xff08;&#xff09;是OpenCV库中用于图像处理的函数&#xff0c;主要功能是将两个输入图像&#xff08;尺寸和类型相同&#xff09;按照指定的权重进行加权叠加&#xff08;图像融合&#xff09;&#xff0c;并添加一个标量值&#x…...

Matlab | matlab常用命令总结

常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作(核心)三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结,涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...

鱼香ros docker配置镜像报错:https://registry-1.docker.io/v2/

使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题&#xff1a;docker pull 失败 网络不同&#xff0c;需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...

AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他

AI编程插件对比分析&#xff1a;CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展&#xff0c;AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者&#xff0c;分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题&#xff1a;CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者&#xff1a;Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域

本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...

动态 Web 开发技术入门篇

一、HTTP 协议核心 1.1 HTTP 基础 协议全称 &#xff1a;HyperText Transfer Protocol&#xff08;超文本传输协议&#xff09; 默认端口 &#xff1a;HTTP 使用 80 端口&#xff0c;HTTPS 使用 443 端口。 请求方法 &#xff1a; GET &#xff1a;用于获取资源&#xff0c;…...

MySQL 部分重点知识篇

一、数据库对象 1. 主键 定义 &#xff1a;主键是用于唯一标识表中每一行记录的字段或字段组合。它具有唯一性和非空性特点。 作用 &#xff1a;确保数据的完整性&#xff0c;便于数据的查询和管理。 示例 &#xff1a;在学生信息表中&#xff0c;学号可以作为主键&#xff…...

软件工程 期末复习

瀑布模型&#xff1a;计划 螺旋模型&#xff1a;风险低 原型模型: 用户反馈 喷泉模型:代码复用 高内聚 低耦合&#xff1a;模块内部功能紧密 模块之间依赖程度小 高内聚&#xff1a;指的是一个模块内部的功能应该紧密相关。换句话说&#xff0c;一个模块应当只实现单一的功能…...

基于开源AI智能名片链动2 + 1模式S2B2C商城小程序的沉浸式体验营销研究

摘要&#xff1a;在消费市场竞争日益激烈的当下&#xff0c;传统体验营销方式存在诸多局限。本文聚焦开源AI智能名片链动2 1模式S2B2C商城小程序&#xff0c;探讨其在沉浸式体验营销中的应用。通过对比传统品鉴、工厂参观等初级体验方式&#xff0c;分析沉浸式体验的优势与价值…...