第一步，功能说明：addWeighted（）函数是将两张相同大小，相同类型的图片融合的函数。他可以实现图片的特效，不多说了，直接上图。 第二步，结果图显示： 待 融合的两张图src1，src2：效果图dst：第三步，API详解：void cvAddWeighted( const CvArr* src1, double alpha,const CvArr* src2, double beta,doub
ROI区域图像叠加&图像混合（2）： 计算数组加权和: addWeighted（）函数 这个函数的作用是计算两个数组（图像阵列)的加权和。原型如下: void (InputArray src1,double alpha，InputArray src2，double beta,doublegamma,OutputArray dst, int dt ype=-1); 第一个参数，InputArray类型
题目内容： 给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2中的元素数目。 请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。 注意：最终合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种
//cv::Mat src = (cv::Mat_<unsigned int>(3, 3) << 1, 2, 3, 10, 11, 12, 100, 110, 120); cv::Mat src(3, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30)); cv::Mat src1(3, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(15, 18, 30)); //cv::Mat src1 = (cv::Mat_<u
1. 图像数字化 1.1 初始OpenCV中的Mat类 1.1.1 初始Mat Mat类的构造函数如下： Mat(int rows, int cols, int type) 其中，type代表类型，包括通道数及其数据类型。 CV_8UC(n)：占1字节的uchar类型 CV_8SC(n)：占1字节的char类型 CV_16UC(n)：占2字节的ushort类型 CV_16SC(n)：占2字节的s
利用AI Core的Vector Unit，进行矢量加计算。 vec_add(mask, dst, src0, src1, repeat_times, dst_rep_stride, src0_rep_stride, src1_rep_stride) mask 通常用这个参数的连续模式，就是设置前N个数据参与计算。 每次迭代可以计算256字节的数据。 比如，当计算float16类型数据时
一、概述 案例：将两张图片混合成一张图片，并且原图的元素要保留到同一张图片中。 二、示例图片 1.混合后的图片 2.原始的两张图片 三、示例代码 //将两张图片进行混合 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace s
逻辑运算 非运算 公式 dst ( I ) = ¬ src
图像加法1.Numpy加法取模加法：结果 = 图像1 + 图像2 2.OpenCV加法饱和运算：结果 = cv2.add(图像1,图像2) 需要注意，参与运算的图像大小、类型必须一致 import cv2 import numpy as np a = cv2.imread(r"image\lena512.bmp",cv2.IMREAD_COLOR) b = a cv2.imshow("Original",a) #
关联JOIN var query = from p in src1 join p2 in src2 on p.Guid equals p2.Guid select new { item1 = p, item2 = p2, }; 分组GROUP var gg = from p in src1 group p by p.Type
#include <stdio.h> int my_strlen(char *p) //计算字符串的长度 { int len = 0; while(*p != '\0') { len++; p++; } return len; } int my_strcmp(char *ptr1,char *ptr2) //比较两个字符串是否相等 { if(my_strlen(ptr1) != my_strlen(ptr2) ) { printf(“两个字符串
使用python OS批量重新排列文件名称 最近在手动标数据集，但是cv生成的每帧图片不会都用上，tf生成的xml文件存在跳字的情况，上网找找没找到太实用的代码，无聊自己码了一下，能傻瓜做的事情绝对不能自己手动做就是了。 因为是自用的脚本，没有严格按照标准书写，也没有使用def函数处理。
moviepy将一个视频的音频加入到另一个视频中 import os import moviepy.video.io.ImageSequenceClip from moviepy.editor import VideoFileClip def add_mp3(video_src1, video_src2, video_dst): ' 将video_src1的音频嵌入video_src2视频中' video_src1 = VideoFi
opencv给Mat图像遇到了一个无语的问题 Feature_Result.at<uchar>(m, n) = 255;//src1.at<uchar>(m,n);//max_value;//(rows,cols)行数和列数 src1.at<uchar>(m, n) = 255; 就是一个简单的毫无技术含量赋值，竟然遇到了问题 看了cv::imread的定义 CV_EXPORTS_W Mat imread( const
目录： （一）python实现图片的图片切割、合并、填充 正文： （一）python实现图片的图片切割、合并、填充 原理通过操作图像矩阵来获取或合并指定位置的图像 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 6 #截取图片中的指定区域或在指定区域添加某一
五、图像的混合操作 1、线性混合操作的理论部分 两幅图像的线性混合操作： g(x) = (1 - α\alphaα) * f0(x) + α\alphaα * f1(x) （其中α\alphaα的取值范围为0~1之间， f0(x)、f1(x)为待混合的两张图像，g(x)为混合后的图像） 2、加权函数（ addWighted() ) 通过加权函数可以实现两
1 #include <cv.h> 2 #include <highgui.h> 3 4 using namespace cv; 5 6 /// 全局变量的声明与初始化 7 const int alpha_slider_max = 100; 8 int alpha_slider; 9 double alpha; 10 double beta; 11 12 /// 声明存储图像的变量 13 Mat src1; 14 Mat src2; 15 M
理论-线性混合操作 g(x) 表示 融合图片中的像素点，f0(x) 和 f1(x) 分别表示背景和前景图片中的像素点。 //参数1：输入图像Mat – src1//参数2：输入图像src1的alpha值//参数3：输入图像Mat – src2//参数4：输入图像src2的alpha值//参数5：gamma值//参数6：输出混合图像//注
/*1、写一个排序函数接口，能完成对整数和小数的排序。 2、接口中多传入一个缺省参数，如果不指定，就采用A排序方式，如果指定了，就按他的选择决定排序方式（至少包含三种）。 3、在上述的基础上，完成对结构体的排序。通过传入判断大小的函数来实现。 */ #include #include<stdlib.h> us
找了很久addWeighted函数的实现，硬是没找到，气的自己码一码。效果还不错。 源理是线性混合操作，g(x)=(1-a)f1(x)+af2(x),0<=a<=1;产生时间上的画面重叠。 像网上一样先来函数解析（找到的都是这个，讲一下函数怎么用，再调用一下函数看看效果，看得吐血） addWeighted原函数：void addWeighted(Inp
矩阵和图像的操作 (1)cvAnd函数 其结构 void cvAnd( //将src1和src2按像素点取“位与运算” const CvArr* src1,//第一个矩阵 const CvArr* src2,//第二个矩阵 CvArr* dst,//结果矩阵 const CvArr* mask = NULL;//矩阵经行像素点与的“开关” ); 程序实例 #incl
