opencv 迭代器算法

合集下载

c++中iterator用法

c++中iterator用法详解在C++中，迭代器（Iterator）是一种用于遍历容器中元素的抽象概念。

迭代器提供了一种统一的方式来访问容器中的元素，而不需要暴露容器的内部实现细节。

不同类型的容器（如数组、链表、向量、映射等）都支持迭代器，因此你可以使用相同的代码来遍历它们。

以下是一些常见的迭代器用法详解：1. 迭代器的基本使用：```cpp#include <iostream>#include <vector>int main() {std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};// 使用迭代器遍历vectorfor (std::vector<int>::iterator it = numbers.begin(); it != numbers.end(); ++it) {std::cout << *it << " ";}return 0;}```在上面的例子中，`numbers.begin()`返回指向容器起始位置的迭代器，而`numbers.end()`返回指向容器末尾的下一个位置的迭代器。

使用迭代器进行循环遍历容器。

2. auto关键字简化迭代器类型：```cpp#include <iostream>#include <vector>int main() {std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};// 使用auto关键字简化迭代器类型for (auto it = numbers.begin(); it != numbers.end(); ++it) {std::cout << *it << " ";}return 0;}```使用`auto`关键字可以简化迭代器类型的声明，使代码更为简洁。

opencv中文手册

目录• 1 梯度、边缘和角点o 1.1 Sobelo 1.2 Laplaceo 1.3 Cannyo 1.4 PreCornerDetecto 1.5 CornerEigenValsAndVecso 1.6 CornerMinEigenValo 1.7 CornerHarriso 1.8 FindCornerSubPixo 1.9 GoodFeaturesToTrack • 2 采样、插值和几何变换o 2.1 InitLineIteratoro 2.2 SampleLineo 2.3 GetRectSubPixo 2.4 GetQuadrangleSubPixo 2.5 Resizeo 2.6 WarpAffineo 2.7 GetAffineTransformo 2.8 2DRotationMatrixo 2.9 WarpPerspectiveo 2.10 WarpPerspectiveQMatrixo 2.11 GetPerspectiveTransformo 2.12 Remapo 2.13 LogPolar• 3 形态学操作o 3.1 CreateStructuringElementExo 3.2 ReleaseStructuringElemento 3.3 Erodeo 3.4 Dilateo 3.5 MorphologyEx• 4 滤波器与色彩空间变换o 4.1 Smootho 4.2 Filter2Do 4.3 CopyMakeBordero 4.4 Integralo 4.5 CvtColoro 4.6 Thresholdo 4.7 AdaptiveThreshold• 5 金字塔及其应用o 5.1 PyrDowno 5.2 PyrUp• 6 连接部件o 6.1 CvConnectedCompo 6.2 FloodFillo 6.3 FindContourso 6.4 StartFindContourso 6.5 FindNextContouro 6.6 SubstituteContouro 6.7 EndFindContourso 6.8 PyrSegmentationo 6.9 PyrMeanShiftFilteringo 6.10 Watershed•7 图像与轮廓矩o7.1 Momentso7.2 GetSpatialMomento7.3 GetCentralMomento7.4 GetNormalizedCentralMomento7.5 GetHuMoments•8 特殊图像变换o8.1 HoughLineso8.2 HoughCircleso8.3 DistTransformo8.4 Inpaint•9 直方图o9.1 CvHistogramo9.2 CreateHisto9.3 SetHistBinRangeso9.4 ReleaseHisto9.5 ClearHisto9.6 MakeHistHeaderForArrayo9.7 QueryHistValue_1Do9.8 GetHistValue_1Do9.9 GetMinMaxHistValueo9.10 NormalizeHisto9.11 ThreshHisto9.12 CompareHisto9.13 CopyHisto9.14 CalcHisto9.15 CalcBackProjecto9.16 CalcBackProjectPatcho9.17 CalcProbDensityo9.18 EqualizeHist•10 匹配o10.1 MatchTemplateo10.2 MatchShapeso10.3 CalcEMD2梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );src输入图像.dst输出图像.xorderx 方向上的差分阶数yordery 方向上的差分阶数aperture_size扩展 Sobel 核的大小，必须是 1, 3, 5 或 7。

python opencv 特征点匹配算法

Python是一门功能强大的编程语言，而OpenCV则是一款开放源代码的计算机视观方面的库。

特征点匹配是计算机视觉领域中非常关键和基础的技术之一。

本文将介绍Python和OpenCV中常用的特征点匹配算法。

一、SIFT算法尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种用于提取图像局部特征的算法。

它能够在不同尺度和旋转角度上找到关键点，并且对图像的缩放、旋转保持不变性。

SIFT算法主要分为四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向确定和关键点描述。

在OpenCV中，可以使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数来创建SIFT对象，然后调用detectAndCompute()方法来提取关键点和描述符。

二、SURF算法加速稳健特征检测（Speeded-Up Robust Features，SURF）是一种基于Hessian矩阵的特征提取算法。

它比SIFT算法更快速，并且在某些情况下比SIFT算法具有更好的性能。

SURF算法也可以实现尺度和旋转不变性。

在OpenCV中，可以使用cv2.xfeatures2d.SURF_create()函数来创建SURF对象，并同样调用detectAndCompute()方法来提取关键点和描述符。

三、ORB算法Oriented FAST and Rotated BRIEF（ORB）是一种基于FAST关键点检测和BRIEF描述符的算法。

它在速度和性能之间取得了很好的平衡，具有较快的速度和较好的检测性能。

ORB算法对旋转具有不变性，但对于尺度变换的不变性较差。

在OpenCV中，可以使用cv2.ORB_create()函数来创建ORB对象，然后同样调用detectAndCompute()方法来提取关键点和描述符。

四、匹配算法特征点提取之后，就需要进行特征点的匹配。

常用的特征点匹配算法包括暴力匹配、FLANN匹配等。

c++ map迭代器原理

c++ map迭代器原理在C++ 中，`std::map` 是一种关联容器，用于存储键值对，并按照键的顺序进行排序。

迭代器是一种用于访问容器元素的对象，可以通过迭代器来遍历和操作容器的内容。

在`std::map` 中，迭代器的底层实现是红黑树（Red-Black tree）。

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它通过保持一些特定的性质来保证树的平衡。

`std::map` 的迭代器可以分为两种类型：`const_iterator` 和`iterator`。

`const_iterator` 用于访问和遍历容器中的元素，并且不允许修改元素的值；`iterator` 除了可以访问和遍历元素之外，还可以修改元素的值。

迭代器的原理如下：1. 迭代器的底层实现是一个指向节点的指针。

每个节点包含一个键值对，以及指向左子节点和右子节点的指针。

2. 在迭代器的初始化过程中，会将指针指向红黑树的根节点。

3. 通过迭代器的操作，可以在红黑树中按照特定的顺序遍历节点。

4. 迭代器的`operator++` 操作会将指针移动到下一个节点，即按照键的顺序遍历红黑树。

5. 通过访问迭代器指向的节点，可以获取节点的键和值等信息。

6. 迭代器的其他操作，如`operator*`、`operator->` 等，可以访问节点的键和值。

需要注意的是，当修改`std::map` 的元素时，可能会导致红黑树的结构发生变化，从而使之前获取的迭代器失效。

为了避免此类问题，应该避免在循环中同时修改和遍历容器。

总结起来，C++ 中的`std::map` 迭代器通过红黑树的底层实现，提供了访问和遍历容器元素的功能。

你可以使用迭代器来遍历`std::map` 中的键值对，并进行相关操作。

opencv repeat 花式用法-概述说明以及解释

opencv repeat 花式用法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

其中，repeat函数是OpenCV 中一个非常有用的函数，可以用于将图像或数组在水平和垂直方向上进行复制扩展。

本文将重点介绍opencv repeat的花式用法。

在第二部分中，我们将讨论repeat函数的基本用法，包括如何使用该函数复制图像或数组，并设置复制的次数。

然后，我们将进一步探讨repeat函数的高级用法，例如如何在复制过程中对图像或数组进行变换和操作。

最后，我们将介绍repeat函数的创新用法，包括如何利用它来生成特殊效果的图像、创建图像平铺效果等。

通过学习这些花式用法，我们可以充分发挥repeat函数在图像处理和计算机视觉领域的潜力。

它能够帮助我们快速生成多样化的图像效果，提高图像处理和计算机视觉算法的效率和准确性。

本文的目的是通过详细介绍repeat函数的多种用法，帮助读者更好地理解和掌握这个强大的函数，为他们在实际项目中的图像处理和计算机视觉任务提供有力的支持。

在下一节中，我们将首先介绍repeat函数的基本用法，以便读者对其有一个初步的了解。

接下来，我们将深入探讨repeat函数的高级用法和创新用法。

最后，在结论部分，我们将总结opnecv repeat的多样化用法，并展望其未来发展的方向。

让我们开始我们的旅程吧！1.2 文章结构文章结构文章的结构具体分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分主要会介绍本文要讨论的主题以及文章的背景和意义。

首先，我们会简要概述一下本文要讨论的主题，即opencv repeat的花式用法。

随后，我们会介绍一下整篇文章的结构，即各个部分的内容和组织方式。

最后，我们还会明确本文的目的，即希望通过本文的内容让读者了解并掌握opencv repeat的多样化用法。

正文部分是文章的核心部分，主要介绍opencv repeat的基本用法、高级用法和创新用法。

C++迭代器的使用和操作总结

C++迭代器的使⽤和操作总结迭代器是⼀种检查容器内元素并遍历元素的数据类型。

C++更趋向于使⽤迭代器⽽不是下标操作，因为标准库为每⼀种标准容器（如vector）定义了⼀种迭代器类型，⽽只⽤少数容器（如vector）⽀持下标操作访问容器元素。

⼀.定义和初始化每种容器都定义了⾃⼰的迭代器类型，如vector:vector<int>::iterator iter; //定义⼀个名为iter的变量每种容器都定义了⼀对名为begin和en的函数，⽤于返回迭代器。

下⾯对迭代器进⾏初始化操作：vector<int> ivec;vector<int>::iterator iter1=ivec.bengin(); //将迭代器iter1初始化为指向ivec容器的第⼀个元素vector<int>::iterator iter2=ivec.end(); //将迭代器iter2初始化为指向ivec容器的最后⼀个元素的下⼀个位置注意end并不指向容器的任何元素，⽽是指向容器的最后元素的下⼀位置，称为超出末端迭代器。

如果vector为空，则begin返回的迭代器和end返回的迭代器相同。

⼀旦向上⾯这样定义和初始化，就相当于把该迭代器和容器进⾏了某种关联，就像把⼀个指针初始化为指向某⼀空间地址⼀样。

⼆.常⽤操作下⾯列出了迭代器的常⽤运算操作：*iter //对iter进⾏解引⽤，返回迭代器iter指向的元素的引⽤iter->men //对iter进⾏解引⽤，获取指定元素中名为men的成员。

等效于(*iter).men++iter //给iter加1，使其指向容器的下⼀个元素iter++--iter //给iter减1，使其指向容器的前⼀个元素iter--iter1==iter2 //⽐较两个迭代器是否相等，当它们指向同⼀个容器的同⼀个元素或者都指向同同⼀个容器的超出末端的下⼀个位置时，它们相等iter1!=iter2 假设已经声明⼀个vector<int>的ivec容器，下⾯⽤迭代器来遍历ivec容器，把其每个元素重置为0：for(vector<int>::iterator iter=ivec.begin();iter!=ivec.end();++iter)*iter=0; 在C++定义的容器类型中，只有vector和queue容器提供迭代器算数运算和除!=和==之外的关系运算：iter+n //在迭代器上加（减）整数n，将产⽣指向容器中钱前⾯（后⾯）第n个元素的迭代器。

opencv transform方法

opencv transform方法OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。

其中，transform方法是Opencv中的一个重要函数，用于对图像进行几何变换。

在本文中，我们将介绍Opencv中的transform方法的使用以及其常见的应用场景。

一、什么是transform方法transform方法是Opencv中的一个函数，用于对图像进行几何变换。

它可以实现平移、旋转、缩放和仿射变换等操作。

通过transform 方法，我们可以根据需求对图像进行各种形式的变换，从而实现对图像的处理和分析。

二、transform方法的基本用法使用transform方法需要首先导入Opencv库，并加载图像。

然后，我们可以通过transform方法来对图像进行变换。

下面是一个简单的示例代码：```import cv2# 加载图像img = cv2.imread('image.jpg')# 定义变换矩阵M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])# 进行变换transformed_img = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))# 显示变换后的图像cv2.imshow('Transformed Image', transformed_img)cv2.waitKey(0)```在上述代码中，我们首先使用cv2.imread函数加载一张图像。

然后，定义了一个变换矩阵M，该矩阵可以实现图像的平移操作。

最后，通过cv2.warpAffine函数将图像进行平移变换，并使用cv2.imshow函数显示变换后的图像。

三、transform方法的常见应用场景1. 平移变换平移变换是transform方法中最常见的操作之一。

通过平移变换，我们可以将图像在水平和垂直方向上进行移动。

opencv findtransformecc 原理

opencv findtransformecc 原理findTransformECC是OpenCV 中的一个函数，用于找到两个图像之间的仿射变换。

这个函数主要基于特征匹配和迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法。

以下是其工作原理的详细解释：1.特征检测与描述符提取: 首先，findTransformECC需要从两个图像中提取关键点。

这些关键点可以是角点、边缘或其他形式的局部图像特征。

对于每个关键点，该函数提取一个或多个描述符，这些描述符捕获了关键点周围图像的局部特性。

常见的描述符包括SIFT、SURF、ORB 等。

2.特征匹配: 一旦从两个图像中提取了关键点和描述符，就需要进行特征匹配。

这通常通过比较描述符之间的相似性来完成，例如使用FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）或暴力匹配算法。

匹配的目标是找到源图像中的每个关键点在目标图像中的对应点。

3.迭代最近点(ICP) 算法: 接下来，findTransformECC使用迭代最近点（ICP）算法来估计仿射变换。

ICP 是一种迭代优化技术，用于最小化源图像和目标图像中对应点之间的距离。

初始估计的仿射变换通常是一个粗略的估计，然后ICP 通过迭代更新这个变换，直到找到最优的变换参数。

4.仿射变换模型: 仿射变换模型可以表示为2x3 的变换矩阵，用于将源图像中的点映射到目标图像中。

这个矩阵由2D 平移向量、缩放因子、旋转角度和倾斜角度等参数组成。

通过ICP 算法，可以找到这些参数的最优值，从而得到仿射变换矩阵。

5.应用变换: 最后，使用找到的仿射变换矩阵将源图像中的所有点映射到目标图像中。

这个过程可以通过OpenCV 中的warpAffine函数实现。

需要注意的是，findTransformECC是一个比较复杂的函数，涉及到特征检测、描述符提取、特征匹配和迭代优化等多个步骤。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

采样、差值和几何变换
InitLineIterator
初始化线段迭代器
int cvInitLineIterator( const CvArr* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2,
CvLineIterator* line_iterator, int connectivity=8 );
image
带采线段的输入图像
.
pt1
线段起始点
pt2
线段结束点
line_iterator
指向线段迭代器状态结构的指针
connectivity
被扫描线段的连通数，4 或 8.
left_to_right:标志值，指出扫描直线是从pt1和pt2外面最左边的点扫描到最右边的点(left_to_right≠0)，还是按照指定的顺序，从pt1到pt2(left_to_right=0)。

函数 cvInitLineIterator
初始化线段迭代器，并返回两点之间的象素点数目。

两个点
必须在图像内。

当迭代器初始化后，连接两点的光栅线上所有点，都可以连续通过调用 CV_NEXT_LINE_POINT 来得到。

线段上的点是使用 4－连通或8－连通利用 Bresenham 算法逐点计算的。

例子：使用线段迭代器计算彩色线上象素值的和
CvScalar sum_line_pixels( IplImage* image, CvPoint pt1, CvPoint pt2 )
{
CvLineIterator iterator;
int blue_sum = 0, green_sum = 0, red_sum = 0;
int count = cvInitLineIterator( image, pt1, pt2, &iterator, 8 );
for( int i = 0; i < count; i++ ){
blue_sum += iterator.ptr[0];
green_sum += iterator.ptr[1];
red_sum += iterator.ptr[2];
CV_NEXT_LINE_POINT(iterator);
/* print the pixel coordinates: demonstrates how to calculate the coordinates */
{
int offset, x, y;
/* assume that ROI is not set, otherwise need to take it into account. */
offset = iterator.ptr - (uchar*)(image->imageData);
y = offset/image->widthStep;
x = (offset y*image->widthStep)/(3*sizeof(uchar) /* size of pixel */);
printf("(%d,%d)\n", x, y );
}
}
return cvScalar( blue_sum, green_sum, red_sum );
}
取到像素值后，需返回此时的点的坐标。

像素值已通过iterator.prr[ ]取得offset 每一个轮廓点的偏移量，当轮廓是从图像ROI 中提取出来的时候，使用偏移量有用，因为可以从整个图像上下文来对轮廓做分析。

它读取由pt1 和pt2 两点确定的线段上的所有图像点，包括终点，并存储到缓存中。

IplImage* img->widthStep 表示存储一行像素所需的字节数，widthStep必须是4的倍数。

对于，一个8u图像每个像素正好一个字节，如果width为3，那一行只需3个字节，这样的情况会自动加一个字节补齐。

这个图像的一行仍然需要4个字节，只使用前3个，最后一个空在那儿不用。

例如：4*3的8u图像的imageData数据大小为4*4=16字节;
如果是32F的图像，一个像素要4个字节，那么widthStep=width*4；
在OpenCV里边，widthStep必须是4的倍数，从而实现字节对齐，有利于提高运算速度。

如果8U单通道图像宽度为3，那么widthStep是4，加一个字节补齐。

这个图像的一行需要4个字节，只使用前3个，最后一个空着。

也就是一个宽3高3的图像的imageData数据大小为4*3=12字节。

2.使用迭代器遍历图像
cv::Mat 同样有标准模板库（STL），可以使用迭代器访问数据。

// get iterators
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();
for ( ; it!= itend; ++it) {
//处理每个像素---------------------
(*it)[0]= (*it)[0]/div*div + div/2;
(*it)[1]= (*it)[1]/div*div + div/2;
(*it)[2]= (*it)[2]/div*div + div/2;
//像素处理结束----------------
}。