将多维cv::Mat转换为std::vector<cv::Mat>& - 腾讯云开发者社区

本文将详细解释这个错误的原因以及如何解决它。错误消息的含义首先，我们来理解错误消息的含义。该错误消息表明输出数组(img)的布局与cv::Mat对象不兼容，原因是最后一个维度的步长(step)不匹配。...to read input image." std::endl; return -1; } cv::Mat outputImage; // 检查布局是否匹配...inputImage.isContinuous()) { // 将输入数组转置为行优先布局 cv::transpose(inputImage, inputImage);...检查布局是否匹配 if not img.flags['C_CONTIGUOUS']: # 将输入数组转置为行优先布局 img = np.ascontiguousarray...接下来，我们检查输入图像的布局是否与cv::Mat对象的要求匹配。如果不是连续存储的（非行优先布局），我们使用np.ascontiguousarray()函数将数组转换为行优先布局。

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PaddleOCR C++（三）---动态库返回识别结果及矩形位置

cv::Mat CRNNRecognizer::GetRotateCropImage(const cv::Mat& srcimage, std::vectorstd::vector> box..., cv::Rect& rect) { cv::Mat image; srcimage.copyTo(image); std::vectorstd::vector>...tmprect = vts[i]; // 将utf-8的string转换为wstring std::wstring wtxt = utf8str2wstr(tmprect.OCRText...= -1; std::vectorcv::Mat> channels; cv::Mat B_src, G_src, R_src, dstmat; cv::split(tmpsrc, channels...::vectorcv::Mat> PaddleOcrApi::GetNumMat(cv::Mat& src) { std::vectorcv::Mat> vts; cv::Mat tmpsrc

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手眼标定（一）：Opencv4实现手眼标定及手眼系统测试

, 0),1.0); cv::hconcat(R1, T1, RT);//C=A+B左右拼接 return RT; } //RT转R和T矩阵 void RT2R_T(Mat &RT, Mat &...auto zs = std::sin(rz), zc = std::cos(rz); cv::Mat rotX = (cv::Mat_(3, 3) << 1, 0, 0, 0, xc...::swap(m,tmp); return tmp; } int main() { //定义手眼标定矩阵 std::vectorMat> R_gripper2base; std:...:vectorMat> t_gripper2base; std::vectorMat> R_target2cam; std::vectorMat> t_target2cam; Mat R_cam2gripper...=13;//13组手眼标定数据 // 读取末端，标定板的姿态矩阵 4*4 std::vectorcv::Mat> vecHg, vecHc; cv::Mat Hcg;//定义相机camera

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OpenCV - 矩阵操作 Part 2

9 cv2.LUT() 将矩阵转换为查找表的索引 10 cv2.magnitude() 计算二维向量的幅度 11 cv2.Mahalanobis() 计算两个向量之间的马氏距离 12 cv2.max(...转置是由可选参数flags来控制的，它的值可以是0或者是cv2.GEMM_1_T,cv2.GEMM_2_T和cv2.GEMM_3_T（每一个标志都与一个矩阵转置相对应）的任意组合（通过布尔 0R 操作）...0.99999933], [0. ], [1.99993979]]) 9. cv2.LUT() 将矩阵转换为查找表的索引函数使用 cv2....) --> res (array([[0.50318017]]), array([[0.29869019]])) vector1.std() 0.29869018720033463 vector1.mean...') res = cv2.norm(mat_1, mat_2, normType=cv2.NORM_L1) —-> res 29.0 22. cv2.normalize() 将矩阵中的元素标准化到某一数值内

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OpenCV4，5个方法让你从小白到大佬

谢谢大家支持目录 1、简介我之前在群里看到好多朋友halcon转opecv的学习都很难的。今天我给大家讲讲。学习C++版本的OpenCV会很难，是否需要基础知识。...cv::getVersionMinor()std::endl; // 打印Mat矩阵 cv::Mat m1 = cv::Mat(3, 3, CV_8UC1); std::cout cv::Mat(3, 3, CV_8UC1); // 直接用auto避免类型书写 // cv::Ptr orb_detecto = cv::ORB::create();...3、使用std::vector，这个在OpenCV的程序中被大量使用，特别是在二值图像分析，特征提取等模块中，所以掌握vector容器的语法跟函数操作很重要。...str()方法就会全部转换为str，可以输出到图像，文本、控制台上，非常的方便。

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OpenCV-Mat与Base64之间的相互转换

::string Mat2Base64(const cv::Mat &img, std::string imgType) { //Mat转base64 std::string img_data;...std::vector vecImg; std::vector vecCompression_params; vecCompression_params.push_back(...::Mat Base2Mat(std::string &base64_data) { cv::Mat img; std::string s_mat; s_mat = base64Decode(base64..._data.data(), base64_data.size()); std::vector base64_img(s_mat.begin(), s_mat.end()); img =...cv::imdecode(base64_img, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); return img; } PS:不得不吐槽一句这年头WebSocket转MAT这么复杂，C++后端都隐藏实力去了吗

5.6K2 0

websocket传输canvas图像数据给C++服务端opencv图像实现web在线实时图像处理

::string Mat2Base64(const cv::Mat &img, std::string imgType) { //Mat转base64 std::string img_data...cv::Mat Base2Mat(std::string &base64_data) { cv::Mat img; std::string s_mat; s_mat = base64Decode...(base64_data.data(), base64_data.size()); std::vector base64_img(s_mat.begin(), s_mat.end()...img.empty()) { // cv::imshow("", img); std::vectorcv::Rect> faces;...output.empty()) { //把你处理完的图像转换为字符串返回给前端 std::string strRespon = Mat2Base64

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OpenCV Code Snippets——BGR与YUV转换

概述 OpenCV BGR 图转 YUV 图的代码，网上没有比较完整的示例，使用的时候搜索比较费劲。这里写一个代码片段和例子，方便查找。...YUV void BGR2YUV(const cv::Mat bgrImg, cv::Mat &y, cv::Mat &u, cv::Mat &v) { cv::Mat out; cv:...y = channel[0]; u = channel[1]; v = channel[2]; } // YUV 转 BGR void YUV2BGR(const cv::Mat...y, const cv::Mat u, const cv::Mat v, cv::Mat& bgrImg) { std::vectorcv::Mat> inChannels; inChannels.push_back...g++ -o convert convert.cpp --std=c++11 `pkg-config --cflags --libs opencv` .

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计算机视觉：撕裂时空的视觉算法革命狂潮

最后将原始图像和滤波后的图像分别显示在不同的窗口中。...特征检测器和描述符提取器 cv::Ptrcv::ORB> orb = cv::ORB::create(); // 检测关键点和提取描述符 std::vectorcv::KeyPoint...not open or find the image" std::endl; return -1; } // 将图像转换为灰度图像 cv::Mat gray...(); // 前向传播 std::vectorcv::Mat> outputs; net.forward(outputs, outputLayerNames); /.../ 处理输出 std::vector classIds; std::vector confidences; std::vectorcv::Rect> boxes

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基于LBPH的人脸识别

为什么要把图片转换为灰色?...= _InputArray::STD_VECTOR_MAT && _in_src.kind() !...= _InputArray::STD_VECTOR_VECTOR) { string error_message = "The images are expected as InputArray...::STD_VECTOR_MAT (a std::vectorMat>) or _InputArray::STD_VECTOR_VECTOR (a std::vectorvector >...// get the vector of matrices vectorMat> src; _in_src.getMatVector(src); // get the label

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OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理

ih, float threshold); void detect(cv::Mat & frame, std::vector &result); private: ...::dnn::readNetFromONNX(onnxpath); } void YOLOv5Detector::detect(cv::Mat & frame, std::vector<DetectResult...::max(h, w); cv::Mat image = cv::Mat::zeros(cv::Size(_max, _max), CV_8UC3); cv::Rect roi(0, 0... = 0.5; std::vectorcv::Rect> boxes; std::vector classIds; std::vector confidences...Mat frame; std::vector results; while (true) { bool ret = capture.read(frame);

2.9K9 1

OpenCV 轮廓检测

::vectorstd::vectorcv::Point>> contours; cv::findContours(gray, contours, // a vector of contours...; std::vectorstd::vectorcv::Point>>::const_iterator itContours= contours.begin(); for ( ; itContours...std::vectorcv::Point>>::iterator itc = contours.begin(); while(itc !...::vector poly; //参数为：输入图像的2维点集，输出结果，估计精度，是否闭合 approxPolyDP(Mat(contours[2]),poly,5,true); std:... convexHull(Mat(contours[3]),hull); std::vector::const_iterator it= hull.begin(); while(it !

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【目标跟踪】奇葩需求如何处理（二）

param1=50, param2=35, minRadius=80, maxRadius=100) # 确保检测到了圆 if circles is not None: # 将坐标和半径转换为整数...cv; Mat cover_detect(Mat image) { Mat gray; cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY); //...红色框为检测后的最小矩形框 cv::Rect_ Tracking::GetMinBox(std::vectorcv::Point> points) { cv::Point_ #include vector> int main() { std::vectorcv::Point2f> points...; cv::convexHull(points, hullIndices, false, false); std::vectorcv::Point2f> hullPoints

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OpenCV4中 Mat 对象 Base64 编解码

C++ Base64支持 OpenCV本身不支持把Mat对象转换为Base64文本的相关操作，C++中Base64的编解码有一个很好用的开源代码，点击下面的链接即可查看到： https://github.com...对象编码为base64字符串，代码实现如下： Mat dannis = imread("D:/images/vm_test/llk_tpl.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv...::imshow("gray", dannis); std::vector buf; cv::imencode(".png", dannis, buf); auto *enc_msg =...base64编码为：对应的字符串基于base64解码，重新构建为Mat对象，代码如下： string dec_jpg = base64_decode(encoded); std::vector data(dec_jpg.begin(), dec_jpg.end()); cv::Mat dst = cv::imdecode(cv::Mat(data), 1); cv::imshow("base64

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OpenCV双目标定

; using namespace std; //vector point1, point2; bool left_mouse = false; Point2f point; int...= m_frameHeight) { return (-1); } vector roiVal1; vectorMat& frameLeft, cv::Mat& frameRight, cv::Mat& disparity, cv::Mat& imageLeft, cv::Mat& imageRight) {...disparity, cv::Mat& disparityImage, bool isColor) { // 将原始视差数据的位深转换为 8 位 cv::Mat disp8u;...) { if (pointCloud.empty()) { return; } // 提取深度图像 vectorcv::Mat> xyzSet

2.2K5 1

opencv相机标定示例代码

vector> object_points; /* 保存标定板上角点的三维坐标 */ /*内外参数*/ Mat cameraMatrix=Mat(3,3,CV_32FC1,Scalar...::all(0)); /* 摄像机内参数矩阵 */ vector point_counts; // 每幅图像中角点的数量 Mat distCoeffs=Mat(1,5,CV_32FC1,...<<endl; //保存定标结果 std::cout<<"开始保存定标结果………………"<<endl; Mat rotation_matrix = Mat(3,3,CV_32FC1...<image_count; i++) { fout<<"第"<<i+1<<"幅图像的旋转向量："<<endl; fout<<tvecsMat[i]<<endl; /* 将旋转向量转换为相对应的旋转矩阵...mapx = Mat(image_size,CV_32FC1); Mat mapy = Mat(image_size,CV_32FC1); Mat R = Mat::eye(3,3,CV_32F)

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TensorRT加速推理三维分割网络C++实战

今天将分享TensorRT加速推理三维分割网络C++完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...二、TensorRTC++加速推理细胞分割测试 1、首先将.pt转换为.engine：.pt ->.onnx ->.engine 1.1、pt模型转onnx模型，请参考上一篇python实现TensorRT...bool infer(cv::Mat& image, cv::Mat& ouputmask); private: std::string monnx_file_path;//onnx model...file path std::string mengine_file_path;//tensorrt model file path std::vectorstd::string> minputTensorNames...= { "input" };//depend on network inputs std::vectorstd::string> moutputTensorNames = { "output0"

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高翔Slambook第七讲代码解读（2d-2d位姿估计）

; using namespace cv; void find_feature_matches ( const Mat& img_1, const Mat& img_2, std::vector...& keypoints_1, std::vector& keypoints_2, std::vector& matches )...( const std::vector & keypoints_1, const std::vector & keypoints_2, const...Mat& R, const Mat& t, const std::vector & matches ); // 像素坐标转相机归一化坐标 Point2d pixel2cam (...-- 把匹配点转换为vector的形式 vector points1; vector points2; for ( int

2.4K3 0

Android NDK OpenCV级联方式实时进行人脸检测

Mat> facedetector::detectorface(Mat &src) { //用于存放识别到的图像 std::vectorMat>output; std::vector...__android_log_print(ANDROID_LOG_INFO, LOG_TAG, __VA_ARGS__) //将Mat转换为bitmap jobject mat2bitmap(JNIEnv...::Mat src(bitmapInfo.height, bitmapInfo.width, CV_8UC4, pixelscolor); //图像处理 // std::vectorcv...::Mat> outdsts=testcv::getrectdetector(src); std::vectorcv::Mat> outdsts = facedetector::detectorface...转换为图片 jobject _bitmap = mat2bitmap(env, src, false, bitmap_config); env->CallBooleanMethod(list_obj

1.5K4 0

OpenCV图像处理笔记（三）：霍夫变换、直方图、轮廓等综合应用

如何实现，通过上一课中的remap我们知道可以将图像灰度分布从一个分布映射到另外一个分布，然后在得到映射后的像素值即可。...HSV色彩空间cvtColor 计算直方图和归一化calcHist与normalize Mat与MatND其中Mat表示二维数组，MatND表示三维或者多维数据，此处均可以用Mat表示。...示例代码 c++ #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat...(contours[i], convexs[i], false, true); } //绘制 dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3); vector<Vec4i...示例代码 c++ #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat

2.9K2 0

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讲解Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step !

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