MATLAB中的直方图均衡库函数histeq和opencv 中的库函数cvEqualizeHist

MATLAB中的直方图均衡库函数histeq和opencv 中的库函数cvEqualizeHist 针对同一张图 得到结果不一样

关于opencv回调函数形参的问题

``` #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<stdlib.h> using namespace cv; using namespace std; // 定义全局变量 cv::Mat img_Original; cv::Mat img_Ranged; cv::Mat img_Median; // 定义回调函数 void on_low_height_thresh_trackbar(int, void*); void on_high_height_thresh_trackbar(int, void*); int low_height = 50, high_height = 85; int main() { img_Original = cv::imread("ROI1.jpg", 0); cv::medianBlur(img_Original, img_Median, 5); // 创建窗口 cv::namedWindow("original image"); cv::namedWindow("selected image"); // 创建回调函数进度条 cv::createTrackbar("Low height", "selected image", &low_height, 255, on_low_height_thresh_trackbar); cv::createTrackbar("High height", "selected image", &high_height, 255, on_high_height_thresh_trackbar); // 显示图像 cv::imshow("original image", img_Original); on_low_height_thresh_trackbar(low_height, 0); on_high_height_thresh_trackbar(high_height, 0); cv::waitKey(0); return 0; } // 定义回调函数 void on_low_height_thresh_trackbar(int, void*) { low_height = cv::min(high_height - 1, low_height); cv::setTrackbarPos("Low height", "selected image", low_height); // 选取阈值 cv::inRange(img_Median, low_height, high_height, img_Ranged); // 显示图像 cv::imshow("selected image", img_Ranged); } void on_high_height_thresh_trackbar(int, void*) { high_height = cv::max(high_height, low_height + 1); cv::setTrackbarPos("High height", "selected image", high_height); // 选取阈值 cv::inRange(img_Median, low_height, high_height, img_Ranged); // 显示图像 cv::imshow("selected image", img_Ranged); } ``` void on_low_height_thresh_trackbar(int, void*) void on_high_height_thresh_trackbar(int, void*) 在这两个函数中int，void*这两个形参都没有出现，那么设置这两个形参是为什么呢？

opencv里图像批处理保存

opencv里想在一个for循环里imwrite多张图片，保存为不同的文件名，可以实现吗？

如何快速查阅openCV的函数作用和使用方法？

才开始学习使用openCV进行图像处理，但是在GitHub上看的程序很多openCV函数都不熟悉，导致读懂程序有很大的阻力，想问问各位前辈有没有什么方法可以快速的查阅到openCV具体函数的使用方法。

OpenCV图像处理，图像卡图

各位用过OpenCV或者mfc的大神们，我最近在用OpenCV做图像处理，是基于图像检测隧道内部有没有车，其中保存图像时出现图像卡片的现象，有同学说是OpenCV保存图像时内存是自动分配的，可能是内存串动导致的，让我把图像变量定义为全局变量，可是按照这样改完程序之后还是出现卡图现象～下面附上两张隧道路面图，明天把程序附上～希望大家帮忙解决下！谢谢

opencv 中的inRange函数怎么用，求高人指点///，急求，大神给帮忙解决一下，谢谢

inRange函数的参数是什么意思，有没有详解？？opencv 中的inRange函数怎么用，求高人指点///，急求，大神给帮忙解决一下，谢谢

关于openCV中的warpAffine的一些用法，

在使用openCV处理图像时，碰到了一个棘手的问题，现在我有一张图像，我想将图片分成两行 ，三列，一种大小完全相同的6张图片，再分别对这六张小图片采用各自对应的transform 矩阵， 利用warpAffine函数分别对这六张图片进行仿射变换，再最后将六张图片合成一张完整的图片， 想问下我没有合适的openCV函数能做到这一点，现在自己对openCV这一块不熟悉，现在想 知道能否在不分割图像的情况下做到这一点，最差的方法是分割图像，那分割图像有什么函数 吗？非常感谢！

opencv里的imread函数能否修改读入图片的路径

vs2013+opencv 开发环境 如题，目前用imread，只能把图片放到那个工程所在目录下才可以读 那请问有什么办法可以设置这个读入的路径呢

如何用opencv读取kinect图像进行处理

如何用opencv读取kinect图像进行处理，，即如何将opencv与kinect联系起来，图像格式需要转化或者别的什么吗？

关于opencv3.0版本图像增强中的对比度以及亮度的问题

请问。opencv3.0版本的增强对比度除了直方图变换，还有哪些现成的函数吗？ 还有就是他有没有增强亮度的函数？

opencv处理图像粘连问题

本人opencv刚入门，在做车辆图像粘连分割的项目，希望有源代码能参考尝试着修改，感激不尽！

hough变换 圆检测 vc opencv

用vc写一个基于hough变换的圆检测程序，opencv也可以，但是不可以直接调用opencv里的函数。

【小白求助】安卓opencv用分类器对人脸进行识别的一些问题

小白入门，最近在看opencv的人脸识别（分类） 然后按照网上的代码，学习了之后，自己写了一段，发现运行的时候会卡很久，甚至直接退出，并且越用越卡。 我想实现的是对一张图片进行读入，然后加载多个分类器对图片内容进行识别，从而达到分类的目的。 我那个问题困扰了我一天，想来求助大神 我加载人脸识别的模型没问题，但是同时加载两个模型，比如说人脸和上身，就会卡死。 代码分3个部分，分别是MainActivity.java , execDetect.java , Detector.java 以下是MainActivity.java ``` package com.RinGo.IMGfenlei; import android.content.Context; import android.content.Intent; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.net.Uri; import android.os.Bundle; import android.os.Environment; import android.provider.MediaStore; import android.util.Log; import android.view.View; import android.widget.Button; import android.widget.ImageButton; import android.widget.TextView; import android.widget.Toast; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; public class MainActivity extends AppCompatActivity { private Detector frontfaceDetector; private Detector smileDetector; private static String CAMERAIMAGENAME = "image.jpg"; private ImageButton imageButton; private ImageButton imageButton2; private TextView textView; private Bitmap bitmap; private Bitmap rectBitmap; private Bitmap resizeBitmap; private Toast toast; private Button addFile; private Button startDetect; private Button check; private execDetect toDetcet; private String show; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); textView = (TextView) findViewById(R.id.tv_face); // imageButton = (ImageButton) findViewById(R.id.iv_face); //imageButton.setGravity(Gravity.CENTER_HORIZONTAL | Gravity.CENTER_VERTICAL); // imageButton2 = (ImageButton) findViewById(R.id.iv_face2); // imageButton2.setGravity(Gravity.CENTER_HORIZONTAL | Gravity.CENTER_VERTICAL); toDetcet=new execDetect(); addFile=(Button)findViewById(R.id.addPic); startDetect=(Button)findViewById(R.id.startDetect); check=(Button)findViewById(R.id.check); startDetect.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // startDetect.setClickable(false); textView.setText("正在检测"); // detect(); Thread d =new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { toDetcet.initExecDetect(MainActivity.this,bitmap); // Toast.makeText(MainActivity.this, "initialize succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); show= toDetcet.startDetect(); // Toast.makeText(MainActivity.this, " succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); d.run(); textView.setText(show); // startDetect.setClickable(true); } }); check.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // startDetect.setClickable(false); textView.setText(toDetcet.getReturntoMain()); // startDetect.setClickable(true); } }); addFile.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // 添加照片 // 打开本地相册 Intent intent1 = new Intent(Intent.ACTION_PICK, android.provider.MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI); startActivityForResult(intent1, 101); //startActivity(intent1); } }); String strLibraryName = "opencv_java3"; // 不需要添加前缀 libopencv_java3 { try { Log.e("loadLibrary", strLibraryName); System.loadLibrary(strLibraryName); //System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // couldn't find "libopencv_java320.so" } catch (UnsatisfiedLinkError e) { Log.e("loadLibrary", "Native code library failed to load.\n" + e); } catch (Exception e) { Log.e("loadLibrary", "Exception: " + e); } } // frontfaceDetector = new Detector(this, R.raw.haarcascade_frontalface_alt, 6, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); } /** * 点击添加照片事件 * * @param v */ public void onClick(View v) { int bt_id = v.getId(); switch (bt_id) { /* case R.id.takePhoto: // 拍照 // 打开本地相机 Intent intent2 = new Intent(android.provider.MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE); Uri imageUri = Uri.fromFile(new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), CAMERAIMAGENAME)); intent2.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT, imageUri); startActivityForResult(intent2, 102); break; */ case R.id.back: this.finish(); break; default: break; } } @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data); // 加判断 不选择照片或者不拍照时不闪退 //Log.e("data", String.valueOf(data)); //if (data == null) //return; bitmap = null; switch (requestCode) { // 选择图片库的图片 case 101: if (resultCode == RESULT_OK) { try { Uri uri = data.getData(); bitmap = MediaStore.Images.Media.getBitmap(this.getContentResolver(), uri); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } break; // 表示调用本地照相机拍照 case 102: if (resultCode == RESULT_OK) { //Bundle bundle = data.getExtras(); //bm = (Bitmap) bundle.get("data"); bitmap = BitmapFactory.decodeFile(Environment.getExternalStorageDirectory() + "/" + CAMERAIMAGENAME); } break; default: break; } Log.e("bitmap", String.valueOf(bitmap)); if (bitmap == null) { toast = Toast.makeText(MainActivity.this, "未选择图像", Toast.LENGTH_SHORT); toast.show(); return; } // 识别图片 并画框 /* Thread detect=new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { } }); detect.run(); */ // 将照片剪裁 bitmap将被释放重新赋值 //int ibWidth = imageButton.getWidth(); // int ibHeight = imageButton.getHeight(); //resizeBitmap = imageButton.resizeBitmap(bitmap, ibWidth, ibHeight); //imageButton.setBitmap(resizeBitmap); //imageButton2.setBitmap(rectBitmap); } private void detect() { MainActivity.this.runOnUiThread(new Runnable() { @Override public void run() { toDetcet.initExecDetect(MainActivity.this,bitmap); // Toast.makeText(MainActivity.this, "initialize succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); String show= toDetcet.startDetect(); // Toast.makeText(MainActivity.this, " succeed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); textView.setText(show); } }); //textView.setText(toDetcet.getReturntoMain()); } } ``` 以下是activity_main.xml ``` <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:orientation="vertical"> <TextView android:id="@+id/tv_face" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="16dp" android:text="未检测到人脸" android:textColor="@color/colorAccent" app:layout_constraintBottom_toTopOf="@+id/ll1" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <LinearLayout android:id="@+id/ll1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:orientation="horizontal" app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent"> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/addPic" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 选择图片(CV) " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/startDetect" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 开始识别 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/check" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="5dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 结果 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> <com.qmuiteam.qmui.widget.roundwidget.QMUIRoundButton android:id="@+id/back" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:layout_marginBottom="0dp" android:layout_weight="1" android:onClick="onClick" android:text=" 返回 " android:textSize="16sp" app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent" app:layout_constraintRight_toRightOf="parent" /> </LinearLayout> </LinearLayout> ``` 以下是execDetect.java ``` package com.RinGo.IMGfenlei; import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.util.Log; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import com.RinGo.IMGfenlei.R; import com.RinGo.IMGfenlei.Detector; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; public class execDetect { private Detector frontfaceDetector; private Detector smilefaceDetector; private Detector[] detectors=new Detector[10]; private Detector detector; private Bitmap bitmap; private Bitmap rectBitmap; private String returntoMain=""; private String[] detectorNames=new String[10]; private CascadeClassifier mFrontalFaceClassifier = null; //正脸 级联分类器 private CascadeClassifier mProfileFaceClassifier = null; //侧脸 级联分类器 private int smilefacenum=0; private Context mcontext; private int[] cascades=new int[10]; public void initExecDetect(Context _context,Bitmap _bitmap) { bitmap=_bitmap; mcontext=_context; cascades[0]=R.raw.haarcascade_frontalface_alt; detectors[0] = new Detector(_context,R.raw.haarcascade_frontalface_alt, 1, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); detectorNames[0]="正面人脸"; cascades[1]=R.raw.lbpcascade_frontalface; detectors[1] = new Detector(_context,R.raw.lbpcascade_frontalface, 1, 0.2F, 0.2F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); detectorNames[1]="正面人脸2"; } public String startDetect() { // bitmapToMat Mat toMat = new Mat(); Utils.bitmapToMat(bitmap, toMat); // Mat copyMat = new Mat(); // toMat.copyTo(copyMat); // 复制 // togray Mat gray = new Mat(); MatOfRect mRect = new MatOfRect(); Imgproc.cvtColor(toMat, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY); for (int id = 0; id < detectors.length; id++) { //detector = new Detector(mcontext,cascades[id], 3, 0.1F, 0.1F, new Scalar(255, 0, 0, 255)); try { int num = 0; mRect=new MatOfRect(); Rect[] object = detectors[id].detectObjectImage( gray, mRect); Log.e("objectLength", object.length + ""); num=object.length; /* for (Rect rect : object) { num++; } */ returntoMain =returntoMain+ String.format("检测到%1$d个" + detectorNames[id], num) + "\n"; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //textView.setText(String.format("检测到%1$d个人脸", facenum)); //Utils.matToBitmap(toMat, bitmap); } return returntoMain; } public String getReturntoMain() { return returntoMain; } } ``` 以下是Detector.java,定义了我的级联分类器的设置 ``` package com.RinGo.IMGfenlei; import android.content.Context; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.opencv.objdetect.Objdetect; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; /** * Created by think-hxr on 17-10-12. */ public class Detector { private CascadeClassifier mCascadeClassifier; private int mMinNeighbors; private float mRelativeObjectWidth; private float mRelativeObjectHeight; private Scalar mRectColor; /** * 构造方法 * * @param context 上下文 * @param id 级联分类器ID * @param minNeighbors 连续几帧确认目标 * @param relativeObjectWidth 最小宽度屏占比 * @param relativeObjectHeight 最小高度屏占比 * @param rectColor 画笔颜色 */ public Detector(Context context, int id, int minNeighbors, float relativeObjectWidth, float relativeObjectHeight, Scalar rectColor) { context = context.getApplicationContext(); mCascadeClassifier = createDetector(context, id); mMinNeighbors = minNeighbors; mRelativeObjectWidth = relativeObjectWidth; mRelativeObjectHeight = relativeObjectHeight; mRectColor = rectColor; } /** * 创建检测器 * * @param context 上下文 * @param id 级联分类器ID * @return 检测器 */ private CascadeClassifier createDetector(Context context, int id) { CascadeClassifier javaDetector; InputStream is = null; FileOutputStream os = null; try { is = context.getResources().openRawResource(id); File cascadeDir = context.getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE); File cascadeFile = new File(cascadeDir, id + ".xml"); os = new FileOutputStream(cascadeFile); byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead; while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) { os.write(buffer, 0, bytesRead); } javaDetector = new CascadeClassifier(cascadeFile.getAbsolutePath()); //javaDetector=new CascadeClassifier(); // javaDetector.load(cascadeFile.getAbsolutePath()); if (javaDetector.empty()) { javaDetector = null; } boolean delete = cascadeDir.delete(); return javaDetector; } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); return null; } finally { try { if (null != is) { is.close(); } if (null != os) { os.close(); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } /** * 目标检测 视频 * * @param gray 灰度图像 * @param object 识别结果的容器 * @return 检测到的目标位置集合 */ public Rect[] detectObject(Mat gray, MatOfRect object) { // 使用Java人脸检测 mCascadeClassifier.detectMultiScale( gray, // 要检查的灰度图像 object, // 检测到的人脸 1.1, // 表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%; mMinNeighbors, // 默认是3 控制误检测，表示默认几次重叠检测到人脸，才认为人脸存在 Objdetect.CASCADE_SCALE_IMAGE, getSize(gray, mRelativeObjectWidth, mRelativeObjectHeight), // 目标最小可能的大小 gray.size()); // 目标最大可能的大小 return object.toArray(); } /** * 目标检测 图片 * * @param gray 灰度图像 * @param object 识别结果的容器 * @return */ public Rect[] detectObjectImage(Mat gray, MatOfRect object) { mCascadeClassifier.detectMultiScale(gray,object); return object.toArray(); } /** * 根据屏占比获取大小 * * @param gray gray * @param relativeObjectWidth 最小宽度屏占比 * @param relativeObjectHeight 最小高度屏占比 * @return 大小 */ private Size getSize(Mat gray, float relativeObjectWidth, float relativeObjectHeight) { Size size = gray.size(); int cameraWidth = gray.cols(); int cameraHeight = gray.rows(); int width = Math.round(cameraWidth * relativeObjectWidth); int height = Math.round(cameraHeight * relativeObjectHeight); size.width = 0 >= width ? 0 : (cameraWidth < width ? cameraWidth : width); // width [0, cameraWidth] size.height = 0 >= height ? 0 : (cameraHeight < height ? cameraHeight : height); // height [0, cameraHeight] return size; } /** * 获取画笔颜色 * * @return 颜色 */ public Scalar getRectColor() { return mRectColor; } } ```

opencv单目相机像素平面到世界坐标系中指定平面如何转换？

目的： 使用固定的单目相机**_倾斜_**着检测固定平面上的两点实际长度 目前已使用opencv中calibrateCamera函数标定相机，已求得相机**内参矩阵**、**5个畸变参数**、待检测面的**旋转向量和平移向量**；  问题：现在有一张待检测面的图片，已知像素坐标，需求出对应的世界坐标（x,y）？ 注意是世界坐标系Z=0的平面 按照我的理解，是不是对像素图片进行单应性矩阵H的逆变换？如果是这样，单应性矩阵H怎么根据内参矩阵、畸变参数、旋转平移矩阵求出？张正友标定法里的单应性矩阵应该**不包含**畸变系数 网上还有一种方法通过opencv中getPerspectiveTransform、perspectiveTransform函数直接求一个面到另一个面的透视变换矩阵进行透视变换，但这种方法应该不能矫正镜头畸变吧？ 跪求，实在搞不清楚。

opencv图像处理锐化问题

使用sharpen函数锐化灰度图像，但是只是锐化了三分之一，这个是教程的代码，看不出来哪里错了，求大佬们指导下。 代码如下： #include<opencv2/core/core.hpp>//opencv2的核心头文件 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>//包括图形界面和视频图像处理的头文件 #include<iostream>//每个c++程序必须包含的头文件 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> void sharpen(const cv::Mat &image, cv::Mat &result) { result.create(image.size(), image.type()); // allocate if necessary for (int j = 1; j<image.rows - 1; j++) { // for all rows (except first and last) const uchar* previous = image.ptr<const uchar>(j - 1); // previous row const uchar* current = image.ptr<const uchar>(j); // current row const uchar* next = image.ptr<const uchar>(j + 1); // next row uchar* output = result.ptr<uchar>(j); // output row for (int i = 1; i<image.cols - 1; i++) { *output++ = cv::saturate_cast<uchar>(5 * current[i] - current[i - 1] - current[i + 1] - previous[i] - next[i]); // output[i]= cv::saturate_cast<uchar>(5*current[i]-current[i-1]-current[i+1]-previous[i]-next[i]); } } // Set the unprocess pixels to 0 result.row(0).setTo(cv::Scalar(0)); result.row(result.rows - 1).setTo(cv::Scalar(0)); result.col(0).setTo(cv::Scalar(0)); result.col(result.cols - 1).setTo(cv::Scalar(0)); } int main() { cv::Mat result; cv::Mat image; image = cv::imread("8.jpg"); sharpen(image,result ); cv::namedWindow("image"); cv::imshow("image", image); cv::namedWindow("result"); cv::imshow("result", result); cvWaitKey(0); return 0; }

如何使用opencv的Java接口中的Core.dft（）函数来实现图像的傅里叶变换？

opencv中的dft（）函数网上只找到了c++接口的，部分代码: Mat padded; //expand input image to optimal size int m = getOptimalDFTSize( I.rows ); int n = getOptimalDFTSize( I.cols ); // on the border add zero values copyMakeBorder(I, padded, 0, m - I.rows, 0, n - I.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0)); Mat planes[] = {Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)}; Mat complexI; merge(planes, 2, complexI); // Add to the expanded another plane with zeros dft(complexI, complexI); // this way the result may fit in the source matrix 链接：http://www.blogbus.com/shijuanfeng-logs/222165953.html 现在需要一个在Android上可以实现的Java代码，我尝试着按上面那个c++代码搬到Java中，代码如下： Mat bmMat = new Mat(); Utils.bitmapToMat(bm, bmMat); //bm是已经读入了的bitmap，将其转换成Mat Mat pad=new Mat(); MatOfFloat padded = new MatOfFloat(); int m = Core.getOptimalDFTSize(bmMat.rows()); int n = Core.getOptimalDFTSize(bmMat.cols()); Imgproc.copyMakeBorder(bmMat, pad, 0, m - bmMat.rows(), 0, n- bmMat.cols(),Imgproc.BORDER_CONSTANT, Scalar.all(0)); padded=(MatOfFloat)pad; Mat[] userid = { padded, Mat.zeros(padded.size(), CvType.CV_32F) }; List<Mat> planes = Arrays.asList(userid); Mat complexI = new Mat(); Core.merge(planes, complexI); Core.dft(complexI, complexI); 可是运行失败，我感觉是c++中Mat_<float>(padded)和Java中MatOfFloat这一块没有对应上，所以出现了问题。求大神解答，谢谢！！！

求一个把bmp图像灰度化并把灰度化后的像素存入数组里的C语言函数，不用opencv

求一个把bmp图像灰度化并把灰度化后的像素存入数组里的C语言函数，不用opencv

ubuntu 配置c++版本的opencv 的诸多困扰

我刚刚接触Ubuntu系统，打算在Ubuntu上做c++开发，看了很多关于如何配置opencv的帖子， 感觉都非常顺畅： 1）下载opencv 源代码 2）解压 3）创建build文件夹, 然后cd build 4）cmake, make, install等等。 但是我操作的时候有很多问题，首先： 1）opencv的源代码由于不能翻墙原因，下载非常慢，目前只能借用一些网友在百度云的存储下载。 2）在按照Opencv官网执行cmake编译的时候，非常的不顺利，会报很多错误，其中最主要的就是ippicv下载慢，也需要提前手动下载。同时，还需要修改很多文件的内容。 3）好容易cmake编译通过，但是执行make命令的时候一直就是无法通过，至今不知道原因。 希望各位有经验的大神可以帮下我，能让我快速的配好Opencv，并且非常想知道，我上述提出的一些问题大家都是如何解决的？ 感谢大家。

opencv中的imread函数问题

为什么使用imread函数时候，第二个参数的设置会最终影响是否能读入图片？比如jpg的用1的时候可以，用0的时候就说内存泄漏？但是用0不应该是强制转换成灰度图像？这真的必须按规定值使用吗？

终于明白阿里百度这样的大公司，为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了

点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点，捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类，各个线程都拥有一份线程私有的数

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过

Linux(服务器编程):15---两种高效的事件处理模式（reactor模式、proactor模式）

前言 同步I/O模型通常用于实现Reactor模式 异步I/O模型则用于实现Proactor模式 最后我们会使用同步I/O方式模拟出Proactor模式 一、Reactor模式 Reactor模式特点 它要求主线程（I/O处理单元）只负责监听文件描述符上是否有事件发生，有的话就立即将时间通知工作线程（逻辑单元）。除此之外，主线程不做任何其他实质性的工作 读写数据，接受新的连接，以及处...

阿里面试官问我：如何设计秒杀系统？我的回答让他比起大拇指

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图和个人联系方式，欢迎Star和指教 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸，打败了...

五年程序员记流水账式的自白。

不知觉已中码龄已突破五年，一路走来从起初铁憨憨到现在的十九线程序员，一路成长，虽然不能成为高工，但是也能挡下一面，从15年很火的android开始入坑，走过java、.Net、QT，目前仍处于android和.net交替开发中。 毕业到现在一共就职过两家公司，目前是第二家，公司算是半个创业公司，所以基本上都会身兼多职。比如不光要写代码，还要写软著、软著评测、线上线下客户对接需求收集...

C语言魔塔游戏

很早就很想写这个，今天终于写完了。 游戏截图： 编译环境: VS2017 游戏需要一些图片，如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论，如果暂时没有回应，可以在博客下方留言，到时候我会看到。 下面我来介绍一下游戏的主要功能和实现方式 首先是玩家的定义，使用结构体，这个名字是可以自己改变的 struct gamerole { char n

一文详尽系列之模型评估指标

点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标，针对不同机器学习问题如回归、分类、排...

究竟你适不适合买Mac？

我清晰的记得，刚买的macbook pro回到家，开机后第一件事情，就是上了淘宝网，花了500元钱，找了一个上门维修电脑的师傅，上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷，只是想要个固态硬盘的笔记本，用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后，最终决定，还是买个好（xiong）看（da）的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了，所以今天尽量客观

程序员一般通过什么途径接私活？

二哥，你好，我想知道一般程序猿都如何接私活，我也想接，能告诉我一些方法吗？ 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”，还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多，挣到的钱也没有多少，加起来不到 20W。说实话，这个数目说出来我是有点心虚的，毕竟太少了，大家轻喷。但我想，恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉，我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...

压测学习总结（1）——高并发性能指标：QPS、TPS、RT、吞吐量详解

一、QPS，每秒查询 QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS，每秒事务 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一...

Python爬虫爬取淘宝，京东商品信息

小编是一个理科生，不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具（Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver）其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 

阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug，被骂惨了。

这种新手都不会范的错，居然被一个工作好几年的小伙子写出来，差点被当场开除了。

Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。

前奏： 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者，工作4年26岁，统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况： 专业技能： 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具：SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca

2020年，冯唐49岁：我给20、30岁IT职场年轻人的建议

点击“技术领导力”关注∆  每天早上8:30推送 作者| Mr.K   编辑| Emma 来源| 技术领导力(ID：jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐：职场人35岁以后，方法论比经验重要》，收到了不少读者的反馈，觉得挺受启发。其实，冯唐写了不少关于职场方面的文章，都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯

程序员该看的几部电影

##1、骇客帝国(1999) 概念：在线/离线，递归，循环，矩阵等 剧情简介： 不久的将来，网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。 他结识了黑客崔妮蒂，并见到了黑客组织的首领墨菲斯。 墨菲斯告诉他，现实世界其实是由一个名叫“母体”的计算机人工智能系统控制，人们就像他们饲养的动物，没有自由和思想，而尼奥就是能够拯救人类的救世主。 可是，救赎之路从来都不会一帆风顺，到底哪里才是真实的世界？

Python绘图，圣诞树，花，爱心 | Turtle篇

每周每日，分享Python实战代码，入门资料，进阶资料，基础语法，爬虫，数据分析，web网站，机器学习，深度学习等等。 公众号回复【进群】沟通交流吧，QQ扫码进群学习吧 微信群 QQ群 1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle()...

作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！

CPU对每个程序员来说，是个既熟悉又陌生的东西？ 如果你只知道CPU是中央处理器的话，那可能对你并没有什么用，那么作为程序员的我们，必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的，尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事，因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起，来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说，我们首先就要搞明白它是怎么回事，也就是它的内部构造，当然，CPU那么牛的一个东

还记得那个提速8倍的IDEA插件吗？VS Code版本也发布啦！！

去年，阿里云发布了本地 IDE 插件 Cloud Toolkit，仅 IntelliJ IDEA 一个平台，就有 15 万以上的开发者进行了下载，体验了一键部署带来的开发便利。时隔一年的今天，阿里云正式发布了 Visual Studio Code 版本，全面覆盖前端开发者，帮助前端实现一键打包部署，让开发提速 8 倍。 VSCode 版本的插件，目前能做到什么？ 安装插件之后，开发者可以立即体验...

破14亿，Python分析我国存在哪些人口危机！

2020年1月17日，国家统计局发布了2019年国民经济报告，报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏，但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题：老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧！ 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日，国家统计局发布了 2019年国民经济报告 ，报告中指出：年末中国大陆总人口（包括31个

2019年除夕夜的有感而发

天气：小雨（加小雪） 温度：3摄氏度 空气：严重污染（399） 风向：北风 风力：微风 现在是除夕夜晚上十点钟，再有两个小时就要新的一年了； 首先要说的是我没患病，至少现在是没有患病；但是心情确像患了病一样沉重； 现在这个时刻应该大部分家庭都在看春晚吧，或许一家人团团圆圆的坐在一起，或许因为某些特殊原因而不能团圆；但不管是身在何处，身处什么境地，我都想对每一个人说一句：新年快乐！ 不知道csdn这...

听说想当黑客的都玩过这个Monyer游戏（1~14攻略）

第零关 进入传送门开始第0关（游戏链接） 请点击链接进入第1关： 连接在左边→ ←连接在右边 看不到啊。。。。（只能看到一堆大佬做完的留名，也能看到菜鸡的我，在后面~~） 直接fn+f12吧 &lt;span&gt;连接在左边→&lt;/span&gt; &lt;a href="first.php"&gt;&lt;/a&gt; &lt;span&gt;←连接在右边&lt;/span&gt; o...

在家远程办公效率低？那你一定要收好这个「在家办公」神器！

相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息，接下来，在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了，相反，对于沟通效率，文件协作，以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战，比如： 1在异地互相不见面的会议上，如何提高沟通效率？ 2文件之间的来往反馈如何做到及时性？如何保证信息安全？ 3如何规划安排每天工作，以及如何进行成果验收？ ......

作为一个程序员，内存和磁盘的这些事情，你不得不知道啊！！！

截止目前，我已经分享了如下几篇文章： 一个程序在计算机中是如何运行的？超级干货！！！ 作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！ 作为一个程序员，内存的这些硬核知识你必须懂！ 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识，可能大家在上大学的时候都学习过了，但是嘞，当时由于老师讲解的没那么有趣，又加上这些知识本身就比较枯燥，所以嘞，大家当初几乎等于没学。 再说啦，学习这些，也看不出来有什么用啊！

2020年的1月，我辞掉了我的第一份工作

其实，这篇文章，我应该早点写的，毕竟现在已经2月份了。不过一些其它原因，或者是我的惰性、还有一些迷茫的念头，让自己迟迟没有试着写一点东西，记录下，或者说是总结下自己前3年的工作上的经历、学习的过程。 我自己知道的，在写自己的博客方面，我的文笔很一般，非技术类的文章不想去写；另外我又是一个还比较热衷于技术的人，而平常复杂一点的东西，如果想写文章写的清楚点，是需要足够...

别低估自己的直觉，也别高估自己的智商

所有群全部吵翻天，朋友圈全部沦陷，公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创，只发新闻，可能有人注意到了。我不是懒，是文章写了却没发，因为大家的关注力始终在这次的疫情上面，发了也没人看。当然，我...

这个世界上人真的分三六九等，你信吗？

偶然间，在知乎上看到一个问题 一时间，勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工，做过家教，干过辅导班，做过中介。零下几度的晚上，贴过广告，满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月，虽然苦，但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了，在这个世界上，无论环境多么的恶劣，只要心存希望，星星之火，亦可燎原。 下文是原回答，希望能对你能有所启发。 如果我说，这个世界上人真的分三六九等，...

节后首个工作日，企业们集体开晨会让钉钉挂了

By 超神经场景描述：昨天 2 月 3 日，是大部分城市号召远程工作的第一天，全国有接近 2 亿人在家开始远程办公，钉钉上也有超过 1000 万家企业活跃起来。关键词：十一出行 人脸...

Java基础知识点梳理

Java基础知识点梳理 摘要： 虽然已经在实际工作中经常与java打交道，但是一直没系统地对java这门语言进行梳理和总结，掌握的知识也比较零散。恰好利用这段时间重新认识下java，并对一些常见的语法和知识点做个总结与回顾，一方面为了加深印象，方便后面查阅，一方面为了学好java打下基础。 Java简介 java语言于1995年正式推出，最开始被命名为Oak语言，由James Gosling（詹姆

2020年全新Java学习路线图，含配套视频，学完即为中级Java程序员！！

新的一年来临，突如其来的疫情打破了平静的生活！ 在家的你是否很无聊，如果无聊就来学习吧！ 世上只有一种投资只赚不赔，那就是学习！！！ 传智播客于2020年升级了Java学习线路图，硬核升级，免费放送！ 学完你就是中级程序员，能更快一步找到工作！ 一、Java基础 JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。 在Java基础板块中有6个子模块的学

B 站上有哪些很好的学习资源?

哇说起B站，在小九眼里就是宝藏般的存在，放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下，更别提今年的跨年晚会，我简直是跪着看完的！！ 最早大家聚在在B站是为了追番，再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频，最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了，而且学习成本还免费，真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ﾉ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源： 综合类 Oeasy： 综合

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