OpenCV

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 本文转载自：科研大匠 针对学位论文作假行为，8月26日，教育部发布了 《关于几起高校学位论文作假行为查处情况的通报》 (全文详见文末) ，除通报了复旦大学、电子科技大学和厦门大学等3起学位论文作假行为查处情况外。通报还要求 ： 各高校要 立即采取行动，全面 复核、排查近5年 （2015年8月1日—2020年7月31日） 授予博士、硕士学位的论文。 通报还要求： 各高校要抓紧收集分析新闻媒体曝光的学位论文抄袭、买卖、代写等作假行为处理案例， 面向所有研究生反复开展警示教育。 据不完全统计，目前 已有至少3所高校按照文件要求 ，发布了《关 于开 展研究生学位论文作假行为全面排查工作的通知》。 此外，最近，对于打击学位论文作假、加强导师和研究生管理方面， 教育部 出台了多份重磅文件。 9月22日，教育部、国家发改委、财政部三部门联合印发 《关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》 （以下简称《意见》） ，《意见》明确提出： 将学位论文作假行为作为信用记录，纳入全国信用信息共享平台 。 进一步提高论文抽检比 ， 敢于让不合格的学生毕不了业，倒逼学生潜心治学。 近期还将出台《研究生导师指导行为准则》等。 详见： 重磅：学位论文作假将纳入信用记录！ 教育部：将给予导师决定硕博士能否毕业的自主权！ 重磅

据说 中国大学生占全国人口的比例 是7%左右；如果只算本科生，那这个比例是3.5%左右。而本科生人群中，有一半以上的人，不会选择考研。 因此，本文的受众群体可能比较少，但这没有关系。 无论如何，“考研”是我们日常聊天中无法绕开的一个话题，连农村的大爷大妈都会谈论他们家孩子要不要考研的事儿。即使考研与你自身无关，甚至无缘，你通过本文多了解一些关于考研的信息，也是有好处的。 恰好我自己也经历过考研，我是2016年毕业于电子科技大学硕士，读的专业是计算机软件方向。虽然我已经毕业两年多了，但我仍然对自己的考研经历印象深刻。 因此，我有必要写下这篇文章，让需要的人受益。 那些所谓“过来人”的言论，准确吗？ 关于考研，我们经常听到一些人的言论，有的人会果断地说“考研很有意义”，有的人则斩钉截铁地说“考验是浪费时间”。比较可笑的是，很多“大V”也会把话说得很绝对。 那些所谓的“过来人”，在经历了社会的磨练之后，小有成就，然后开始呼吁大家“不要考研”，因为完全可以利用这三年的时间在社会上做出一番业绩。 相反，还有一群人，因为选择考研而让自己拥有了一个更广阔的平台和发展空间，于是开始放大考研带给他们的收益。 而我的看法是：以上言论，都不准确。 事实上，每个人自身的处境和能力都有所不同。在人生道路的选择上，我们不应该被别人的判断所左右。这就好比，我很热爱祖国的大好河山，如果我建议大家“不要留学”，那么

模糊图像 图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声. 卷积 就是叠加.卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。 通俗的说： 在输入信号的每个位置，叠加一个单位响应，就得到了输出信号。 这正是单位响应是如此重要的原因。 卷积的应用 用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，然后模板上的点和图像上对应的点相乘，然后各点的积相加，就得到了该点的卷积值。对图像上的每个点都这样处理。由于大多数模板都是对称的，所以模板不旋转。卷积是一种积分运算，用来求两个曲线重叠区域面积。可以看作加权求和，可以用来消除噪声、特征增强。 把一个点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替。 卷积是一种线性运算,图像处理中常见的mask运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。 卷积关系最重要的一种情况，就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。利用该定理，可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为频率域的相乘运算，从而利用FFT等快速算法，实现有效的计算，节省运算代价 用图片来说明 OpenCV中自带了4种模糊算法： blur（均值模糊） GaussianBlur（高斯模糊） medianBlur（中值模糊） bilateralFilter（双边滤波） 新建项目

Reference Links Opencv+ qt5.1 完美配置 - 脚踏实地 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/9421193 【OpenCV】学习札记与源码分析: imread( )函数 - 综合 http://www.myexception.cn/other/1406789.html openCV基础函数imread第二个参数 - qq764666379的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/haoyunchao/article/details/18325875 源码解析: Imread函数 - 松子茶的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/songzitea/article/details/11096287 代码：main.cpp /* Time： 2016.12.07 * Author： WJ * Function： 函数imread（） read a image * Reference： * Opencv+ qt5.1 完美配置 - 脚踏实地 - 博客频道 - CSDN.NET * http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article

opencv教程3.1.0（一）（c++） opencv包含以下几个模块，每个模块中包含一些共享或者静态的库 1.core：核心组件模块 基础结构及操作，动态结构，数组操作，绘图函数、XML/YAML、聚类及实用程序和系统函数宏。 2.Imagpro：图像处理模块 包括线性和非线性图像滤波，几何图像变换（调整大小，仿射和透视扭曲，通用的基于表的重新映射），色彩空间转换，直方图等的图像处理模块。 3.video：视频分析模块，包括运动估计，背景减除和对象跟踪算法。 4.calib3d：基本的多视图几何算法，单个和立体相机校准，物体姿态估计，立体声对应算法和3D重建的元素。 5.features2d：2维特征框架 特征检测与描述，特征检测提取匹配接口，关键点与匹配点绘图及对象分类。 6.objdetect：检测对象和预定义类的实例（例如，面部，眼睛，杯子，人，汽车等）。级联分类器及SVM。 7.highgui：顶层GUI及视频I/O 用户界面，读/写图像及视频，QT新功能。 cv Namespace 所有OpenCV类和函数都被放置在cv命名空间中。 因此，要从代码访问此功能，需使用cv :: specifier或使用命名空间cv； **个人理解是有了cv可以调用#include中的方法，两者互相关联。 1 #include "opencv2/core.hpp" ... cv::Mat

cv::Scalar scalar1(v); cv::Mat mat3(size,CV_8UC1,scalar1); std::cout <<mat3<< std::endl; std::cout << std::endl; int a[ 2 ][ 3 ][ 3 ]= { {{ 0 , 0 , 0 },{ 0 , 0 , 0 },{ 0 , 0 , 0 }}, {{ 0 , 0 , 0 },{ 0 , 0 , 0 },{ 0 , 0 , 0 }} }; cv::Mat mat4( 2 ,a[ 0 ][ 0 ],CV_8UC1); std::cout <<mat4<< std::endl; std::cout << std::endl; std::vector <std::vector< int >> arr2( 2 ,std::vector< int >( 3 , 20 )); // 创建二维数组 // std::vector<int>arr2(2); cv::Mat mat5(arr2,CV_8UC1); std::cout <<mat5<< std::endl; std::cout << std::endl; cv::Mat mat6 =(cv::Mat_< double >( 2 , 3 )<< 1.2 , 1.3 , 0.1 , 0.5 , 9.3 , 8.6 ); std

mat.type()函数 opencv中Mat存在各种类型，其中mat有一个type（）的函数可以返回该Mat的类型。类型表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量。具体的有以下值： 通道数我们可以发现，C4=C3+8、C3=C2+8 c++ opencv mat 最大值 #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { uchar data[] = { 10, 200, 5, 7, 9, 15, 35, 60, 80, 170, 100, 2, 55, 37, 70 }; Mat m1(3, 5, CV_8U, data); Mat m_min, m_max; // minimum value, maximum value double minVal, maxVal; int minIdx[2] = {}, maxIdx[2] = {}; // minnimum Index, maximum Index minMaxIdx(m1, &minVal, &maxVal, minIdx, maxIdx); cout << "[m1] = " << endl << m1 << endl << endl; cout << "[m_min] = " <