opencv中的merge函数

opencv中的merge函数该函数用来合并通道原型voidmerge(constMat*mv,size_tcount,OutputArraydst);第一个参数是图像矩阵数组,第二个参数是需要合并矩阵的个数,第三个参数是输出voidmerge(constvector&mv,OutputArraydst);第一个参数是图像矩阵向量容器,第二个参数是输出,这种方法无需说

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

/**********

文中例子已修改正确,具体原因见评论区

************/

该函数用来合并通道 

原型

 

版本一

void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst);

 

第一个参数是图像矩阵数组,第二个参数是需要合并矩阵的个数,第三个参数是输出

 

版本二

 

void merge(const vector& mv, OutputArray dst );

 

第一个参数是图像矩阵向量容器,第二个参数是输出,这种方法无需说明需要合并的矩阵个数,vector对象自带说明
 

简单例子

std::vector<Mat> channels;
Mat aChannels[3];

split(src, channels);              //分离到数组
split(src, aChannels);             //分离到vector对象

//do something
//xxxx

merge(channels, mergeImg);
merge(aChannels, 3, mergeImg);
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/132513.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • 电子书包“翻转”课堂

    电子书包“翻转”课堂在联想·知好乐电子书包发布会上,一场别开生面的现场教学示范引起了与会者的极大兴趣。北京教育学院的王春老师借助联想·知好乐电子书包,创新出一种名为“翻转课堂”的教学模式,就是将原来课堂上老师教授新知的环节“翻转”为课前学生自主学习,并将原来课下学生的知识内化过程“翻转”到课上。与会的教育行业专家认为,这是一种更符合学习规律、更尊重学生认知的高效的教学方式。  据同方知好乐教育公司(以下简称知好乐)总…

    2022年10月19日
    0
  • 基于Krack的网络攻击「建议收藏」

    基于Krack的网络攻击「建议收藏」更新软件包apt-getupdate安装相应的环境apt-getinstalllibnl-3-devlibnl-genl-3-devpkg-configlibssl-devnet-toolsgitsysfsutilspython-scapypython-pycryptodome下载Krack运行脚本gitclonehttps://github.com/…

    2022年6月10日
    35
  • RabbitMQ(二):Work Queues、循环分发、消息确认、持久化、公平分发

    RabbitMQ(二):Work Queues、循环分发、消息确认、持久化、公平分发

    2021年10月5日
    36
  • 视图~索引[通俗易懂]

    视图~索引[通俗易懂]视图1、什么是视图​视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次直接使用即可2、为什么要用视图​如果要频繁使用一张虚拟表,可以不用重复查询3、如何用视图“`mysqlcreat

    2022年7月4日
    21
  • net:err_unknown_url_scheme

    net:err_unknown_url_scheme

    2021年9月30日
    2.6K
  • 激光slam与视觉slam优缺点_摄影光学与镜头

    激光slam与视觉slam优缺点_摄影光学与镜头介绍Slam:同步定位与建图,就是在定位的同时,建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿,并通过传感得到的环境信息,对估计位姿调整优化,从而得到准确位姿,根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架:传感器感知*在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和预处理。前端里程计(Radar/VisualOdometry)。特征点匹配及运动估计。后端优化(Optimization)。后端接受不同时刻里程计测量位姿,以及回环检测的信息,对估计轨迹及环境信息进行全局优化。回环检测(Loop

    2022年8月23日
    9

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号