| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 주일설교
- 확률
- probability
- No SQL
- data science
- 우리들교회
- openCV
- MongoDB
- 딥러닝
- Big Data
- 통계
- c++
- WebGL
- nodeJS
- Machine Learning
- 김양재 목사님
- 몽고디비
- 빅데이터
- Deep learning
- Statistics
- 김양재 목사
- 인공지능
- 빅 데이타
- R
- 김양재
- 빅 데이터
- node.js
- 빅데이타
- 데이터 과학
- Artificial Intelligence
Archives
- Today
- Total
목록image pointer (2)
Scientific Computing & Data Science
[OpenCV] Image Pointer(ptr)를 이용하여 픽셀 접근하기
이미지의 row(행) 번호 j에 대한 첫번째 열의 픽셀 데이터 포인터는 다음과 같습니다: uchar* data= image.ptr(j); 이를 이용한 픽셀 처리에 대한 예제 코드는 다음과 같습니다: 12345678910111213141516171819// open the imagecv::Mat image = cv::imread( IMAGE_FILE_PATH ); // number of linesint nl = image.rows; // total number of elements per lineint nc = image.cols * image.channels(); for ( int j = 0; j
Programming/OpenCV
2015. 3. 1. 23:05
[OpenCV] Reducing Color Space (Quantization)
landscape.jpgcolorReduce.cpp1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041#include "stdafx.h"#include "opencv2\opencv.hpp" /////////////////////////////////////////////////////////////////////////// colorReducevoid colorReduce( cv::Mat &image, int div = 64 ) { int nl = image.rows; // number of lines // total number of elements per line int nc = image.cols * image.chann..
Programming/OpenCV
2015. 2. 22. 23:02