cv::Matの基本処理 — OpenCV-CookBook
マルチチャンネルと多次元配列¶ OpenCV 2.2 以降，2次元配列用の cv::Mat クラスと，多次元配列用の cv::MatND クラスが統一されました．つまり，現在は， cv::Mat で任意次元の配列を表現します． しかし，今まで cv::Mat を引数に取っていた関数が，すべて「多次元（>=3次元）」の Mat に対応しているとは限らないので注意が必要です． OpenCVの構造には，次元とチャンネルの概念があります． チャンネル（channel）：要素の次元 次元（dimension）：複数の要素からなる配列の次元 マルチチャンネル多次元配列の例（Dim=2 Ch=2, Dim=2 Ch=1, Dim=2 Ch=3, Dim=3 Ch=4）： 上記の例のように， や の配列は，1次元ベクトルではなく，1行の2次元行列と見なされることに注意してください．つまり，Mat の次元は
OpenCV 3とPython 3で特徴量マッチング（A-KAZE, KNN） - Qiita
OpenCVで特徴量マッチング 特徴量マッチングとは、異なる画像でそれぞれ抽出した特徴量の対応付けのことです。 パノラマ画像の作成 物体検知 動体追跡 で登場する技術です。 OpenCVには、以下のライブラリが用意されています。 特徴量抽出 特徴量マッチング マッチング結果の表示 今回は、OpenCV 3 + Python 3 を使って、下記のような、回転、ズームした画像の特徴量マッチングをしてみます。 マッチング結果を描画 OpenCVとは OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。 ■ OpenCVを使った動体追跡の例 (OpenCV Google Summer of Code
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