參考鏈接: https://blog.csdn.net/XD_Cauthy/article/details/90384305
準確度有待提高...
1.重要繪圖元素介紹 (1)cv::Point Point表示平面上一個點(x,y),其中x,y都是整數。OpenCV中關於Point的定義如下: typedef Point_<int> cv::Point2i; typedef Poi
1.opencv下載 官網:https://opencv.org/ 在官網選擇Release選項,可以進入上圖的界面,選擇你想要的OpenCV版本即可。 建議:最好選擇3.x.x的版本,因爲現在市面上最新的教程一般都是3.x.x的版本
1.涉及函數 (1)imread 函數原型: Mat imread(const string& filename, int flags=1) 參數說明:①filename:文件名。②flags:加載圖片的方式 備註:imread
聲明:本博客部分參考《OpenCV3編程入門》這本書 1.Mat與lpIlmage對象 Mat對象是OpenCV2.0之後引進的圖像數據結構、自動分配內存、不存在內存泄漏問題,是面向對象 的數據結構。Mat分頭部和數據部分。 lpll
1.圖像模糊去噪原理 圖像在採集、傳輸的過程中,因爲人爲或者系統的因素難免會產生噪聲。這時候就需要對圖像進行預處理降低噪聲。圖像模糊降噪的數學原理是圖像的卷積操作。假設有一幅6x6的圖像矩形。 在6x6的圖像像素矩陣上有一個紅色中心黃色
參考鏈接:https://blog.csdn.net/u010189457/article/details/71553436?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 可以理解爲列數組成了X軸,有多少
圖像直方圖是對數據集合的一種統計方法,將統計結果分佈於一系列預定義的bin中,bin是直方圖中經常用到的一個概念,其數值是從數據中計算出的特徵統計量,這些數據不僅僅指的灰度值,統計數據可能是任何能有效描述圖像的特徵包括梯度、方向、
雙邊濾波是一種非線性的濾波方法,是結合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的一種折衷處理,同時考慮空間與信息和灰度相似性,達到保邊去噪的目的,具有簡單、非迭代、局部處理的特點。之所以能夠達到保邊去噪的濾波效果是因爲濾波器由兩個函數構成:
在進行數字圖像處理時,我們可能會需要將某種尺寸的圖像轉換爲其他尺寸的圖像,這樣會存在放大圖像核縮小圖像兩種可能。opencv提供了一個真正意義上的圖像所方函數resize(),但在本篇中主要學習以下使用圖像金字塔進行圖像的所方,圖
針對圖像的閾值操作,opencv除了提供threshold函數也提供了adaptiveThreshold()函數,從字面意思可以翻譯爲自適應閾值操作,函數的主要功能是將灰度圖轉化爲二值圖像。其函數原型如下: void cv::ad
圖像直方圖描述了圖像中灰度值的分佈情況,直方圖均衡化就是通過拉伸像素強度分佈範圍來增強圖像對比度的一種方法。如下圖: 可以看到像素主要集中在中間的一些強度值上。直方圖均衡化要做的就是拉伸這個範圍。如下: 作途中綠色圈圈出了
1. Sobel算子 前面我們已經介紹了圖像的卷積操作,而一個最重要的卷積運算就是對導數的計算,假設我們需要檢測圖像中的邊緣部分,如下圖所示: 前面我們介紹圖像的高頻和低頻分量的時候說到,圖像的高頻分量一般出現在像素值顯著改
上一篇介紹了分別利用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔結合opencv提供的pyrDown和pyrUp函數實現了圖像的縮放,opencv還提供了另外一種圖像縮放函數resize()實現對輸入圖像縮放到指定大小,其函數原型如下: void
1.霍夫變換綜述 霍夫變換是圖像處理中從圖像中識別幾何形狀的基本方法之一,應用很廣泛,也有很多改進算法。主要用來從圖像中分離出具有某種相同特徵的幾何形狀。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測直線。在圖像處理中可以通過霍夫變換可以快速
腐蝕和膨脹是對二維圖片的進行操作的形態學運算,簡單來講形態學操作就是基於形狀的一系列圖像處理操作,通過將結構元素作用於輸入圖像來產生輸出圖像。腐蝕(Erosion)和膨脹(Dilation)是最基本的形態學操作,他們運用廣泛主要有