图像的形态学操作有基本的腐蚀和膨胀操作和其余扩展形态学变换操作(高级操作)-----开运算,闭运算,礼帽(顶帽)操作,黑帽操作...(主要也是为了去噪声,改善图像) 形态学操作都是用于处理二值图像(其实也可以用于彩图,只是结果....)的,1位白,0位黑... 主要是基于卷积核的操作,设立一个指定大小的核,然后用这个核的中心点(默认的,可以修改)分别在每个像素点对照一遍,如果有与周围的值不同的改变值(1为0,0为1)就是腐蚀操作, 将周围像素的最大值赋给全部像素为膨胀操作,其他高级操作都是在腐蚀…

今天我们来学习一个最简单的程序,即从文件读取图像并且创建窗口显示该图像. 目录 [imread]图像读取 [namedWindow]创建window窗口 [imshow]图像显示 [imwrite]图像写入文件 [waitKey]等待按键按下 前言 在说正文之前先简单介绍一下Mat类.Mat类是opencv2.0的主流图像类型,在之前opencv1.0使用的Iplimage*类型,Iplimage*是C语言接口类型,使用Iplimage*时需要考虑到关闭窗口时图形内存的释放问题.而使用Mat则在…

正式进入OpenCV学习了,前面开始的都是一些环境搭建和准备工作,对一些数据结构的认识主要是Mat类的认识: [1.学习目标] 图像的加载:imread() 图像的修改:cvtColor() 图像的显示:imshow() 图像的保存:   imwrite() [2.函数原型与参数说明] a.图像的加载: Mat imread( ); 参数说明: filename:文件盘符 flags:flags>0,三通道彩色图   flags=0,灰度图    flags<0,包含Alpha通道的图像 b.…

#图像的缩放操作 #cv.resize(src,dsize,dst=None,,fx=None,fy=None,interpolation=None) #src->原图像,dsize->目标图像的大小(列*行(和其他API不同),fx->相对于原图的水平轴比列,fy->相对于原图的竖直轴的比例 #interpolation—>插入方式 )(一般dsize和fxfy只设其一,会自动推算另一个) image = cv.imread("E:/pictures/1.jpeg…

在图像中寻找轮廓 首先利用Canny算子检测图像的边缘,再利用Canny算子的输出作为 寻找轮廓函数 findContours 的输入.最后用函数 drawContours 画出轮廓.边界Countour利用 vector<vector<Point> > 类型变量进行存储.findContour参数详细见此. 计算物体的凸包 将寻找轮廓的输出作为 函数 convexHull 的输入寻找凸包.凸包Hull也是利用 vector<vector<Point> >…

矩阵的掩码操作很简单.其思想是:根据掩码矩阵(也称作核)重新计算图像中每个像素的值.掩码矩阵中的值表示近邻像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大影响.从数学观点看,我们用自己设置的权值,对像素邻域内的值做了个加权平均. 测试用例 思考一下图像对比度增强的问题.我们可以对图像的每个像素应用下面的公式: 上面那种表达法是公式的形式,而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式.使用掩码矩阵的时候,我们先把矩阵中心的元素(上面的例子中是(0,0)位置的元素,也就是5)对齐到要计算的目标像素上,再把邻域像…

学习图像梯度,图像边界等 梯度简单来说就是求导. OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr和Lapacian.Sobel,Scharr其实就是求一阶或二阶导.Scharr是对Sobel的部分优化.Laplacian是求二阶导. 1.Sobel算子和Scharr算子 Sobel算子是高斯平滑和微分操作的结合体,所以他的抗噪声能力很好.你可以设定求导的方向(xorder 或 yorder).还可以设定使用的卷积核大小(ksize).当ksize=-1时,会使…

[Mat数据类型和基本操作] ®.运行环境:Linux(RedHat+OpenCV3.0) 1.Mat的作用: Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组.能够用来保存实数或复数的向量.矩阵,灰度或彩色图像,立体元素,点云,张量以及直方图(高维的直方图使用SparseMat保存比较好).简而言之,Mat就是用来保存多维的矩阵的. 2.Mat的常见属性: data: uchar类型的指针,指向Mat数据矩阵的首地址.可以理解为标示一个房屋的门牌号: dims: Mat矩阵的维度,若Mat…

直方图计算 直方图可以统计的不仅仅是颜色灰度, 它可以统计任何图像特征 (如 梯度, 方向等等).直方图的一些具体细节: dims: 需要统计的特征的数目, 在上例中, dims = 1 因为我们仅仅统计了灰度值(灰度图像). bins: 每个特征空间 子区段 的数目,在上例中, bins = 16 range: 每个特征空间的取值范围,在上例中, range = [0,255] 怎样去统计两个特征呢? 在这种情况下, 直方图就是3维的了,x轴和y轴分别代表一个特征, z轴是掉入  组合中的样本…

图像金字塔指的是同一图像不同分辨率的子图的集合,有向下取样金字塔,向上取样金字塔,拉普拉斯金字塔....它是图像多尺度表达的一种,最主要的是用于图像的分割 向下取样金字塔指高分辨率图像向低分辨率图像的转换,从第i层获得第i+1层的步骤(G[i]->G[i+1]) 1.对图像G[i]进行高斯卷积,卷积核为得到一个新的高斯模糊后的图像, 2.对新图像删除所有偶数行和偶数列(像素),得到缩小为原图四分之一的新图,即G[i+1] 上述操作称为Octave. 重复下去,可以不断缩小图像(每次变为原图的四分…