平滑滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术.空间域滤波技术即不经由傅立叶转换,直接处理影像中的像素,它的目的有两类:一类是模糊:另一类是消除噪音.空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值.邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小.-- 整理自<维基百科>与<百度百科> 滤波 VS 模糊  关于滤波和模糊: 它们都属于卷积,不同滤波方法之间只是卷积核…

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处…

之前在看卷积神经网络,很好奇卷积到底是什么,最后看到了这篇文章http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029,讲得很清楚,这篇文章中提到了对图像的滤波处理就是对图像应用一个小小的卷积核,并给出了以下例子: 可以用opencv的卷积函数来实现卷积: import matplotlib.pyplot as plt import pylab import cv2 import numpy as np img = plt.imread("api…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点…

Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)…

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把…

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余…

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周…

▶ 上一篇图像卷积 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/8535569.html.这篇使用了 OpenCV 从文件读取彩色的 jpeg 图像,进行边缘检测以后写回文件. ● 代码(没有使用局部内存优化) // convolution.cl,核函数,应该和上一篇中无优化内核是一样的 __kernel void convolution(__read_only image2d_t sourceImage, __write_only image2d_t ou…

准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生…

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模…

对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声:另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取. skimage库中通过filters模块进行滤波操作. 1.sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为:skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = fil…

转载请注明出处!!!http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV在矩阵上的卷积 在openCV官网上说是戴面具,事实上就是又一次计算一下矩阵中的每个value,那么怎么计算呢,依据该像素点的周围信息,用一个加权的公式来进行计算.那么如今就要看,周围的信息是怎样被加权的.让我们想一下这种方式,请看以下的公式: 上面的公式就是根据当前像素点的值和四个邻居的值,更新一下.相当于原来矩阵每一块3*3的小矩阵和M进行想乘一样. 在程序中,我们对该公式进行编程的话,会是…

滤波处理分为两大类:线性滤波和非线性滤波.OpenCV里有这些滤波的函数,使用起来非常方便,现在简单介绍其使用方法. 线性滤波:方框滤波.均值滤波.高斯滤波 方框滤波 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("lol4.jpg")…

▶ CPU 图像卷积,共四种方法.分别为基本串行,使用模板,使用局部内存,使用AVX指令优化 ● 全部的代码,仅在主函数中选择调用的函数名即可. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <opencv2/opencv.hpp> const char *inputFile = "R:/1.png"; const char *outputFile =…

OpenCV实现图象翻转.滤波.锐化 注:以下代码,使用opencv库函数实现了对图片的翻转.灰度图转换.各种滤波.各种锐化. 库函数相关参数及说明参阅:OpenCV中文站=>opencv教程(cn) #include <iostream> #include <stdio.h> #include <Windows.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc…

本节内容主要将如何平滑图像.如通过低通道滤波模糊图像.或者自定义滤波处理图像. import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread(r'C:\root\learn\python\opencvTest\img\opencvLog.jpg') kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25'''2D滤波函数.dst=cv2.filter2D(src,ddepth…

OpenCV 第二课 认识图像的存储结构 Mat Mat 类包含两部分,矩阵头和矩阵体.矩阵头包含矩阵的大小,存储方式和矩阵体存储空间的指针.因此,Mat中矩阵头的大小是固定的,矩阵体大小是不定的. 为了减少矩阵拷贝产生的计算消耗,opencv中一般使用引用计数方式处理矩阵,比如下面三种创建Mat的形式 Mat A,C; //这里仅仅创建了矩阵头,具体矩阵体还没创建  A=imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //给矩阵分配空间,并将首地址给了A  Mat B…

time:2015年 10月 03日 星期六 12:03:45 CST # opencv笔记2:图像ROI ROI ROI意思是Region Of Interests,感兴趣区域,是一个图中的一个子区域. OpenCV中定义的ROI是矩形的. ROI的用处包括而不限于:提取出ROI区域做进一步处理(比如人脸识别.车牌识别):将另一张图片贴放到ROI区域. 这里以第二种用处为例,将一个logo图像添加到一张大图上指定的ROI区域. 图像贴放 粗略想想,包括这四个步骤 定义大图和小图 在大图上定义R…

先看效果 说明 使用分水岭算法对图像进行切割,设置一个标记图像能达到比較好的效果,还能防止过度切割. 1.这里首先对阈值化的二值图像进行腐蚀,去掉小的白色区域,得到图像的前景区域.并对前景区域用255白色标记 2.相同对阈值化后的图像进行膨胀,然后再阈值化并取反.得到背景区域. 并用128灰度表示 3.将前景和背景叠加在一起在同一幅图像中显示. 4.用标记图和原图,利用opencv的watershed对图像进行切割. 源代码 class WatershedSegment{ private: cv…

filter2D Convolves an image with the kernel. C++: void filter2D(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArraykernel, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ) Python: cv2.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[,…

1.掩膜(mask)概念 用选定的图像,图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程.用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板.光学图像处理中,掩模可以足胶片,滤光片等.掩模是由0和1组成的一个二进制图像.当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中.通过指定的数据值,数据范围,有限或无限值,感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模. 2.掩膜的作用 数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用…

openCV学习——一.图像读取.显示.输出   一.Mat imread(const string& filename,int flags=1),用于读取图片 1.参数介绍 filename:载入的图片的路径名.支持windows位图(bmp,dib).JPEG文件(.jpeg,.jpg,.jpe).JPEG2000文件(.jp2).PNG图片(.png).便携文件格式(.pbm,.pgm,.ppm).Sun rasters光栅文件(.sr,.ras).TIFF文件(.tiff,.tif) f…

卷积.为了更好的"动态"滤波. 问题来了.为什么用卷积滤波.而不是非常easy的在频率领域内进行数据的频率处理? 为了强调我觉得的答案,已经用blog标题给出了.卷积.为了更好的"动态"滤波! 有心人可能会思考这种问题,对于带有噪声的输入信号,要滤去高频噪声(例如以下图中的信号,我特意假定输入为y = sin(10x)+sin(1000x)的输入信号,能够明显的观察到强烈的高频噪声) 假设想搞定这个滤去高频噪声本身不是难事.直接fft 转换到频率领域.然后把高频部分…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.51图像统计滤波算法  [函数名称]   图像统计滤波   WriteableBitmap StatisticalFilter(WriteableBitmap src,double T) /// <summary> /// Statistical filtering process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.&…

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.9图像均值滤波  [函数名称] 图像均值滤波函数MeanFilterProcess(WriteableBitmap src) [函数代码]        ///<summary>        /// Mean filter process.        ///</summary>        ///<param name="src">Source image</param>  …

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 准备:图像转数组,数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape…

什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象,给O和0做了区分,这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫.这个在大脑中的抽象就是模式识别. 模式识别和机器学习的区别在于:前者喂给机器的是各种特征描述,从而让机器对未知的事物进行判断:后者喂给机器的是某一事物的海量样本,让机器通过样本来自己发现特征,最后去判断某些未知…