卷积边界问题 图像卷积的时候边界像素,不能被卷积操作,原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠,所以当3x3滤波时候有1个像素的边缘没有被处理,5x5滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理. 处理边缘 在卷积开始之前增加边缘像素,填充的像素值为0或者RGB黑色,比如3x3在四周各填充1个像素的边缘, 这样就确保图像的边缘被处理,在卷积处理之后再去掉这些边缘. openCV中默认的处理方法是: BORDER_DEFAULT 此外常用的还有如下几种: - BORDER_CONSTANT – 填充边缘…

EPF滤波概述 均值与滤波的缺点:并没有考虑中心像素点对整个输出像素的贡献,实际上锚定的那个点贡献应该是最大的 高斯滤波的缺点:当边缘值梯度很大的时候,应减少中心像素点的权重,而高斯滤波没有考虑 边缘保留滤波: 高斯双边 均值迁移 局部均方差 高斯双边滤波 非局部均值滤波 example #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void ad…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 边缘保留滤波 十分重要(美颜的核心) # 高斯双边模糊(考虑到了像素之间差异) #双边模糊 , 边缘差距大的保留 def bi(img): #美颜滤镜 dst = cv.bilateralFilter(img , 0, 100 , 15) #第三个参数大一点(color),第四个小一点(space) cv.imshow("bi" , dst) def S…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope…

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和…

Canny边缘检测 声明:阅读本文需要了解线性代数里面的点乘(图像卷积的原理),高等数学里的二元函数的梯度,极大值定义,了解概率论里的二维高斯分布 1.canny边缘检测原理和简介 2.实现步骤 3.总结 一. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny算子是28岁的John Canny在1986年提出的,该文章发表在PAMI顶级期刊(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern A…

============================================== 版权所有:小熊不去实验室CSDN博客 ============================================== 在PHOTOSHOP里,羽化就是使你选定范围的图边缘达到朦胧的效果. 羽化值越大,朦胧范围越宽,羽化值越小,朦胧范围越窄.可根据你想留下图的大小来调节.算法分析:1.通过对rgb值增加额外的V值实现朦胧效果2.通过控制V值的大小实现范围控制.3.V  = 255 * 当前点…

图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa…

边缘检测 对图像进行边缘检测之前,一般都需要先进行降噪(可调用GaussianBlur函数). Sobel算子 与 Scharr算子 都是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator),用来计算图像灰度函数的近似梯度.结合了高斯平滑和微分求导.Sobel算子与Scharr算子的内核不同,Sobel内核产生误差比较明显,Scharr更为准确一些. Sobel算子的计算步骤: 在两个方向求导:将原图分别与两个3x3的内核进行卷积计算,得到Gx与Gy 在图像的…

梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(无论是横向的.纵向的.斜方向的等等),所须要的无非也是一个核模板.模板的不同结果也不同.所以能够看到,全部的这些个算子函数,归结究竟都能够用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已.而且这仅仅是这类滤波函数的一个用途,以前写过一个关于matlab下滤波函数imfilter()的扩展应用(等同于opencv的cv2.filter2D函数): 图像滤波函数imfilter函数的应用及其扩展…

opencv对图像进行边缘及角点检測 先看结果: 代码: // ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" class Imagedetector{ public: Imagedetector():threshold(-1) ,cross(5…

3种边缘检測算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性.沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像.梯度定义为一个向量. %20\nabla%20f(x,y)=\begin{pmatrix}G_x%20\\%20G_y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}%20\frac{\partial%20f}{x}%20\\%20\frac{\partial%20f}{y}%…

原地址:http://blog.csdn.net/sogarme/article/details/12942971 当把前景和背景分开时,黑色代表背景,白色代表前景,如下图1—记作img1 为了平滑过渡,做边缘羽化,结果如下图2—记作img2 cvSmooth(img1,img2,CV_BLUR,11,11); 即可从图1得到图2: 有了图2,就可以把黑色部分替换成你所需的背景,白色部分替换成前景,过度部分按像素比例分给前景和背景 原理:CV_BLUR是均值平滑 cvSmooth(img1,im…

EPF:E边缘,P保留,F滤波 import cv2 as cv import numpy as np def bi_demo(image): # bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None) """ 同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的 双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果: 在图像的平坦区域,像素值变化很小,对应的像素范围域权重接近于1,此时…

2018-03-0422:16:11 import cv2 as cv import numpy as np def bi_demo (image): print ("ceshi") dst = cv.bilateralFilter(image,0,100,15) cv.imshow("bi_demo",dst) def shift_demo(image): dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,50) cv.imshow(…

设计函数如下: 其中 void gratingdetect(Mat &graysrc, Mat &graydst, int high, int low); 参数列表中,第一项是输入的灰度待跟踪图像,第二项是输出图像. 第三项high是检测阈值,第四项low是跟踪阈值. void gratingdetect(Mat &graysrc, Mat &graydst, int high, int low) { int rowNum = graysrc.rows; int colNu…

拉普拉斯算子 Mat dst; // ksize 3 ,必须是奇数,不同大小会有不同的效果 Laplacian(src, dst, -1, 3, 1.0, 0, BORDER_DEFAULT); imshow("Laplacian", dst); 拉普拉斯算子的缺点:当图像中细节过多,或者有很多噪声的时候,非常容易收到影响 锐化 // 锐化 Mat sh_op = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0…

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0…

1.改变图像的亮度和对比度: 算法介绍:对每一点像素值的r,g,b,值进行乘法和加法的运算. 代码使用: ; y < image.rows; y++ ) { ; x < image.cols; x++ ) { ; c < ; c++ ) { new_image.at<Vec3b>(y,x)[c] = saturate_cast<uchar>( alpha*( image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + beta ); } } } 2.ope…

原文地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/9849973 有一种方式不需要自己配置所有的Sun JDK, Android SDK以及NDK,Eclipse等设置,使用已经配置好的开发套件就可以进行直接的开发,由NVIDIA开发的开发套件Tegra Android Development Pack能够直接设置好所有的开发环境,而且最新的版本还包含了OPENCV,不想自己配置的朋友可以直接下载这个套件.但是我本人没有尝试过使用这个套件,…

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享 下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*…

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,…

总结原博文中的一些边缘检测算子和滤波器.(Canny算子,  Sobel算子,  Laplace算子以及Scharr滤波器) 首先,一般的边缘检测包括三个步骤: 1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能.常见的滤波方法主要有高斯滤波 2)增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值.增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来.在具体编程实现时,可通过计算梯度幅值来确定. 3)检测:…

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla…

为什么要CMake,这里我陈述自己的想法,作为一个刚使用opencv库的小白来说,有以下大概三点内容 1.由于在学习图像处理滤波器中,需要用到各种边缘保护滤波器(EPS)算法,但是这些算法在OpenCV 3.1.0的Release版本中存在很少,因为他们把大量的算法存放在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模块里的ximgproc文件夹下,所以如果我们想要使用这个目录的功能,就需要自己重新进行OpenCV的编译. 2.由于现在官方的opencv3.1.0要在x64上使用,而且在vis…

atitit  opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册  knn  svm  1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配   3D Tracking PCA) Markov Models    \3 1.4. 图像处理  1 梯度.边缘和角点  2 采样.插值和几何变换  3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用  6 连接部件   7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9…

上一篇 <OpenCV 之 图像平滑> 中,提到的图像平滑,从信号处理的角度来看,实际上是一种“低通滤波器”. 本篇中,数字图像的边缘,因为通常都是像素值变化剧烈的区域 (“高频”),故可将边缘检测视为一种 “高通滤波器”. 现实图像中,对应于像素值变化剧烈的情况如下: 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2) 表面方向的不连续 (例如,正方体的不同的两个面) 3) 物体材料不同 (光的反射系数也不同) 4) 场景中光照不同 (例如,有树荫的路面)   OpenCV 中,边缘检测常…

1  图像平滑 图像平滑,可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring),实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波,则图像中任一点 (x, y),经过平滑滤波后的输出 g(x, y) 如下: $\quad g(x, y) = \sum \limits_{s=-a}^a \: \sum \limits_{t=-b}^b {w(s, t)\:f(x+s, y+t)} $ 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 M…

sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo…

cv::Mat 是C++版OpenCV的新结构. cvSmooth() 是老版 C API. 没有把C接口与C + + 结合. 建议你们也可以花一些时间看一下介绍. 同样,你如果查看opencv/modules/imgproc/src/smooth.cpp ,你就会明白cv::boxFilter()和 cvSmooth(CV_BLUR)等价在新的C++ 接口. Calling cvSmooth: void callCvSmooth(cv::Mat srcmtx, cv::Mat dstmtx,…