扩充图像边界:copyMakeBorder 函数 在图像处理过程中,因为卷积算子有一定大小,所以就会导致图像一定范围的边界不能被处理,这时就需要将边界进行适当扩充. void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& value=Scalar()); src,输入图像,即原图像,填 Mat 类的对象即…

图像处理中经常遇到使用当前像素邻的像素来计算当前像素位置的某些属性值,这样就会导致边界像素处越界访问,一般有两种方法解决这种问题:只对不越界的像素进行处理:对图像边界进行拓展,本文主要介绍如何使用OpenCV简单的对边界进行拓展. 边界的拓展方式 OpenCV提供了几种不同的边界拓展策略: * BORDER_REPLICATE: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh * BORDER_REFLECT: fedcba|abcdefgh|hgfedcb * BORDER_REFLECT_1…

效果图: *一阶导数与Soble算子 *二阶导数与拉普拉斯算子 定义:把图片想象成连续函数,因为边缘部分的像素值是与旁边像素明显有区别的,所以对图片局部求极值,就可以得到整幅图片的边缘信息了. 不过图片是二维的离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导. Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度. 拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Sobel算子效果图: Scharr算子是Sobel的升级增强 import cv2 as cv imp…

对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果. 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数的使用需要一个核模板,对图像的滤波操作过程为:将和模板放在图像的一个像素A上,求与之对应的图像上的每个像素点的和,核不同,得到的结果不同,而滤波的…

介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)…

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect…

OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #…

我们经常会有对图像边缘做扩展的需求.比如 希望卷积后得到的矩阵大小不变 希望改变图像大小,但是不改变宽高比 opencv实现 opencv中使用copyMakeBorder()来完成这一功能 api src是原图像矩阵 dst是新图像矩阵 top/bottom/left/right是边界扩展的大小(比如5就代表5个像素) borderType value是扩充的像素填什么值 borderType分两种: BORDER_CONSTANT 边缘填充用固定像素值,比如填充黑边,就用0,白边255 BO…

在对图片进行卷积处理的时候,如果卷积模版(卷积内核)过大,且不对原图的边界进行扩充,会导致处理之后得到的图片尺寸变的很小,也就是严重失真. 而扩充边界有多种方法,本文就介绍一下这些填充方法. 这是原始图像.      根据图像的边界的像素值,向外扩充图片,每个方向扩充50个像素. a = cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_REPLICATE)      把靠近边界的50个像素翻折出去(轴对称): a = cv2.copyMakeBorde…

图像旋转:本质上是对旋转后的图片中的每个像素计算在原图的位置. 在opencv包里有自带的旋转函数,当你知道倾斜角度theta时: 用getRotationMatrix2D可得2X3的旋转变换矩阵 M,在用warpaffine函数可得倾斜后的图像dst. 很方便啊,为什么还要自己实现底层的图像旋转呢?因为有些地方你用这两个函数就会出现问题,比如说: 当原图的size是MXN,且图像是完全填充的(因为如果有留白可能还不能将问题完全反映出来),现在你需要将它90°变换(为了形象说明),可是用前面两个…