引自:https://blog.csdn.net/column/details/stylizefliter.html 学习OpenCV:滤镜系列(15)——羽化(模糊边缘) 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 2013-06-30 23:28   11486 学习OpenCV:滤镜系列(14)——载入选区 =================================…

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子 转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子 一阶导数的梯度算子 高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 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, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯…

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的…

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e…

在上一节中,已经完成了OPENCV的配置,在本节接触几个Opencv图像处理相关的程序,看看opencv用简洁的代码能够实现哪些有趣的图像效果. 1.第一个程序:图像显示 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;//包含cv命名空间 void main() { Mat srcImage = imread("D:\\FOR_SLAM\\lena.jpg"); imshow("原始图",srcImage…

<OpenCV图像处理编程实例>例程复现 随书代码下载:http://www.broadview.com.cn/28573 总结+遇到的issue解决: 第一章 初识OpenCV 1.VS2015安装OpenCV2.4.11 四步骤: 1)步骤一:下载Windows安装包OpenCV2.4.11并解压,本人为:D:\ProgramFiles\opencv2 2)步骤二:配置OpenCV2.4.11的环境变量,本人为:D:\ProgramFiles\opencv2\opencv\build\x8…

OpenCV图像处理学习笔记-Day1 目录 OpenCV图像处理学习笔记-Day1 第1课:图像读入.显示和保存 1. 读入图像 2. 显示图像 3. 保存图像 第2课:图像处理入门基础 1. 基本概念 2. RGB转灰度 第3课:像素处理 1. 读取像素 2. 修改像素 第4课:使用numpy进行像素操作 1. 读取像素 2. 修改像素 第5课:获取图像属性 1. 形状:行.列.通道数 2. 像素数目 3. 获取图像类型 第6课:图像ROI 1. ROI(region of interest…

OpenCV图像处理学习笔记-Day03 目录 OpenCV图像处理学习笔记-Day03 第31课:Canny边缘检测原理 第32课:Canny函数及使用 第33课:图像金字塔-理论基础 第34课:pyrDown函数及使用-向下采样 第35课:pyrUP函数及使用-向上采样 第36课:向下取样与向上取样的可逆性研究 第37课:拉普拉斯金字塔 第38课:图像轮廓 第39课:直方图的概念 第40课:绘制直方图 第31课:Canny边缘检测原理 第32课:Canny函数及使用 edges = cv2.…

OpenCV图像处理学习笔记-Day4(完结) 第41课:使用OpenCV统计直方图 第42课:绘制OpenCV统计直方图 pass 第43课:使用掩膜的直方图 第44课:掩膜原理及演示 第45课:直方图均衡化原理 第46课:直方图均衡化函数equalizeHist 第47课:subplot函数的使用 第48课:matplotlib.pyplot.imshow函数的使用 第49课:直方图均衡化对比 第50课:傅里叶变换理论基础 第51课:numpy实现傅里叶变换 第52课:使用numpy实现逆傅…

整个工程进展到这一步也算是不容易吧,但技术含量也不怎么高,中间乱起八糟的错误太烦人了,不管怎么样,现在面临了最大的困难吧,图像处理算法.算法确实不好弄啊,虽然以前整过,但都不是针对图像的. 现在的图像算法太多了,好像谁都在研究,没有一个统一的路线,看论文也是越看越糊涂,无奈之下还是自己好好学学吧,幸好队友以前也搞过,大家也都愿意参与进来了,很开心! 首先改变下策略吧,之前一直在linux中直接在QT中利用OpenCV库进行图像处理的尝试,但是效率太差了,每次想要结果,都要用板子,所以,现在改用O…

2014 4.20 近期想做一个关于图像处理的软件玩玩,可惜也没有什么特别的想法,就当玩玩好了,准备用Opencv开源库实现下简单的功能吧. Opencv是一个专业的图像处理库,里面有非常多基础函数能够实现非常多非常多功能,明天開始动工吧,真是兴致来了挡也档不住,思考一晚上! 2014 4.21 本来想用Vs2010做下,发现配置有点麻烦,还是选择Vc6干吧,选用的库为 Opencv1.0. 配置Visual C++ 6.0 全局设置 菜单Tools->Options->Directories…

简介: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等) 3.霍夫线变…

这篇博客就是在PI上直接写出来的!cheers!! PI3的性能已经非常强劲,而作为一个能够独立运行的运算单元,使用它来做图像处理,将是非常适合的.为了挖掘机器的最大潜能,我没有采用比较常见的python等方法,而是直接使用c++实现相关算法,同时使用QT实现GUI操作.这篇文章就是最基本的环境搭建. 一.QT的配置: 1:更新软件源 $ sudo apt-get update 2:替换旧的软件包 $ sudo apt-getupgrade 3:执行树莓派固件升级: 3.1.树莓派固件:可以理解…

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp…

简介: 在利用opencv进行图像处理时,通常需要批量读取图片,然后做相应的处理,我们可以用C++文件的输入流来进行图片的读取,这要求我们应该事先,将图片图片名生成txt文件,具体请参见之前的博文[ubuntu中获取文件名称并生成txt文件]. 例程: 实现功能,批量读取指定目录下的图片,为了检验是否成功,显示第一张图片的长和宽. #pragma GCC diagnostic error "-std=c++11" #include <opencv2/core/core.hpp&g…

#include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { Mat Valley = imread("/home/ttwang/Valley.jpg"); M…

转载请注明出处:http://xiahouzuoxin.github.io/notes 腐蚀与膨胀 腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最主要的操作,之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算. 腐蚀和膨胀的应用非常广泛,并且效果还非常好: 腐蚀能够切割(isolate)独立的图像元素,膨胀用于连接(join)相邻的元素,这也是腐蚀和膨胀后图像最直观的展现 去噪:通过低尺寸结构元素的腐蚀操作非常easy去掉分散的椒盐噪声点 图像轮廓提取:腐蚀操作 图像切割 等等...(在文后给出一则简单有用…

OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库.提供了很多图像处理常用的工具 批注:本文所有图片数据都在我的GitHub仓库 读取图片并显示 import numpy as np import cv2 as cv original = cv.imread('../machine_learning_date/forest.jpg') cv.imshow('Original', original) 显示图片某个颜色通道的图像 blue = np.zeros_like(original) bl…

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images…

//俗话说:好记性不如烂笔头 //用到opencv 中的函数时往往会一时记不起这个函数的具体参数怎么设置,故在此将常用函数做一汇总: Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg");//读入图像函数 imshow("原图",srcImage);//显示图像函数 imwrite("图3.jpg",imageRIO);//保存图像函数 Mat image…

解读IplImage结构 typedef struct _IplImage { int nSize;                    /* IplImage大小 */ int ID;                         /* 版本 (=0)*/ int nChannels;           /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度: IPL_…

图像的平滑处理 平滑,也称 模糊, 平滑处理时需要用到一个滤波器 .滤波器想象成一个包含加权系数的窗口,这个加权系数也叫做核或者模版. // 图像平滑处理分而学之.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; const int MAX_KE…

接着上一篇博客,继续改进,现在为了是图像处理结果更加稳定,我实在没有办法了,只好先提取手指,再提取指甲. 把手指从背景里面提出来还是挺简单的,可惜的是我研究这么半天还是这结果,好沮丧. 怎么办呢,时间是来不及了,只能一边找特征,一边试着用彩色图像分割的方法来提取指甲了. 这段时间加紧了调试,又要期末考了,还要各种大作业.....(吐槽一下研究生学习怎么还跟本科一样) 完了就贴这段时间的图吧 只要把指甲摆正了,第一幅的轮廓就没什么问题,但是我还是想把范围缩小到指甲,因为之前定下的特征从指甲上检测比…

全部外部依赖项: opencv_aruco341d.lib opencv_bgsegm341d.lib opencv_calib3d341d.lib opencv_bioinspired341d.lib opencv_ccalib341d.lib opencv_core341d.lib opencv_datasets341d.lib opencv_dnn_objdetect341d.lib opencv_dnn341d.lib opencv_dpm341d.lib opencv_face341d…

简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果. 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 25…

简介: 1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似,只是点对应的二维极径.极角空间被三维的圆心和半径空间取代.在标准霍夫圆变换中,原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示,其对应一条三维空间的曲线.对于多个边缘点,点越多,这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多,那么他们经过的共同圆上的点就越多,类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断一个圆是否被检测到,这就是标准霍夫圆变换的原理, 但也正是在三维空间的计算量大大增加的原因,标准霍夫圆变化…

简介: 1.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法. 2.Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘. 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近. 最小响应- 图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘. 3.算法步骤: ①高斯模糊 - GaussianBlur ②灰度转换 - cvtColor ③计算梯度 – S…

简介:图像梯度可以把图像看成二维离散函数,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. 以下各种算子的原理可参考:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 一.Sobel算子 代码如下: import cv2 as cv #Sobel算子 def sobel_demo(image): grad_…

简介:图像金字塔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. 进行图像缩放可以用图像金字塔,也可以使用resize函数进行缩放,后者效果更好.这里只是对图像金字塔做一些简单了解. 两种类型的金字塔: ①高斯金字塔:用于下采样.高斯金字塔是最基本的图像塔.原理:首先将原图像作为最底层图像G0(高斯金字塔的第0层),利用高斯核(5*5)对其进行卷积,然后对卷积后的图像进行下采样(去除偶数行和列)得到上一…

简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr…