Laplance算子 理论:在二阶导数的时候,最大变化处的值为零即边缘是零值.通过二阶导数计算,依据此理论我们可以计算图像二阶导数,提取边缘. 拉普拉斯算子(Laplance operator) 处理流程 高斯模糊 – 去噪声GaussianBlur() 转换为灰度图像cvtColor() 拉普拉斯 – 二阶导数计算Laplacian() 取绝对值convertScaleAbs() 显示结果 拉普拉斯算子(Laplance operator) Laplacian( InputArray src,…

Opencv拉普拉斯算子——图像增强 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //拉普拉斯处理 cv::Mat laplaceMat(cv::Mat imgParam); int main(int argc, char *argv[]) { Mat image = imread(); if (image.empty()) { std::cou…

SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点(关键点),用128维方向向量的方式对特征点进行描述,最后通过对比描述向量实现目标匹配. 概括起来主要有三大步骤: 1.提取关键点: 2.对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器: 3.通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,建立物体间的对应关系. Opencv中Sift算子的特征提取是在SiftFeatureDetector类中的detect方法实现的. 特征点描述是在SiftDescripto…

Opencv中Surf算子提取特征,生成特征描述子,匹配特征的流程跟Sift是完全一致的,这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法. 1. 特征提取 特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法,先定义一个SurfFeatureDetector类的对象,通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征.可以使用不带参数的默认构造函数构建SurfFeatureDetector对象,也可以使用含参数的构造函数: CV_WRAP SURF…

//通过拉普拉斯-锐化边缘 kernel = (Mat_<float>(3,3)<<1,1,1,1,-8,1,1,1,1);//Laplace算子 filter2D(img2, img_laplance, CV_32F,kernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_DEFAULT); img2.convertTo(img_sharp, CV_32F); img3 = img_sharp - img_laplance; img3.convertTo(img3, C…

Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心的民族自豪感油然而生,仿佛屠龙宝刀在手,屁颠屁颠的很开心. 如果对Surf的探究或者使用到此为止,我觉得只是用Surf这把牛刀吓唬了一个小鸡仔,万里长征才刚刚开始第一步,最少有三个问题需要得到解答: 1. 保存特征点信息的keyPoints向量内每个元素包含有哪些内容? 2. 通过comput方法生…

卷积应用-图像边缘提取 卷积应用-图像边缘提取 边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特征之一, 在图像特征提取.对象检测.模式识别等方面都有重要的作用. 如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数 - delta = f(x) – f(x-), delta越大,说明像素在X方向变化越大,边缘信号越强 Sobel算子 是离散微分算子(discrete differentiation operator), 用来计算图像灰度的近似梯度Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导 又被称为…

梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘.它对光照变…

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> using namespace cv; /** @函数 main */ int main( int argc, char** argv ) { Mat src, src_gray, dst; ; ; ; int…

图像识别.人脸识别可行的算法有很多.但是作为学习,如果能理清这个问题研究的历程及其主线,会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助.本文是自己在学习过程中的笔记,大多内容来自于网络,出处请参考最后的引文部分. Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善.Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移.旋转.仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力.总体来说,Sift算子具有以下特性: Sift特征是图像的局部特征…