转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5102032.html 参考网址: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7401921 实际上opencv中有自带的直方图均衡的程序. #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgpro…

Meanshift(均值漂移)是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法.Meanshift不仅能够用于图像滤波,视频跟踪,还能够用于图像切割. 通过给出一组多维数据点,其维数是(x,y,r,g,b),均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域,能够理解为数据分布最集中的区域. 在这里须要注意,因为空间位置(也就是上面的x和y)的变化范围与颜色的变化范围(上面的r,g,b)有极大的不同,所以,meanshift对这两个维数要採用不同的窗体半径.在opencv自带的means…

阅读对象:无要求. 1.代码 ''' OpenCV中的轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测. cv2.findContours()在一个二值图像中查找轮廓 有三个参数: 第一个:输入图像; 第二个:轮廓检索模式; 第三个:轮廓近似方法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE:所有的边界点都会被存储.但是我们真的需要这么多点吗?例如,当我们找的边界是一条直…

阅读对象:对概率论中的期望有一点了解. 1.图像几何矩 1.1简述 图像的几何矩包括空间矩.中心矩和中心归一化矩.几何矩具有平移.旋转和尺度不变性,一般是用来做大粒度的区分,用来过滤显然不相关的图像. 1.2用数学语言阐述图像的几何矩 针对于一幅图像,我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y),那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示,每个像素点的值可以看成是该处的密度,对某点求期望就是该图像在该点处的矩(原点矩),一阶矩和零阶矩可以计算某个形状的重心,二阶矩可以计算形状的方向,因此可…

本章我们学习LBP图像的原理和使用,因为接下来教程我们要使用LBP图像的直方图来进行脸部识别. 参考资料: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438166.html       LBP的基本思想是以图像中某个像素为中心,对相邻像素进行阈值比较.如果中心像素的亮度大于等于它的相邻像素,把相邻像素标记为1,否则标…

在做图像处理中,常用的函数接口有OpenCV中的Mat图像类,有时候需要直接用二维指针开辟内存直接存储图像数据,有时候需要用到CxImage类存储图像.本文主要是总结下这三类存储方式之间的图像数据的转换和相应的对应关系. 一.OpenCV的Mat类到图像二值指针的转换 以下为函数代码: unsigned char** MatTopImgData(Mat img) { //获取图像参数 int row = img.rows; int col = img.cols; int band = img.c…

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.…

1.下面第一章图是一位美女图像,和其他数据一样图像在计算机中也是以二进制存储,下面第二张图 2.在摄像头眼里一幅图像就是一个矩阵或者说是二维数组,数组元素是像素值 3.opencv中以Mat对象表示图像的数据结构 -------lpllmage是从2001年opencv发布之后就一直存在,是c语言表示的数据结构,需要开发者自己分配和管理内存,对大型程序使用它容易导致内存泄漏问题. -------Mat对象是opencv2.0之后引进的图像数据结构,自动分配内存,不存在内存泄漏问题,是面向对象的数…

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里…

.About图像滤波 频率:可以这样理解图像频率,图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理.图像的不同本质上是灰度分布规律的不同.但是诸如"蓝色天空"样的图像有着大面积近似的灰度强度,而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速.定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息,鲤鱼边缘,定义变换缓慢的信息为低频信息.傅里叶变换或者余弦变换,可以明确的显示图像的频谱. 图像滤波意图在保证细节的情况下对目标图像的噪声进行抑制.是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分…