OpenCV 之空间滤波

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1 空间滤波 1.1 基本概念空间域,在图像处理中,指的是像平面本身: 空间滤波,则是在像平面内,对像素值所进行的滤波处理. 如上图所示,假设点 (x, y) 为图像 f 中的任意点,中间正方形是该点的 3x3 邻域 (也称为 "滤波器") 当该邻域,从图像的左上角开始,以水平扫描的方式,逐个像素移动,最后到右下角时,便会产生一幅新的图像. 1.2 滤波机制若输入图像为 f(x, y),则经空间滤波后,输出图像 g(x, y) 为 $\quad g(x, y) = \sum…

13、OpenCV实现图像的空间滤波——图像平滑

1.空间滤波基础概念 1.空间滤波基础空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波.空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜.核.模板和窗口)直接作用于图像本身完成类似的平滑. 2.空间滤波机理对空间域中的每一点(x,y),重复如下操作: 对预先定义的以(x,y)为中心的领域内的像素进行预定义运算. 将(1)中运算的结果作为(x,y)点新的响应. 上…

14、OpenCV实现图像的空间滤波——图像锐化及边缘检测

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一…

OpenCV 之图像平滑

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…

OpenCV 之自定义滤波

图像处理中,"空间域" 指的是图像平面,因此,空间滤波可定义为:在图像平面内对像素灰度值进行的滤波 1 空间滤波 1.1 滤波过程如图,Filter 是一个 3x3 滤波核,当它从图像的左上角开始,逐个像素沿水平方向扫描,最后到右下角时,便会产生滤波后的图像假设输入图像 $f(x, y)$,滤波后的图像为 $g(x, y)$,则其中 $g(2,2)$ 和 $g(4,4)$ 的计算过程如下: 上图中,以像素 (4,4) 为中心的 3x3 邻域,和…

opencv在图像显示中文

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,…

opencv中Mat与IplImage,CVMat类型之间转换

opencv中对图像的处理是最基本的操作,一般的图像类型为IplImage类型,但是当我们对图像进行处理的时候,多数都是对像素矩阵进行处理,所以这三个类型之间的转换会对我们的工作带来便利. Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. Mat类型可用于直接存储图像信息,通过函数imread.imwrite.imshow等实现(与Matlab中的函数相…