In digital image processing(DIP), many methods are used in smoothing images in order to suppress noise, to improve the quality of the image and so on. Learning them from our textbook is far from enough, which means, we are supposed to put the the the…
原文 [C# -- OpenCV]Emgu CV 第一个实例 Emgu CV下载地址 http://sourceforge.net/projects/emgucv/files/ 找最新的下就行了,傻瓜式安装,选择目录后自动完成安装,然后提示安装VS2008和VS2010的插件,我使用的是VS2010,然后完成操作. Emgu CV是什么? Emgu CV是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装,也就是.NET版.可以运行在C#.VB.VC++等. 安装完成后需要设置环境变量,比如我安装在E…
原文地址  http://blog.csdn.NET/daijucug/article/details/7535370 [图像算法OpenCV]几何不变矩--Hu矩 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性. 定义如下: ① (p+q)阶不变矩定义: ② 对于数字图像,离散化,定义为: ③ 归一化中心矩定义: ④Hu矩定义 -----------------------…
效果例如以下 [木雕]…
python+opencv---轮廓发现 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, 所有边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果. 介绍两种API使用: -cv.findContours 发现轮廓 -cv.drawContours 绘制轮廓 *利用梯度避免阈值烦恼 效果图: 使用边缘Canny()提取边缘 高斯模糊+灰度+全局阈值--->二值化图像 代码: import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): #先…
 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 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…
注:本次安装因为我要安装的是win10(64bit)python3.7与OpenCV3.4.3教程(当下最新版,记录下时间2018-11-17),实际中这个教程的方法对于win10,32位又或是64位系统是通用的,软件版本按需选择就行了. 为什么用python3系列的呢,大家都懂,python2将会在2020年停止更新维护?年份我忘了,反正顺应时代的发展就对了,跟随历史进程的脚步,不要被历史洪流所抛弃. 好,废话不多说,Let's Do It! 1.安装Python环境推荐使用Anaconda.…
作者基于WIN10+VS2015+OpenCV3.0.0 (本人在学习的时候参考了xiahouzuoxin 的有关文章,在此感谢 ) 图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪.平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息,一般使用线性滤波,本文举例双边滤波,中值滤波和高斯滤波.只需调用库函数即可.效果在下文贴出. 例程如下  #include"cv.h" #include"highgui.h" //void example2_4(IplImage*image)…
第四章 图像增强 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时削弱或者去除某些不需要的信息的处理方法.其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更加适用.因此这类处理是为了某种应用的目的而去改善图像质量的.处理的结果更适合于人的视觉特征或者机器的识别系统. 注意点: (1)     增强处理并不能增强原始图像的信息,只能增强对某种信息的辨别能力: (2)     增强处理具有主观性,和后面客观的图像复原有区别. 1 空间域增强 处理对象是图像中的像素,基本上以灰度映射变换…
推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算…