总共分三步:压缩,灰度化,均值化,求哈希值. 1.压缩 void secondMethod(char* filename, char* savename) { //const char* filename2 = filename.c_str(); //const char* savename2 = savename.c_str(); //第一幅图像的参数 IplImage* img = NULL; //OpenCV图像数据结构指针 int width, height; //图像的宽和高 //ch…

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心…

离散余弦变换(DCT,Discrete Cosine Transform)是与傅里叶变换相关的一种变换,它类似于离散傅里叶变换(DFT,Discrete Fourier Transform),但是只使用实数.离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换,这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的(因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数),在有些变形里面需要将输入或者输出的位置移动半个单位(DCT有8种标准类型,其中4种是常见的).…

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目…

强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理. 这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片人脸识别,眼部识别,但相识度对比是指两个或两个以上的图片进行对比相似度. 先来几张图片 (a.png)     (a_cp.png)      (t1.png)        (t2.png) 其中,a_cp.png 是复制a.png,也就是说是同一个图片, t1.png 与t2.png 看起来相同…

这次给大家分享一个图像识别方面的小项目,主要功能是识别图像中的人脸并根据人脸在图片库找出同一个与它最相似的图片,也就是辨别不同的人. 环境:VS2013+opencv2.4.13 主要是算法:opencv中人脸识别算法(截取人脸)+哈希算法(辨别人脸) opencv中人脸识别算法:这个很常用,就是普通的人脸识别算法,直接上代码: void IdentifyFace(Mat image) //识别并截取人脸 { CascadeClassifier ccf; ccf.load(xmlPath); v…

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条…

图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术,是图像模糊.消除噪声. 一.2D滤波器cv2.filter2D() 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作,低通滤波(LPF)有利于去噪声,模糊图像,高通(HPF)有利于找到图像边界. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg', 0) kernel = np.ones((5, 5), np.float32)/25 dst = cv2.filter2D(img, -1,…

对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果. 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数的使用需要一个核模板,对图像的滤波操作过程为:将和模板放在图像的一个像素A上,求与之对应的图像上的每个像素点的和,核不同,得到的结果不同,而滤波的…