http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 1. 基于直方图均衡化的图像增强   直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的.对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节.   彩色图像的直方图均衡化实现: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/…

Mat src= imread( "D:\\OCR\\Debug\\Temp\\Rects\\wholeMat_00191_0_0.jpg"); Mat dest; Mat kern = (Mat_<,) << , - ,, -, , -, , -, ); filter2D(src,dest,src.depth(),kern); imshow("src",src); imshow("dest",dest); imwrite(&q…

为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理,比如使用对比度增强的方法来处理图像,对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度,获得图像质量的提升.本文主要通过代码的方式,通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果. 灰度直方图 灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息,通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率.下面是一个灰度直方图的实现: import cv2 import numpy as np import sys import…

img = cv2.imread(r'F:\python\work\cv_learn\clipboard.png',1) cv2.imshow('input',img) kernel = np.array([[0, -1, 0], [0, 5, 0], [0, -1, 0]])#定义卷积核 imageEnhance = cv2.filter2D(img,-1, kernel)#进行卷积运算…

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章…

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…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src,src_gray,dst; //src = imread("3 input.bmp"); src = imread("test.jpg&quo…

图像增强的目的:改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理.通过图像增强,可以减少图像噪声,提高目标与背景的对比度,也可以增强或抑制图像中的某些细节.  --------------------------------------------------------------------------------------------------- 灰度变换:把原图像的像素灰度经过某个函数变换成新图像的灰度.可分为直线灰度变换法和直方图修正法. 直线灰度变换法:线性.分段线性.非线性…

GOCVHelper(GreenOpen Computer Version Helper )是我在这几年编写图像处理程序的过程中积累下来的函数库.主要是对Opencv的适当扩展和在实现Mfc程序时候的功能增强.     这里将算法库开放源代码,并且编写一系列blog对函数实现进行说明.目的是在于“取之于互联网,用之于互联网”.并且也希望该库能够继续发展下去.     由于算法库基于Opencv和Mfc进行编写,所以要求阅读使用者具备一定基础.     最终提交的是GOCVHelper.h 和GO…

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图…