opencv中对图像的像素操作】的更多相关文章

1.对灰度图像的像素操作: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { Mat src = imread("D:/meinv.jpg"); namedWindow("源图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("…
OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #…
腐蚀膨胀是图像形态学比较常见的处理,腐蚀一般可以用来消除噪点,分割出独立的图像元素等. 一般腐蚀操作对二值图进行处理,腐蚀操作如下图,中心位置的像素点是否与周围领域的像素点颜色一样(即是否是白色点,即值是否为255),若一致,则保留,不一致则该点变为黑色(值即为0) opencv中的腐蚀操作: CVAPI(void) cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element CV_DEFAULT(NULL), ) ); 前两个参数…
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…
介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)…
openCV作为已经成熟的开源库,很多操作它都已经有了高效,使用方便的方法.我的应用场景是这样的,从一张大图片中抠出一小部分,然后处理这一小部分后再放到大图像中.对于抠出来可以这样实现: Rect rect = Rect( x, y, width, height); Mat p = (Mat( src, rect)).clone(); 利用src源图像的rect区域图像信息实例化一个新的Mat图像,并将这部分图像clone给这个新实例,不加上clone()的话新图像的data将指向src的dat…
严格来讲矩是概率与统计中的一个概念,是随机变量的一种数字特征.设 x 为随机变量,C为常数,则量E[(x−c)^k]称为X关于C点的k阶矩.比较重要的两种情况如下: 1.c=0,这时a_k=E(X^k)称为X的k阶原点矩; 2.c=E(X),这时μ_k=E[(X−EX)^k]称为X的k阶中心矩 一阶原点矩就是期望,一阶中心矩μ_1=0,二阶中心矩μ_2就是X的方差Var(X).在统计学上,高于4阶的矩极少使用,μ_3可以去衡量分布是否有偏,μ_4可以衡量分布(密度)在均值拘谨的陡峭程度.对于数学…
函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中…
接下来几天会写一个opencv的基础系列,与各位相互学习! &1 图像操作 声明图像指针:IplImage* 读入图像: cvLoadImage 创建图像:cvCreateImage 复制图像:cvCopy 创建窗口:cvNamedWindow 显示图像:cvShowImage 存储图像:cvSaveImage 释放图像:cvReleaseImage 销毁窗口:cvDestroyWindow &2 代码详解 #include "cv.h" #include "…
两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀.他们的变化构成了开运算,闭运算,梯度等.下面以这张图为例 1.腐蚀 这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/Test/j.png',0) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('r…