一.颜色空间转换 1.cv2.cvtColor(input_img,flag) 参数1是要转换的图像 参数2是转换类型  例如:cv2.COLOR_BGR2HSV (RGB->HSV) cv2.COLOR_BGR2GRAY(RGB->灰度图),常用 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('timg5.jpg') img1 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img2 = cv2.cvtColor(…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录   13 颜色空间转换 目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等. • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体. • 我们将要学习的函数有:cv2.cvtColor(),cv2.inRange() 等. 13.1 转换颜色空间 在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法.但是你以后就会.发现我们经常用到的也就两种…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 19 Canny 边缘检测 目标 • 了解 Canny 边缘检测的概念 • 学习函数 cv2.Canny() 19.1 原理 Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny 在1986 年提出的.它是一个有很多步构成的算法,我们接下来会逐步介绍. 19.1.1 噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声,这个前面我们已经学过了. 1…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理 什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称…

阅读对象:无要求. 1.代码 ''' OpenCV中的轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测. cv2.findContours()在一个二值图像中查找轮廓 有三个参数: 第一个:输入图像; 第二个:轮廓检索模式; 第三个:轮廓近似方法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE:所有的边界点都会被存储.但是我们真的需要这么多点吗?例如,当我们找的边界是一条直…

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in…

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分…

OpenCV中做图像处理经常用到IplImage和Mat间的相互转换. 首先,cv::Mat是opencv2.0中的数据类型:IplImage是opencv1.0中的类型,两种类型并不相同. 1. IplImage -> cv::MatIplImage* pImg = cvLoadImage("lena.jpg");cv::Mat img(pImg,0); //第二个参数控制是否复制图像,0是不复制图像,也就是pImg和img的data共用内存,header各自有 2. cv::…

每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储…

最近在做遥感图像的图像处理工作,使用了 OpenCV2.4.8来处理.遥感图像不同于一般图像的一个大的特点是图片容量超大,轻轻松松就能超过10000x10000个像素点,在OpenCV中使用cvCreateImage函数时会报错,网上有帖子说是内部对于Size有大小限制,我也没有深究,但是找到了一个对于某些情况下绕开这个问题的办法,就是使用Mat.通过IplImage加载图像后将其转化为Mat格式进行处理. IplImage *iplImage = cvLoadImage(fileName);…

    在之前的博客中,已经分别比较详细地阐述了"windows平台下基于VS和OpenCV"以及"Linux平台下基于QT和OpenCV"搭建图像处理框架,并且生成了相应的免费视频.这篇博客的主要内容,就是基于最新版本的相应工具,在windows平台下,"基于QT和OpenCV搭建图像处理平台",并且进一步研究如何基于QT所见即所得的便利,进行图像处理操作,最终还要和vs做一个比较,进行初步小结.    主要分为3个部分,一个是当前模式下,wi…

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如…

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二…

前面我们对sift算法的流程进行简要研究,那么在OpenCV中,sift是如何被调用的?又是如何被实现出来的了? 特别是到了3.0以后,OpenCV对特征点提取这个方面进行了系统重构,那么整个代码结构变成了什么模样? 在代码中 可以看出目前的结构是基于hess的算法进行的重构.那么首先需要解决的是整体的调用和实现结构问题,然后是hess算法的结构问题,再然后才是具体的算法.需要做的事情很多,一起来研究. 一.OpenCV中sift调用接口和例子     首先是一定要编译使用contrib版本的O…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat…

图像处理中一般为了更好的获取外部信息都会使用到Kinect,其优势在于除了传统的RGB摄像头之外,还拥有一个获取深度信息的3D深度感应器,因此可以获得外界物体的3维信息实现物体的跟踪.手势识别等各项功能.更详细的介绍可参考:身體就是控制器,微軟Kinect是怎麼做到的? 下面介绍OpenCV中Kinect的一些简单的使用方法. Kinect驱动的安装 这里选择PrimeSense公司的OpenNI系列(开源+多平台64+32),主要由三部分组成(从底层到高层):PrimeSenser驱动(底层驱…

.About图像滤波 频率:可以这样理解图像频率,图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理.图像的不同本质上是灰度分布规律的不同.但是诸如"蓝色天空"样的图像有着大面积近似的灰度强度,而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速.定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息,鲤鱼边缘,定义变换缓慢的信息为低频信息.傅里叶变换或者余弦变换,可以明确的显示图像的频谱. 图像滤波意图在保证细节的情况下对目标图像的噪声进行抑制.是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分…

前言 本文将介绍 OpenCV 中的图像结构 IplImage 并提供一些很实用的技巧. 更多的矩阵处理函数还请参阅相关资料. IplImage 的类型定义 typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /*…

前言 本文将介绍 OpenCV 中的矩阵结构 CvMat 并提供几个很常用的矩阵使用方法. 更多的矩阵处理函数还请参阅相关资料. CvMat 的类型定义 typedef struct CvMat { int type; // 数据类型 int step; // 行长度 int* refcount; /* 内部使用 */ int hdr_refcount; /* 内部使用 */ union // 指向数据区的指针 { uchar* ptr; short* s; int* i; float* fl;…

 这篇文章写得太好了 ,感觉自己实在没有办法去补充这方面的知识点 我打算把高斯滤波和双边滤波还好好补充下 这篇文章转载自一个美丽的才女:小魏 连接地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7785365   如果想要彻底明白,就看看这位顶级大神的博客:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533   [OpenCV]邻域滤波:方框.高斯.中值.双边滤波 邻域滤波(卷…

视频画面本质上是由一帧一帧的连续图像组成的,播放视频其实就是在播放窗口把一系列连续图像按一定的时间间隔一幅幅贴上去实现的. 人眼在连续图像的刷新最少达到每秒24帧的时候,就分辨不出来图像间的闪动了,使人感觉呈现出来的是连续的画面,视频的播放就是利用了这一点.我们知道,电影被称为"24帧的艺术",意思就是电影画面每秒刷新24帧,即每秒显示24副图像,它的帧率(Frames per Second,简称:FPS)为24. 一般情况下帧率要大于等于24,以下先测试一下两个视频文件的帧率,一个是…

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600…

海康威视摄像头+OpenCV+VS2017 图像处理小结(二) https://blog.csdn.net/o_ha_yo_yepeng/article/details/79825648 目录 一.海康威视SDK下载以及VS工程配置:1. 下载海康威视SDK:2. 新建控制台工程:3. 配置属性表:二.OpenCV下载以及属性表的添加:1. 源文件下载.安装以及库文件和头文件的提取:2.补充属性表内容:三.海康摄像头码流转码并同通过OpenCV显示:1.代码:2.Bug调试3.程序运行效果:四.…

[计算机视觉]Opencv中的Face Detection using Haar Cascades 标签(空格分隔): [图像处理] 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 五种典型的haar-like特征,为何能用来检测人脸,人眼呢? 它给出的一个经验之谈是 1. the region of the eyes is often darker than the region of the nose and cheeks 2. the eyes a…

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)…

前言 虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主,但实际上很多时候对图片的很多处理方法,并不需要采用深度学习的网络模型,采用目前成熟的图像处理库即可实现,比如 OpenCV 和 PIL ,对图片进行简单的调整大小.裁剪.旋转,或者是对图片的模糊操作. 所以本文主要是介绍用 OpenCV 实现一些基本的图像处理操作,本文的目录如下所示: 安装 旋转图片 裁剪图片 调整图片大小 调整图片对比度 模糊图片 高斯模糊 中值模糊 边缘检测 转为灰度图 形心检测 对彩色图片采用蒙版(mask) 提取图片…

OpenCV是进行图像处理的工具,也是计算机视觉领域近十几年不断发展和完善的产物.面对这个已基本成熟的开源库知识体系,我们新生代有必要不断地总结.回顾,以新的视角快速融入计算机视觉的奥秘世界. 从这篇随笔开始,让我们踏上重新回顾OpenCV进行图像处理的奇妙之旅. 1  图像处理基础 1.1  图像的读入.显示.保存 #图像读入 import cv2 img1 = cv2.imread(r'E:/python_opencv/tupian.jpg',0) #图像显示 cv2.imshow('tup…