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OPENCV中数字图像处理知识运用
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OPENCV中数字图像处理知识运用
cvZero():是让矩阵的值都为0,有初始化的作用,或者说清零~比如说:IplImage img=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);%创建一幅图像cvZero(img);%相当于初始化图片,值都为0,矩阵大小为640*480cvShowImage("img",img);%就显示一幅黑色,且值都为零的图像 cvCircle(CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar colo…
[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (四)
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…
[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (六)
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…
[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (一)
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…
[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (五)
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…
[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (二)
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…
[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (三)
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…
opencv2.4.13+python2.7学习笔记--OpenCV中的图像处理--图像轮廓
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…
opencv2.4.13+python2.7学习笔记--OpenCV中的图像处理--图像轮廓特征和几何矩
阅读对象:对概率论中的期望有一点了解. 1.图像几何矩 1.1简述 图像的几何矩包括空间矩.中心矩和中心归一化矩.几何矩具有平移.旋转和尺度不变性,一般是用来做大粒度的区分,用来过滤显然不相关的图像. 1.2用数学语言阐述图像的几何矩 针对于一幅图像,我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y),那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示,每个像素点的值可以看成是该处的密度,对某点求期望就是该图像在该点处的矩(原点矩),一阶矩和零阶矩可以计算某个形状的重心,二阶矩可以计算形状的方向,因此可…
OpenCV中IplImage和Mat间的相互转换
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::…