目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC…

http://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/72866144 最小二乘法多项式曲线拟合,是常见的曲线拟合方法,有着广泛的应用,这里在借鉴最小二乘多项式曲线拟合原理与实现的原理的基础上,介绍如何在OpenCV来实现基于最小二乘的多项式曲线拟合.   概念 最小二乘法多项式曲线拟合,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x). 原理 给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m.求近似曲线y…

一.关于检测算法 分类器训练: 通过正样本与负样本训练可得到分类器,opencv有编译好的训练Demo,按要求训练即可生成,这里我们直接使用其已经训练好的分类器检测: 检测过程: 检测过程很简单,可以通过两种方式进行检测: 1.缩放图像:根据要检测的人脸尺寸范围对原图进行缩放,然后利用窗口(训练时正样本的尺寸),逐个遍历该尺寸下图像的所有潜在人脸位置,与分类器匹配,若通过每一级强分类器,则为人脸,若不能通过任何一级强分类器,则被判定不是人脸: 2.缩放特征:与缩放图像类似,不同的是缩放图像方式遍…

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…

opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces) 一.数据提取与处理 # 导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import cv2 # plt显示灰度图片 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 读取一个文件夹下的所有图片,输入参数是文件名,返回文件地址列表 def read_directory(dire…

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh…

一.引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效.Hough变换和Radon相似,其抗干扰能力比较强,但是运算量大,程序执行慢,其改进方法为:我们可以不对整幅图像进行操作,可以在图像中选取一块(必须含有一条与倾角有关的直线)进行操作,从而减小运算量.这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度.它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角.最小二乘法的优点就是运算量小,但是其抗干扰能力比较差,容易受到噪声的影响.两点法虽然理论简单,但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布…

这篇文章主要解决这样一个问题: 有一张倾斜了的图片(当然是在Z轴上也有倾斜,不然直接旋转得了o(╯□╰)o),如何尽量将它纠正到端正的状态. 而要解决这样一个问题,可以用到透视变换. 关于透视变换的原理,网上已经有一大推了,这里就不再做介绍了. 这篇文章的干货是: 对OpenCV晦涩难懂的透视变换接口的使用细节的描述; 基于两套自己提出的自动选择顶点进行透视变换的可以运行的 完整代码 关于干货的第1点,相信很多同学在使用OpenCV透视变换接口的时候,一定google了不少东西吧... 而关于干…

卡尔曼滤波器及其基于opencv的实现 源地址:http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/029f65013a128cd91ff0461b 这个是维基百科中的链接,比较详细了,如果想详细了解应该看下那篇开篇论文,已经有人翻译成了中文. http://zh.wikipedia.org/zh/%E5%8D%A1%E5%B0%94%E6%9B%BC%E6%BB%A4%E6%B3%A2 卡尔曼滤波器 – Kalman Filter 1．    什么是卡尔曼滤波器(Wh…

得知OpenCV有一段时间.除了研究的各种算法的内容.除了从备用,据导游书籍和资料,尝试结合链接的图像处理算法和日常生活,第一桌面上(随着摄像头)完成了一系列的视频流处理功能.开发平台Qt5.3.2+OpenCV2.4.9. 本次试验实现的功能主要有: 调用摄像头捕获视频流: 将帧图像转换为素描效果图片: 将帧图像卡通化处理: 简单地生成"怪物"形象: 人脸肤色变换. 本节全部的算法均由类cartoon中的函数cartoonTransform()来实现: // Frame:输入每一帧图…

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗…

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗…

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户…

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */…

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te…

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.…

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11138.html 一.准备工作 需要准备什么环境 需要安装有Visual Studio并且配置了OpenCV.能够使用OpenCV的core模块. 使用者需要有基本的C++编程基础. 本例子实现什么功能 本例实现了简单的深度神经网络,基于OpenCV的矩阵类Mat.程序实现了BP算法,支持创建和训练多层神经网络,支持loss可视化.支持模型的保存和加载. 二.示例代码 新建和初始化一个神经网络的过程非常简单,像下面这样…

四个坐标系分别为:世界坐标系(Ow),摄像机坐标系(Oc),图像物理坐标系(O1,单位mm),图像像素坐标系(O,位于视野平面的左上角,单位pix). 空间某点P到其像点p的坐标转换过程主要是通过这四套坐标系的三次转换实现的,首先将世界坐标系进行平移和转换得到摄像机坐标系,然后根据三角几何变换得到图像物理坐标系,最后根据像素和公制单位的比率得到图像像素坐标系.(实际的应用过程是这个的逆过程,即由像素长度获知实际的长度) OpenCV中使用的求解焦距和成像原点的算法是基于张正友的方法( pdf )…

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般…

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户…

基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序 发展前景 随着科学技术的进步和工业的发展,城市中交通量激增,原始的交通方式已不能满足要求:同时,由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多,从而加速了城市交通事业的发展. 道路容量严重不足 汽车增长速度过快 公共交通日趋萎缩 交通设施条件不足 缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的,对城市.或公路网络,道路的规划设计所必须的参数-交通量(当然包含比如日交通量.年交通量.日交通高峰流量等) 今天,我们将学习如何根据计算机视觉和没有复…

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199…

刚读研究生的时候,自己导师研究的方向是双目视觉,于是让自己研究OpenCV,折腾了几个月,算法上没啥突破,不过工程上还是折腾出了一个能用的小玩意,基于OpenCV实现了相机的标定.双目视觉图片的矫正.匹配.转化为视差图后简单用线性拟合做了一个测距小程序,虽然不能说做得很完美,像一个成熟的软件,但至少思路实现了,路走通了,算是自己入门编程后有所收获的第一个小作品. 软件没啥技术含量,现在工作了,也不折腾了,有兴趣的童鞋可以拿来作为反面教材参考参考^_^. 开源地址:https://github.c…

Java基于OpenCV实现走迷宫(图片+路线展示) 由于疫情,待在家中,太过无聊.同学发了我张迷宫图片,让我走迷宫来缓解暴躁,于是乎就码了一个程序出来.特此记录. 原图: 这张图,由于不是非常清晰,所以我们要进行处理.首先转换为灰度图: public static Mat RGB2Gray(Mat image) { // Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(image, gray,…

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…

参考链接 [ 基于opencv 识别.定位二维码 (c++版) ](https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/p/opencv_qr.html) OpenCV4.0.0二维码识别代码简析 1.使用Qrdetector实现二维码检测 opencv中的QRCodeDetector类可以实现二维码的定位,识别功能,由于本项目使用的是自己设计的二维码,因此暂时只使用到QRCodeDetector的检测功能 函数接口 bool detect (InputArray img,…

语义分割:基于openCV和深度学习(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV.深度学习和ENet架构执行语义分段.阅读完今天的文章后,能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割.深度学习有助于提高计算机视觉的前所未有的准确性,包括图像分类.目标检测,现在甚至分割. 传统的分割方法是将图像分割为若干部分(标准化切割.图形切割.抓取切割.超像素等):然而,算法并没有真正理解这些部分所代表的内容. 另一方…

摘要:本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理>,作者: eastmount . 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理.基础性知识希望对您有所帮助. 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图…