目录 1 名词解释 2 在OpenCV中查找Blob质心的步骤 3 图像多个blob下的质心获取 4 参考 在中学,我们学习了几何的中各种平面图形.找到标准平面图形的中心(几何中心)比较容易,如圆形,方形,三角形,椭圆形等.中心是几何名词,质心是物理名词.质心是针对实物体而言的,而几何中心是针对抽象几何体而言的,对于密度均匀标准形状的物体,质心和几何中心重合. 但是当要找到任意形状的质心时,就不那么容易了. 在处理图像时,很多时候需要找到质心.在这篇文章中,我们将首先讨论如何找到任意形状blob…

本文主要讲述利用OpenCV制作低成本立体相机以及如何使用OpenCV创建3D视频,准确来说是模仿双目立体相机,我们通常说立体相机一般是指双目立体相机,就是带两个摄像头的那种(目就是指眼睛,双目就是两只眼睛),这种双目摄像机模仿人的视觉,所以应用很广泛(主要是工业机器人视觉).双目摄像机也广泛应用于无人驾驶,比如特斯拉.图森未来,小鹏汽车在自家的无人驾驶汽车上都安载了立体相机,双目和多目的都有.另外双目视觉加上深度学习还蛮好水论文的.本文主要说的是低成本,实际上没人这样干,有专门的双目立体相机,…

本文主要介绍基于OpenCV contrib中的quality模块实现图像质量评价.图像质量评估Image Quality Analysis简称IQA,主要通过数学度量方法来评价图像质量的好坏. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见: OpenCV_contrib库在windows下编译使用指南 本文所有代码见: OpenCV-Practical-Exercise 文章目录 1 OpenCV中图像质量评价算法介绍 1.1 相关背景 1.2 OpenC…

本文主要介绍基于图像强度变换算法来实现图像对比度均衡.通过图像对比度均衡能够抑制图像中的无效信息,使图像转换为更符合计算机或人处理分析的形式,以提高图像的视觉价值和使用价值.本文主要通过OpenCV contrib中的intensity_transform模块实现图像对比度均衡.如果想了解具体相关方法原理见冈萨雷斯主编的图像处理经典书籍 数字图像处理Digital Image Processing 第四版第三章. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见…

目前有许多算法来衡量两幅图像的相似性,本文主要介绍在工程领域最常用的图像相似性算法评价算法:图像哈希算法(img hash).图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似.两幅图像越相似,其哈希值的汉明距离越小,通过这种方式就能够比较两幅图像是否相似.在实际应用中,图像哈希算法可以用于图片检索,重复图片剔除,以图搜图以及图片相似度比较. 为什么图像哈希算法能够评估两幅图像的相似性,这就需要从哈希值说起,哈希值计算算法的本质就是对原始数据进行有损压缩,有损…

人类具有一种视觉注意机制,即当面对一个场景时,会选择性地忽略不感兴趣的区域,聚焦于感兴趣的区域.这些感兴趣的区域称为显著性区域.视觉显著性检测(Visual Saliency Detection,VSD)则是一种模拟人类视觉并从图像中提取显著性区域的智能算法.如下面左边的图所示,人眼在观看该图片时会首先注意其中的小狗,自动忽略背景区域,小狗所在区域就是显著性区域.通过计算机视觉算法对左边的图像进行视觉显著性检测能够得到下图右边的结果,其中黑色区域为不显著区域,白色为显著区域,显著性检测在机器人领…

图像超分辨率(Image Super Resolution)是指从低分辨率图像或图像序列得到高分辨率图像.图像超分辨率是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题,广泛应用于医学图像分析.生物识别.视频监控和安全等领域.随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上,相比传统图像超分方法,取得了更优的性能和效果. 文章目录 1 OpenCV dnn_superres模块介绍 2 OpenCV dnn_superres模块使用 2.1 图像超分放大单输出 2.1.1 接口介绍 2.…

目录 1 背景 1.1 什么是图像对齐或图像对准? 1.2 图像对齐的应用 1.3 图像对齐基础理论 1.4 如何找到对应点 2 OpenCV的图像对齐 2.1 基于特征的图像对齐的步骤 2.2 代码 3 参考 在这篇文章中,我们将学习如何使用OpenCV执行基于特征的图像对齐.我们将使用移动电话拍摄的表格的照片与表格的模板对齐.我们将使用的技术通常被称为"基于特征图像对齐",因为在该技术中,在一个图像中检测稀疏的特征集并且在另一图像中进行特征匹配.然后基于这些匹配特征将原图像映射到另…

颜色直方图是一种常见的图像特征,顾名思义颜色直方图就是用来反映图像颜色组成分布的直方图.颜色直方图的横轴表示像素值或像素值范围,纵轴表示该像素值范围内像素点的个数或出现频率.颜色直方图属于计算机视觉中的基础概念,其常常被应用于图像相似度计算,视觉词袋,图像颜色平衡等.颜色直方图可以基于不同的颜色空间和坐标系来实现,本文主要基于RGB颜色空间和直角坐标系计算颜色直方图. 颜色直方图是图像的一种全局颜色特征,优点为方法简单.计算迅速.对旋转和尺度等变化不敏感,缺点是忽略了图像的空间分布信息以及用于相…

目录 1 什么是霍夫变换 1.1 应用霍夫变换以检测图像中的线条 1.2 累加器 1.3 线条检测 1.4 圆环的检测 2 代码 3 参考 1 什么是霍夫变换 霍夫变换是用于检测图像中的简单形状(诸如圆形,线条等)的特征提取方法."简单"形状是可以仅由几个参数表示的形状.例如,一条线可以用两个参数(斜率,截距)表示,一个圆有三个参数:中心坐标和半径(x,y,r).霍夫变换在图像中找到这样的形状方面做得很好.使用Hough变换的主要优点是它对遮挡不敏感.让我们通过一个例子来看看霍夫变换是…