形态变换 在opencv之膨胀与腐蚀中介绍了Dilation/Erosion的原理.建议先读这一篇,搞懂原理. 这样就可以很轻松地理解为什么本文的这些形态变换可以取得相应的效果. 基于此,我们可以组合出更多的形态变换以达到不同的目的. 有以下几种: Opening Closing Morphological Gradient Top Hat Black Hat Opening 先腐蚀再膨胀,可以把较小的目标去除.比如: Closing 可以把物体内的小黑洞消除.比如: Morphological…

本来想用单应性求解小规模运动的物体的位移,但是后来发现即使是很微小的位移也会带来超级大的误差甚至错误求解,看起来这个方法各种行不通,还是要匹配知道深度了以后才能从三维仿射变换来入手了,纠结~ estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射…

什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素. 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 - 基于浸泡理论实现 cv::distanceTransform( InputArray src, OutputAr…

仿射 estimateRigidTransform():计算多个二维点对或者图像之间的最优仿射变换矩阵 (2行x3列),H可以是部分自由度,比如各向一致的切变. getAffineTransform():计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵H(2行x3列),自由度为6. warpAffine():对输入图像进行仿射变换 estimateAffine3D:计算多个三维点对之间的最优三维仿射变换矩阵H (3行x4列) transform():对输入的N维矢量进行变换,可用于进行仿射变换.图像色彩变换.…

#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> // center:极坐标的变换中心 // minr:变换中心的最小距离 // mintheta:最小距离 // thetaStep:角度的变换步长 // rStep:距离的变换步长 cv::Mat pola…

#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> int main(int argc, char ** argv) { ? argv[] : "lena.jpg"; Mat I = imread(filen…

OpenCV击中击不中变换是几个形态变换中相对比较拗口.不容易理解的,给初学者理解带来了很多困难,虽然网上也有许多的公开资料,原理和算法基本上介绍比较清晰,但是是要OpenCV进行形态变换大多还是说得不够透彻. <https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/110189430 OpenCV-Python图像击中击不中变换理解的关键知识点及自定义实现>这篇文章详细直白地解释了OpenCV-Python图像击中击不中变换理解的关键知识点,…

2D图像几何基元 一般的,表示一个2d几何基元只用两个维度(比如x,y)就可以表示了,但是在计算机视觉研究中,为了统一对2d几何基元的操作(后面讲到的仿射,透射变换),一般会以增广矢量的方式表示几何基元. 齐次坐标将原本n维的坐标用一个n+1维的坐标表示,其两个基本作用为:     1. 区分n维空间的点和向量,一个点的第n+1维为非零值,而向量的n+1维为0     2. 统一几何基元的旋转,平移,拉伸,投影等操作(只用一个矩阵就可以表示) 2D点:2D点的齐次坐标表示为:,其中仅在尺度上不同…

从这个博客转载 http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17409717 请其它同学转载时注明原始文章的出处! Delaunay三角剖分是1934年发明的将空间点连接为三角形.使得全部三角形中最小角最大的一个技术. 假设你熟悉计算机图形学,你便会知道Delaunay三角剖分是变现三维形状的基础.假设我们在三维空间渲染一个,我们能够通过这个物体的投影来建立二维视觉图,并用二维Delaunay三角剖分来分析识别该物体,或者将它与实物相比較.Dela…

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op…