圆柱投影就是将一张二维的图像投影到三维的圆柱体上,不过在显示图像的时候依然是以二维的形式给出. 投影最重要的步骤就是计算投影变换公式,和图像旋转类似,只要得到变换公式,再依照公式进行代码编写就很容易了. 这里就不写投影变换公式的推导过程了,直接给出变换公式.公式分为正变换和反变换,编程时,反变换公式通常更有用. 正变换公式如下: 其中,x,y为原图的坐标,x',y'为变换后图像的坐标,W,H为原图的宽和高,f=W/(2*tan(hfOV/2)),这里hfOV为相机水平视角,我们通过设置这个参数来…

matlab练习程序(SUSAN检测) SUSAN算子既可以检测角点也可以检测边缘,不过角点似乎比不过harris,边缘似乎比不过Canny.不过思想还是有点意思的. 主要思想就是:首先做一个和原图像等大的目标图像.然后用一个圆形的模板,用模板去遍历原图像每个像素,把模板内的每个像素都和模板中心像素比较,如果灰度小于一个阈值,那么就对目标图像当前和原图像相同位置的像素加一,直到结束.目标图像中在原图像是角点的位置就会取局部极小,所以做一个反向的相减.img=max(img)-img,if img…

AppDelegate关于应用程序挂起.复原与终止的代理方法: 首次运行: - (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions=====> 程序首次运行 - (void)applicationDidBecomeActive:(UIApplication *)application===> 程序重新激活 !   首次关闭(home)…

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.…

前一段介绍了从矩形图像到圆柱的正向投影,看这里和这里.今天介绍如何从已经投影的图像反映射到原图像上. 本来此种变换一定是需要数学公式的,不过这里只是用了一个很简单的方式来完成反映射. 具体就把每一列有像素数据的长度拉伸到原图像的高就行了. 原图像是这样: 处理后: 看着感觉还可以,不过这样显然是不合数学公式的,和最原始的图比较一下就看出来差别了: matlab代码如下: clear all;close all;clc; img=imread('re.bmp'); [h w]=size(img);…

这个其实也算是圆柱体投影了,不过上一篇文章是从正面看,得到的是凸形的结果,而这个是从反面看,得到的是凹形的结果. 计算公式就不写了,大致介绍一下,计算公式中关于x坐标求法和上篇一样,y坐标则正好是上篇公式的反变换,结合上篇公式代码和本篇的代码,应该都不是很难理解的. 下面是hfOV为pi/2时得到的变换结果: 原图: 处理后结果: matlab代码如下: clear all; close all;clc; img=imread('lena.jpg'); [h,w]=size(img); hfOV…

静止背景下的卡尔曼多目标跟踪 最近学习了一下多目标跟踪,看了看MathWorks的关于Motion-Based Multiple Object Tracking的Documention. 官网链接:http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/motion-based-multiple-object-tracking.html?s_tid=gn_loc_drop 程序来自matlab的CV工具箱Computer Vision System Toolbo…

本练习程序是受到了这个老外博文的启发,感觉挺有意思,就尝试了一下.他用的是opencv,我这里用的是matlab. 过去写过透视投影,当时是用来做倾斜校正的,这次同样用到了透视投影,不过更有意思,是将一张图像贴到另一张图像上. 两个透视投影都需要先计算投影矩阵,倾斜校正那一篇是通过解线性方程组求的变换矩阵,而这一篇是通过奇异值分解求的变换矩阵. 为了对齐两张图像,还需要对投影后的图像做一次仿射变换,其实就是坐标平移. 这里做投影和仿射直接调用了matlab的系统函数,方便一些. 还是先介绍下如何…

最近总是对计算几何方面的程序比较感兴趣. 多圆求交点,要先对圆两两求交点. 有交点的圆分为相切圆和相交圆. 相切圆求法: 1.根据两圆心求直线 2.求公共弦直线方程 3.求两直线交点即两圆切点. 相交圆求法: 1.求公共弦方程直线. 2.公共弦直线方程和其中一个圆方程联立求解即可. 公共弦直线方程就是两圆方程的差. 结果如下: matlab代码如下: main.m: clear all;close all;clc; n=; cic=rand(n,); %(x,y,r) hold on; :n-…

变换使用的模板必须是单连通的,而且模板中心必须在模板内,如果在模板中打个结或是月牙形,这里的程序就处理不了了. 虽然非单连通模板也有办法处理,不过不是这里要讨论的. 这里用到的方法和矩形变换为圆那片文章中用的方法几乎一样,变换前后像素按比例缩减,不过在判断弧度和图像边界到模板中心距离时略有不同. 变换为圆时弧度可以直接计算出来,而变换为任意形状只能算出一个最小相似值. 至于图像边界到模板中心距离只能分八种情况判断了,处理圆时可以根据对称性简化程序,这里似乎没有什么好办法简化. 变换细节上,那篇文…

这里我用的空间是x向右为正,y向下为正,z向屏幕里面为正.相当于标准右手系绕x轴旋转了180度. 将三个点光源放在 r = [0.3,0,0.5];g = [0.3,-0.5*cos(pi/6),-0.5*sin(pi/6)];b = [0.3,0.5*cos(pi/6),-0.5*sin(pi/6)]; 这三个位置上,向四周发射光线,取光线到y-z平面的模的倒数作为光的强度. 图像如下: 程序如下:   clear all; close all; clc; r = [0.3,0,0.5]; g…

能够使用这样一条线遍历图像中所有的像素,不过这里没有这样做,而只是生成了这样一条曲线. 程序中h,w是最终图像的高和宽,n为希尔伯特曲线阶数. 这里如果n等于log2(h)或log2(w),则图像就全为白了,也算是正好遍历所有像素了. 当然,n很大的话,图像也是全为白的,不过,那样不算正好遍历吧. 代码中生成曲线的核心函数可以在这里找到. 生成图像如下: matlab代码如下: main.m clear all;close all;clc; h=; w=; n=; imgn=zeros(h,w)…

本文转载至 http://justcoding.iteye.com/blog/1473350 一.挂起 当有电话进来或者锁屏,这时你的应用程会挂起,在这时,UIApplicationDelegate委托会收到通知,调用 applicationWillResignActive 方法,你可以重写这个方法,做挂起前的工作,比如关闭网络,保存数据. - (void)applicationWillResignActive:(UIApplication*)application{ /*添加你自己的挂起前准备…

我只是感觉好玩,写了这样一段程序. 原理就是先随机生成两个点,然后根据这两个点画直线,最后在直线上的像素保留,没在直线上的像素丢弃就行了. 最后生成了一幅含有很多空洞的图像. 当然,对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的. 我也尝试修复了一下,用的算法我过去也写过,可以看这里. 这一次就不贴修复代码了,那段程序中的输入图像img.mask和这里的输出图像img.mask是一模一样的. 原图: 采样后: 修复后: matlab代码如下: main.m: clear all; close all;c…

自从上次写了Hilbert图像置乱之后,就对图像置乱研究了一下,发现这里面也是有很多置乱算法的. Arnold也算一种比较主要的置乱算法,算法由以下变换公式产生: 这里a和b是参数,n是迭代次数,N是图像的高或宽. 有了正变换公式,我们还需要反变换公式,正好我最近在学Mathematica,反变换公式就是用这个软件求的. 公式如下: 两个变换矩阵正好是求逆的关系吧,手算也出来了,不过顺便熟悉一下Mathematica,何乐不为呢. 处理结果如下: 原图: 置乱后: 恢复后: matlab代码如下…

还记得过去写过径向模糊,不过当时效果似乎不好. 这次效果还可以,程序中用的算法是: 1.求当前处理点和图像中心点之间的距离r与角度ang; 2.通过对r的修改得到径向模糊. 3.通过对ang的修改得到旋转模糊. 一看代码就能全部明白,不仔细解释了. 原图如下: 处理后效果: matlab代码如下: clear all;close all;clc img=imread('lena.jpg'); [h w]=size(img); imshow(img) imgn=zeros(h,w); :h :w…

这个程序我最初是用FreeImage写的,这两天改成了matlab,再不贴上来,我就要忘了. 看到一篇文章有这样的变换,挺有意思的,就拿来试了一下,文章点此. 全景图到穹顶图变换,通俗的说就是将全景图首尾相接做成一个圆环的样子. 先看下面这张图: 下面的矩形就是我们要处理的全景图,上面的矩形是变换后的图像.下面图像的底边对应穹顶图的内圆,顶边对应穹顶图的外圆,当然,反过来也是可以的. 程序流程: 1.定义穹顶图内圆和外圆的半径,变换后的像素就填充在这个内外半径的圆环中. 2.遍历穹顶图,当所处理…

图的相关算法也算是自己的一个软肋了,当年没选修图论也是一大遗憾. 图像处理中,也有使用图论算法作为基础的相关算法,比如图割,这个算法就需要求最大流.最小割.所以熟悉一下图论算法对于图像处理还是很有帮助的. Dijkstra和Bellman-Ford类似,都是解决单源最短路径问题,不同的是这个方法只能解决边为非负的问题,实现的好的Dijkstra算法运行时间要快于Bellman-ford. 算法步骤如下: 1.首先设置队列,所有节点入列,源节点值为0,其他节点值为无穷. 2.然后在队列中找值最小的…

模拟退火首先从某个初始候选解开始,当温度大于0时执行循环. 在循环中,通过随机扰动产生一个新的解,然后求得新解和原解之间的能量差,如果差小于0,则采用新解作为当前解. 如果差大于0,则采用一个当前温度与能量差成比例的概率来选择是否接受新解.温度越低,接受的概率越小,差值越大,同样接受概率越小. 是否接受的概率用此公式计算:p=exp(-ΔE/T).这里ΔE为新解与原解的差,T为当前的温度. 由于温度随迭代次数逐渐降低,因此获得一个较差的解的概率较小. 典型的模拟退火算法还使用了蒙特卡洛循环,在温…

通过把耗时长的函数用c语言实现,并编译成mex函数可以加快执行速度 Matlab本身是不带c语言的编译器的,所以要求你的机器上已经安装有VC,BC或Watcom C中的一种 注:在Matlab里,矩阵第一行是从1开始的 1. 主接口 #include "mex.h" void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) { mexPrintf("hello,world!\n&q…

有时终止Matlab程序后,其内部指令会执行异常,出现不识别命令函数的情形.我遇到过执行sum命令出错的问题.退出程序,重启后正常.…

http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/04/18/3029468.html 主要是用来平滑图像的,克服了高斯模糊的缺陷,各向异性扩散在平滑图像时是保留图像边缘的(和双边滤波很像). 通常我们有将图像看作矩阵的,看作图的,看作随机过程的,记得过去还有看作力场的. 这次新鲜,将图像看作热量场了.每个像素看作热流,根据当前像素和周围像素的关系,来确定是否要向周围扩散.比如某个邻域像素和当前像素差别较大,则代表这个邻域像素很可能是个边界,那么当前像素就不…

这个算法是对photoshop中滤镜->像素化->碎片这个功能的学习. PS这个功能好像不带参数,不过我这里有滤波半径r可以进行控制. 因为我是看效果猜算法的,效果肯定有所区别. 我的想法是对图像以r为长度,在上下左右四个方向做位移,然后进行混合. 代码还是很简单,就不详细介绍了. 处理效果如下: 原图: 处理后效果: PS碎片效果: matlab代码如下: clear all;close all;clc img=double(imread('lena.jpg')); [h w]=size(i…

我手机上有一个软件实现了很多图像滤镜,挺有意思,我打算都尝试一下. 这个滤镜主要是实现老照片效果. 代码很短,我就不详细介绍了. 原图: 处理后效果: matlab代码如下: clear all;close all;clc; img=imread('lena_rgb.jpg'); [h w k]=size(img); imshow(img); R=double(img(:,:,)); G=double(img(:,:,)); B=double(img(:,:,)); rR=R*0.393+G*0…

这个算子算是图像历史上第一个特征点提取算法了,1977年提出的,很简单,拿来练手很合适. 算法原理如下: 1.选取一个合理的邻域遍历图像,这里是5*5邻域的.在邻域中依次计算,垂直,水平,对角与反对角四个相邻像素灰度的差的平方和,作为该邻域特征值. 大致就是下面这个样子: 公式: 这里k是窗口的半径. 2.从四个特征值中选最小的值作为该像素初次候选特征值. 公式: 3.设定一个阈值,将大于该阈值初次候选特征值的选为二次候选特征值. 4.设定一个邻域,将该邻域最大的二次候选特征值作为最终要选择的特…

还是计算几何, 多边形的核可以这样理解:这个核为原多边形内部的一个多边形,站在这个叫核的多边形中,我们能看到原多边形的任何一个位置. 算法步骤如下: 1.根据原多边形最大和最小的x,y初始化核多边形,就是个矩形. 2.计算多边形当前处理的点的凹凸性. 3.用当前点与其后继点构成直线,判断当前点的前驱点在该直线的左边或右边. 4.用该直线将原核多边形分为两个部分,选择其中一个部分作为处理下一个点将用到的核,选择的依据有以下两点: 1)如果当前点为凸点,那么选择的核与3步中前驱点的所在方向相同. 2…

生成简单多边形后,有时还需要对多边形各顶点的凹凸性做判断. 先计算待处理点与相邻点的两个向量,再计算两向量的叉乘,根据求得结果的正负可以判断凹凸性. 结果为负则为凹顶点,为正则为凸顶点. 凹顶点用o表示,凸顶点用*表示. 结果如下: matlab代码如下: clear all;close all;clc; n=; p=rand(n,); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; :n %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(,:); %当前点到前一点向量…

又是计算几何,我感觉最近对计算几何上瘾了. 当然,工作上也会用一些,不过工作上一般直接调用boost的geometry库. 上次写过最小包围圆,这次是最小包围矩形,要比最小包围圆复杂些. 最小包围矩形可不一定是个直立的矩形,也可能像下图一样是倾斜的. 求法如下: 1.求多边形凸包,这里凸包直接调用系统函数了,细节可以参考这里,虽然当时写的不怎么样. 2.将凸包两个相邻的点连线作为矩形一条边. 3.寻找凸包上距离已得到的边最远的点,过该点做平行线,得到矩形第二条边. 4.将凸包上点向已求得的边投影…

依然是计算几何. 射线法判断点与多边形关系原理如下: 从待判断点引出一条射线,射线与多边形相交,如果交点为偶数,则点不在多边形内,如果交点为奇数,则点在多边形内. 原理虽是这样,有些细节还是要注意一下,比如射线过多边形顶点或射线与多边形其中一边重合等情况还需特别判断. 这里就不特别判断了,因为我只是熟悉原理,并不是实际运用. 好吧,我实际是太懒了,不想判断了. 结果如下: 结果图和线性分类器的组合有几分相似. matlab代码如下: clear all;close all;clc; polyn=…

处理原理就是将邻域像素平均值赋给邻域中的所有像素. 这里将处理方法分为了带线条和不带线条,带线条处理后的视觉效果要好些. 原图: 处理结果(不带线条): 处理结果(带线条): 代码处理的是带线条的情况. matlab代码如下: clear all; close all;clc; img=imread('lena.jpg'); imshow(img,[]); [h w]=size(img); imgn=zeros(h,w); n=; nw=floor(w/n)*n; nh=floor(h/n)*n…