https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 上文讲了几种简单的方法,显著性检测就是把一幅图像中最吸引人注意的部分提取出来. 我用opencv重写了LC,AC,FT三种算法,代码和效果如下:   利用频谱来做的显著性提取的方式   1.,后面的方法其实大概都是基于这个实现的,代码样子差不多 LC思路就

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa

这篇文章是图像显著性领域最具代表性的文章,是在1998年Itti等人提出来的,到目前为止引用的次数超过了5000,是多么可怕的数字,在它的基础上发展起来的有关图像显著性论文更是数不胜数,论文的提出主要是受到灵长类动物早期视觉系统的神经结构和行为所启发而产生了视觉注意系统.灵长类动物具有很强的实时处理复杂场景的能力,视觉信息进行深入的处理之前,对所收集到的感觉信息进行选择,这些选择可能减少场景理解的复杂性,这个选择过程在一个空间有限的视野区域即所谓的注意焦点(focus of attention,

经常对一幅图像进行旋转操作,OpenCV中提供了很方便易用的仿射变换函数warpAffine, 通过getRotationMatrix2D可以得到放射变换矩阵(矩阵大小2x3) #include <iostream> #include <opencv.hpp> using namespace std; int main(void){ cv::Mat src = cv::imread("test.png"); cv::imshow("src",

1.下面第一章图是一位美女图像,和其他数据一样图像在计算机中也是以二进制存储,下面第二张图 2.在摄像头眼里一幅图像就是一个矩阵或者说是二维数组,数组元素是像素值 3.opencv中以Mat对象表示图像的数据结构 -------lpllmage是从2001年opencv发布之后就一直存在,是c语言表示的数据结构,需要开发者自己分配和管理内存,对大型程序使用它容易导致内存泄漏问题. -------Mat对象是opencv2.0之后引进的图像数据结构,自动分配内存,不存在内存泄漏问题,是面向对象的数

经过亲测, QT(版本: 5.9.4)提供的QImageReader或者函数load在加载本地png图像时,均会提示失败, 按照网上的方法,将Qt plugins下的imageformats 拷贝到exe路径下,也不行. 如果是png图像, 可以通过opencv进行加载,然后将Mat转换为QImage. 但是有一个问题, 当路径为中文路径时, opencv无法加载,需要将中文进行转码: (以下是我收录的两种实现opencv加载中文路径的png图像) 1.. cv::Mat srcImg; QFi

matlab可以生成C++代码, 但是在涉及图像数据的时候,要注意数据格式的转换. 1. Matlab图像数据在内存中的存放顺序是R通道图,G通道图,B通道图.对于每个通道,数据存放是先列后行. 2. C++中,opencv Mat对象的数据存放顺序是先行后列,对于每个像素点,分别有r,g,b三个值. 3 . Opencv Mat 转matlab格式数据 对于opencv Mat图像,首先需要拆分成三个单通道图,然后分别进行转置,再按照R通道图,G通道图,B通道图的顺序把数据复制到一段连续空间.

Scalar定义可存放1—4个数值的数值,其结构体如下: typedef struct Scalar { double val[4]; }Scalar; 例如:Scalar s: 如果使用的图像是1通道的,则s.val[0]中存储数据 如果使用的图像是3通道的,则s.val[0],s.val[1],s.val[2]中存储数据,分别对应B G R   Scalar( a, b, c ) 那么定义的RGB颜色值为: Red = c, Green = b and Blue = a cvScalar的储

  函数原型 方框滤波 ,-), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT) 均值滤波 ,-), int borderType = BORDER_DEFAULT) 高斯滤波 , int borderType = BORDER_DEFAULT) 中值滤波 void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize) 双边滤波 void bilateralFilter(Inp

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

前言 图像金字塔是计算机图形学中非常重要的一个概念. 本文将详细介绍这个概念,以及它的实现与应用. 图像金字塔的定义 图像金字塔是一组图像的集合,集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列. 有两种经典的金字塔:高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,前者采用向下采样,后者是向上采样需要的缺失的信息. 向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为: 1. 对图像进行高斯卷积 2. 删除所有的偶数行和偶数列 向上采样的缺失信息(生成拉普拉斯金字塔)的具体操作为: 1. 首先将维数扩大两倍 2.

转自http://blog.csdn.net/daoqinglin/article/details/23628125 ; y < testImage->height; y++) { uchar * ptr = (uchar *)testImage->imageData + testImage->widthStep * y; ; x < testImage->width; x++) { ptr[ * x + ] = ; ptr[ * x + ] = ; } } 我们在实际

长话短说 版本区间[OpenCV3.0.0, OpenCV3.4.1]内的OpenCV,(至少在windows下,使用官方提供的预编译版本),imread读取jpg图片后的像素值,和版本区间[OpenCV2.4.9, OpenCV2.4.13.6]结果不一样,虽然imshow看到的结果差不多. 从编码解码角度考虑并没有谁对谁错,但是要注意到,imread结果的不同对于CNN框架前向计算结果的影响.(妈的,因为这个difference,周末被迫加班,对OpenCV多了一份不信任) 关键是,这个不同

以下代码为在Python3环境下利用OpenCV 抓取摄像头的实时图像, 通过OpenCV的 calHist函数计算直方图, 并显示在3个不同窗口中. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import time cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, fram

代数运算,就是对两幅图像的点之间进行加.减.乘.除的运算.四种运算相应的公式为: 代数运算中比较常用的是图像相加和相减.图像相加常用来求平均值去除addtive噪声或者实现二次曝光(double-exposure).图像相减用于减去背景或周期噪声,污染等. 图像相加 OpenCV中提供了相加的函数 [cpp] view plain copy void cvAcc( const CvArr* image,//输入图像 CvArr* sum,  //累积图像 const CvArr* mask=NU

python的便捷是如此的引人着迷,而opencv给python提供的接口使我们能够使用python来快速验证我们的想法,或者与别的模块快速结合,在这个系列文章我会通过jupyter notebook来快速展示opencv的使用 #在开头引入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 #ipython %matplotlib inline 图像读取 opencv使用imread读取图片,imshow显示图片

介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种