上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D. 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数. 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见ope

在图像处理过程中,有时需要把图像调整到同样大小,便于处理,这时需要用到图像resize() 原函数 void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ) 前两个参数分别为输入和输出图像.dsize表示输出图像的大小,如果为0,则 \[dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*sr

在基于卷积神经网络的应用过程中,图像Resize是必不可少的一个步骤.通常原始图像尺寸比较大,比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面,而网络模型输入一般没有这么大,像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等.那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢?很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize,将1920*1080的原始图像Resize到网络模型输入尺寸,比如608*608.在压缩图像的过程中,有以下两个问题需要重点讨论: 1.图

写了四个方法,分别实现图片的灰度化,直方图均衡,灰度线性变化,灰度拉伸,其中好多地方特别是灰度拉伸这一块觉得自己实现的有问题,请大大们多多指教. import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.PixelGrabber; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; impor

这是文档中的函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数说明src:要resize的原图,应该是一个矩阵 dsize:希望得到图像的shape,是一个tuple类型的数据,注意,这里是宽*高,而我们平常img.shpae得到都是高*宽 fx,fy 一般不会用到,所以我没有去研究 interpolation: 插值方法(详见下表,参考https://blog.csdn.net/JNingWei/article/

目录 0.5像素对齐的问题 0.5像素对齐的问题 1. 问题提出 在进行图像缩放时,偶尔会看到一些比较奇怪的代码,其中有一个就是0.5像素中心对齐的问题,例如在OpenCV线性插值的代码中有类似如下操作(非源码,只是举例): // 实际代码 int x=(i+0.5)*m/a-0.5; int y=(j+0.5)*n/b-0.5; // 公式计算 int x=i*m/a int y=j*n/b 2. 原因分析 为什么要先加0.5又减去0.5呢?之前一直认为只是简单的取整操作,后来多次遇到,于是深

1.img.crop((x1, y1, x2, y2)) 进行图片的裁剪 参数说明: x1, y1, x2, y2 表示图片的大小 2. img.resize((w, h)) # 进行图片的维度变化 参数说明:(w, h) 表示变换以后的图片的大小 代码说明:创建一个新的文件,对每张图片进行1/4 - 3/4进行裁剪, 对裁剪以后的图片进行图片维度的变化 第一步:进行文件,然后创建一个文件用于进行存储,如果不存在,就使用os.mkdir 进行创建 第二步:使用img.crop() 进行图片的裁剪

HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,)特征是一种全局图像特征描述子. 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. 参考原文:目标检测之特征提取之-HOG特征  如有疑义

学习如何使得图像符合预训练模型的需求,或者用其他数据集的图像来测试自己的模型. - 调整大小 - 缩放 - HWC和CHW,数据通道交换 - RGB和BGR,颜色通道的交换 - Caffe2的图像预处理 Ipython Notebook的教程在这里获取 在这一节中,我们将会展示如何从本地文件或网络链接载入一个图像,并能用于其他的教程和例子.当然,我们将继续深入多种预处理,这些预处理都是使用Caffe2时非常有必要的的. Mac OSx Prerequisites 首先,确保你有Python的这些

在OpenCV2:图像的几何变换,平移.镜像.缩放.旋转(1)主要介绍了图像变换中的向前映射.向后映射.处理变换过程中浮点坐标像素值的插值算法,并且基于OpenCV2实现了两个简单的几何变换:平移和镜像变换.本文主要稍微复杂点的两个几何变换:缩放和旋转. 1.图像缩放 图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化.水平缩放系数,控制图像宽度的缩放,其值为1,则图像的宽度不变:垂直缩放系数控制图像高度的缩放,其值为1,则图像的高度不变.如果水平缩放系数和垂直缩放系数不相

图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素的进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换.镜像变换.缩放和旋转等.本文首先介绍了图像几何变换的一些基本概念,然后再OpenCV2下实现了图像的平移变换.镜像变换.缩放以及旋转,最后介绍几何的组合变换(平移+缩放+旋转). 1.几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置 变换

滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号.其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱. 高频:图像中灰度变化剧烈的点. 低频:图像中平坦的,灰度变化不大的点. 根据图像的高频与低频的特征,我们可以设计相应的高通与低通滤波器,高通滤波可以检测图像中尖锐.变化明显的地方:低通滤波可以让图像变得光滑,滤除图像中的噪声. 下面我们来看一下OpenCV中的一些滤波函数: 一.低通滤波 1,blur函数 这个函数是一个平滑图像的函数,它用一个点邻域内像素的平均灰度值来代替该点的灰度.

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG).信息熵(IE).空间频率(SF).这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下: 1.什么是图像的频率: 不同频率信息在图像结构中有不同的作用.图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小:中频信

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM

目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检測中获得了极大的成功.须要提醒的是,HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而现在尽管有非常多行人检測算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 OpenCV成长之路:图像滤波 2014-04-11 14:28:44 标签:opencv 边缘检测 sobel 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号.其中像素点灰度值的高低代表信号的强

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