学习目标: 学习简单阈值,自适应阈值,Otsu's 二值化等 学习函数cv2.threshold,cv2.adaptiveThreshold 等. 一.简单阈值 与名字一样,这种方法非常简单.但像素值高于阈值时,我们给这个像素赋予一个新值(可能是白色),否则我们给它赋予另外一种颜色(也许是黑色).我们要用到的函数就是cv2.threshold,下面介绍他的参数. cv2.threshold()函数中四个参数分别是原图像.阈值.最大值.阈值类型.这个函数有两个返回值,第一个为 retVal,即阈值

接opencv6.1-imgproc图像处理模块之平滑和形态学操作,顺带说一句在opencv中的in-place操作就是比如函数的输入图像和输出图像两个指针是相同的,那么就是in-place操作了.比如很多函数支持目标图像和原图像是同一个内存区域. 三.图像的失真缩放 采用 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样来达到图像放大和缩小的目的.在这其中的操作是失真操作,所以放大的时候会模糊很多.在这里顺带补上opencv中真正的缩放函数resize(). 这两个函数又叫做上采样和下

time:2015年 10月 03日 星期六 12:03:45 CST # opencv笔记2:图像ROI ROI ROI意思是Region Of Interests,感兴趣区域,是一个图中的一个子区域. OpenCV中定义的ROI是矩形的. ROI的用处包括而不限于:提取出ROI区域做进一步处理(比如人脸识别.车牌识别):将另一张图片贴放到ROI区域. 这里以第二种用处为例,将一个logo图像添加到一张大图上指定的ROI区域. 图像贴放 粗略想想,包括这四个步骤 定义大图和小图 在大图上定义R

定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果. 一幅图像包括目标物体.背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群.这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(Binarization). 简单的阈值-(全局阈值): Python-OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: cv2.threshold() 函数:

方法一：1、利用envi打开tif数据，原投影信息为beijing54.envi中没有这个投影。这里选择投影信息（WGS-84）选取水体roi——进行监督分类。这里可以对分类后进行处理（消除文字等干扰造成的小图斑） 2、对分类后的数据转换为矢量：classificatino——post classification——classification to vector。选择要导出的类别水体。 （这里建议一个一个类别导出，方便以后对每个类别进行处理，同时速度也较快）。 Vector——open ve

自己所做项目中,在显示医学图像的界面中,当鼠标拖动图像时,不断刷新从后台获取新的图像,而整个过程就很诡异,一直闪个不停. 找到的一个可行方法是:在用户控件的构造函数中加入以下代码: SetStyle( ControlStyles.OptimizedDoubleBuffer | ControlStyles.ResizeRedraw | ControlStyles.Selectable | ControlStyles.AllPaintingInWmPaint | ControlStyles.User

(Markov Random Field)马尔科夫随机场,本质上是一种概率无向图模型 下面从概率图模型说起,主要参考PR&ML 第八章 Graphical Model (图模型) 定义:A graph comprises nodes (also called vertices) connected by links (also known as edges or arcs ). In a probilistic graphical model each node represents a ran

关于四元数介绍可以直接看wiki,写的很详细了. 四元数的基本运算:http://www.linuxgraphics.cn/opengl/opengl_quaternion.html,代码有些问题. 这里主要记录的是四元数在图像旋转上的应用,具体的使用方法及原理参考:http://3dgep.com/?p=1815 (Understanding Quaternions) 需要注明的是vector的旋转,一般文章和原理介绍里是:v' = q * v * conjugate(q), 有一种更快速的方

NSString* localPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"1" ofType:@"jpg"]; NSURL* fileUrl = [NSURL fileURLWithPath:localPath]; CIImage* image = [CIImage imageWithContentsOfURL:fileUrl]; CIContext* context = [CIContext contextWit

[DSAPI.DLL下载地址]   说到计算机上使用代码来处理各种图像特效,是一份太有挑战性的工作.以下涉及的所有图像效果均不是从网上复制的源码,而是本人试验数次并编写的,所以原理上会和网上的有所不同.既然说到图像了,那么我们先来看一些图像效果吧. 看了以上的效果图,是不是感觉实现起来会比较麻烦呢?No,其实上面的各种特效都只有几句代码.我们来看看我是如何写的: '模糊 Dim B As New Bitmap(My.Resources.ss) DSAPI.图形图像.图像特效.模糊(B, 10)

int extract_pic_info(const BYTE *pic, const uint32_t size, int &width, int &height) { ; width = ; height = ; size_t offset = ; if (pic == NULL) return ret; ] == ] == ] == ] == ] == ] == 'a')) { //gif offset = ; width = MAKEUS(pic[offset + ], pic[o

在进入频域变换之前, 我们还是轻松一下,再搞点平面上的变化来看看.这把选了一个双线性插值(Bilinear interpolation)来实现是源于看到了csdn上别人的问题, 权且实现一个函数,方便大家的使用吧. 双线性插值简单的说,就是扩展了之后的图像像素坐标映射回原来的坐标空间的时候, 如果出现了没有对应到整数点的情况.这时候需要做2次线性的插值计算出新的坐标的像素值,比如说: 这里可以看到这个P点落在了ABCD区间内, 如果我们本着最朴素的这个P点最靠近谁权重就越大的加权平均的思想, 我

代码 function ROI=LabelBox(filename) Mat=imread(filename); imshow(Mat); mouse=imrect; pos=getPosition(mouse);% x1 y1 w h ROI=[pos(1) pos(2) pos(1)+pos(3) pos(2)+pos(4)]; end 效果 >> LabelBox('1_1(1).jpg') 为了快速标注,可以遍历整个文件夹下的图片,标完一张换一张,生成一个table数据表: funct

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

目标 在本教程中,您将学习简单阈值,自适应阈值和Otsu阈值. 你将学习函数cv.threshold和cv.adaptiveThreshold. 简单阈值 在这里,问题直截了当.对于每个像素,应用相同的阈值.如果像素值小于阈值,则将其设置为0,否则将其设置为最大值.函数cv.threshold用于应用阈值.第一个参数是源图像,它应该是灰度图像.第二个参数是阈值,用于对像素值进行分类.第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值.OpenCV提供了不同类型的阈值,这由函数的第四个参数给出.通过使用c

http://stackoverflow.com/questions/29491669/real-time-paper-sheet-detection-using-opencv-in-android/29492699#29492699 at srcImg; //you may want to apply Canny or some threshold before searching for contours List<MatOfPoint> contours = new ArrayList&

http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8519751 环境: vs2008 + opencv2.1 先看,这两个函数的用法(参考 opencv手册): +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ FindContours        在

example import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0) grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1) # edge_

遇到的问题: 1 持续灰色图像框 waitkey()要在imshow()之前调用. 2 CvRect 和Rect CvXXX是C语言的接口,cv::XXX是C++语言的接口.两者混在一起容易出错 3 分类器detectMultiScale各个参数的作用 CascadeClassifier::detectMultiScale(const Mat& image, vector<Rect>& objects, double scaleFactor=1.1,int minNeighbo

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称