一. n的正方形图像,用FFT算法从空域变换到频域,并用频域图像的模来进行显示. 2) 使图像能量中心,对应到几何中心,并用频域图像的模来进行显示. 3)将频域图象,通过FFT逆变换到空域,并显示. #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { /

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

直接贴上源码 来源:http://www.myexception.cn/image/1498389.html 实验效果 Left.jpg right.jpg ImageMatch.jpg #include <iostream> #include <iomanip> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "

灰度化一幅图像就是将图像的色彩信息全部丢掉,将24位的位图信息,用8位来表示,灰度图共有256级灰度等级,也就是将24位位图的一点如(255,255,255)转换成255,所以R,G,B三个值所乘的系数和为1用伪语句可以表示如下 public bitmap GrayScal(bitmap orgbmp){    建立一个与原图片等大的8位的图片    取出原图像中的每一个点    新图像的点=原图像点的红色量*系数1+绿色量*系数2+黄色量*系统3    返回新图像} Code/// <summ

机器配置为:VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit.===========================分割线========================本节将利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置.具体过程见下面代码=======================分割线========================代码演示 /* 利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置 */ #include <opencv2/core/core.hpp> #incl

问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

搞过计算机图像的人都知道,图像中的每一个像素通常为一个整型数,它可以分成4个无符号的char类型,以表示其RGBA四个分量.一幅图像可以看做是一个二维整型数组.这里我会生成一个float数组,其数组大小为1000000,刚好1000*1000,数组内的浮点数的数值范围在0到1000.0之间,呈等差数组排列,相邻两数的差为0.001.然后将其每一个浮点数强制转化成一个整型数或三个unsigned char型,以决定像素的RGB三个通道分量,看看其生成的图像是什么样子. 前几天写了一篇文章是在C语言

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar() addWeighted方法: 函数原型: void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);</span> 这个函数实现对输入的两幅图像进行线性系数的加权和. 第一个参数

imagecolorallocatealpha — 为一幅图像分配颜色和透明度.高佣联盟 www.cgewang.com 语法 int imagecolorallocatealpha ( resource $image , int $red , int $green , int $blue , int $alpha ) imagecolorallocatealpha() 的行为和 imagecolorallocate() 相同,但多了一个额外的透明度参数 alpha,其值从 0 到 127.0

imagecolorallocate — 为一幅图像分配颜色.高佣联盟 www.cgewang.com 语法 int imagecolorallocate ( resource $image , int $red , int $green , int $blue ) imagecolorallocate() 返回一个标识符,代表了由给定的 RGB 成分组成的颜色.red,green 和 blue 分别是所需要的颜色的红,绿,蓝成分.这些参数是 0 到 255 的整数或者十六进制的 0x00 到

/// <summary> /// 将图像缩小N倍 /// </summary> /// <param name="source">原图数据</param> /// <param name="height">原图高度</param> /// <param name="width">原图宽度</param> /// <param name=&quo

/** * @file main-opencv.cpp * @date July 2014 * @brief An exemplative main file for the use of ViBe and OpenCV */ //#include <opencv2\core\core.hpp> #include "vibe-background-sequential.h" using namespace cv; using namespace std; ; // 舍去面积

Mat img1 = imread("1.png"); Mat img2 = imread("2.png"); int height = img1.rows; int width1 = img1.cols; int width2 = img2.cols; // 将高图像等比缩放与低图像高度一致 if (img1.rows > img2.rows) { height = img2.rows; width1 = img1.cols * ((float)img2.r

**顺序也很重要,必须现有窗口,才能设置属性 dev_close_window()dev_open_window (0, 0, 1400, 1200, 'black', WindowHandle)dev_set_draw ('margin')dev_set_color('green')dev_set_line_width(5)dev_update_window('off')* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01

参考教程 依赖opencv扩展库,使用sifi匹配 保存配准信息 "./config/calibratedPara.yaml" #include <iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/xfeatures2d

std::vector<std::vector<Mat> > partitionImage(Mat&src,int rows,int cols) 函数中有三个输入参数,第1个src是原图像:第2个参数rows是网格的行数,第三个参数cols是网格的列数:返回的是二维矢量数组. ///*13. 图像的二维分割,即将图像分割成rows行.cols列的小格子—array[rows][cols], /// 保存在二维矢量vector中, std::vector<std::ve

让我们对卷积神经网络如何工作形成更好直观感受.我们先看下人怎样识别图片,然后再看 CNNs 如何用一个近似的方法来识别图片. 比如说,我们想把下面这张图片识别为金毛巡回犬.   一个需要被识别为金毛巡回犬的图片   人类是怎么做的呢? 一种做法是我们识别狗的特定部位,例如鼻子,眼睛,毛发.我们把图片分成小片,识别小片,然后把这些结合在一起,得到一个狗的概念. 这种情况下,我们可以把图片分成下列组合: 一个鼻子 两只眼睛 金色毛发 如下图所示:   狗的眼睛   狗的鼻子   狗的毛发   再进一

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace cv; int main( int argc, char** argv ) { double alpha = 0.5; double beta; double input; Mat src1, src2, dst; /// Ask the user enter alpha std::cout<<" Sim

第7章  C#图形图像编程基础 本章主要介绍使用C#进行图形图像编程基础,其中包括GDI+绘图基础.C#图像处理基础以及简单的图像处理技术. 7.1  GDI+绘图基础 编写图形程序时需要使用GDI(Graphics Device Interface,图形设备接口),从程序设计的角度看,GDI包括两部分:一部分是GDI对象,另一部分是GDI函数.GDI对象定义了GDI函数使用的工具和环境变量,而GDI函数使用GDI对象绘制各种图形,在C#中,进行图形程序编写时用到的是GDI+(Graphice