OpenCV图像处理篇之边缘检测算子 转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子 一阶导数的梯度算子 高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像,梯度定义为一个向量, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

图像边缘检測--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

过程: 1.      彩色图像转换为灰度图像    2.      对图像进行高斯模糊    3.      计算图像梯度,根据梯度计算图像边缘幅值与角度(这里其实用到了微分边缘检测算子来计算梯度幅值方向) 求x,y两个方向的梯度 求幅值与角度 4.      非最大信号压制处理(边缘细化) 也就是把角度分成4个值 得到角度之后,比较中心像素角度上相邻两个像素,如果中心像素小于其中任意一个,则舍弃该边缘像素点,否则保留. 5.      双阈值边缘连接处理 双阈值选择与边缘连接方法通过假设两个

在DICOM标准里,有三个TAG与成像的方向相关. 参考来源:Kitware关于DICOM方向的说明 http://public.kitware.com/IGSTKWIKI/index.php/DICOM_data_orientation 包括 1.Image Position (0020,0032): specifies the x, y, and z coordinates of the upper left hand corner of the image. In other words,

摘要 我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式,在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式,在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整. 补充: 图像变换可以看成 像素变换--点操作 邻域变换--区域操作(卷积,特征提取,梯度计算等) 对于点操作: q(i,j)=αf(i,j)+β 其中f(i,j)是输入点像素值,q(i,j)是输出点像素值.  1,数组遍历-- 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

再更一发好久没更过的OpenCV,不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了,所以后面可能会更的慢一点吧,既然开了新坑,还是机器学习更有研究价值吧... 图像在内存中的存储方式 灰度图像 RGB图像,矩阵的列会包含多个子列 因为内存足够大,可以实现连续存储,因此,图像中的各行就能一行一行地连接起来,形成一个长行.连续存储,有助于提高图像扫面速度,可以使用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储. 颜色空间缩减 对于三通道图像,一个像素对应的颜色有一千六百

js/css 检测移动设备方向的变化 判断横竖屏幕 方法一:用触发手机的横屏和竖屏之间的切换的事件 window.addEventListener("orientationchange", function() { // 宣布新方向的数值 alert(window.orientation); }, false); // 方法二:监听调整大小的改变 window.addEventListener("resize", function() { // 得到屏幕尺寸 (内部

1.图像像素: 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子.像素是构成图像的基本单元,通常以像素/英寸PPI(表示)为单位来表示图像分辨率. 当图像尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图像尺寸与实际尺寸进行转换. 在Halcon中,快速获得图像大小,像素个数及其它图像信息的算子是:get_image_pointer_rect 例程: read_image(Imag

这篇文章主要介绍了JS和css实现检测移动设备方向的变化并判断横竖屏幕,本文分别给出实现代码,需要的朋友可以参考下 方法一：用触发手机的横屏和竖屏之间的切换的事件  [自测可用, chrome , 手机360浏览器, 微信浏览器 其他未测试过] 复制代码代码如下: window.addEventListener("orientationchange", function() { // 宣布新方向的数值 alert(window.orientation); }, false); 方法二：

64945e3dtw1dii6vfdr19j.jpg(PNG 图像,1497x929 像素)

今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

动态地址访问像素:src.at<Vec3b>(i, j)[0].src.at<uchar>(i, j)  int b = src.at<Vec3b>(i, j)[0];int g = src.at<Vec3b>(i, j)[1];int r = src.at<Vec3b>(i, j)[2]; 用来访问三通道图像的单个像素.对于三通道图像,每个像素存储了三个值,分别为蓝色.绿色.红色通道上的数值. int gray_data = gray.at&l

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

在Flutter中,我们可以用下面的代码从文件中加载图像: Image.file(File(_fileName)); 这个时候,当_fileName这个文件名称和路径不变,文件内容变化时,Flutter并不会更新显示.问题产生的原因是Flutter自动使用了缓存. 那么怎么办呢? 我查看到,Image.file 实际上会将 image 设置为 FileImage 这个 ImageProvider.FileImage 的代码中,在进行 operator 时,只判断了文件路径和缩放比例.正是因为如此

访问图像像素的三类方法 ·方法一 指针访问:C操作符[ ]; ·方法二 迭代器iterator; ·方法三 动态地址计算. #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //-----------------------------------[全局函数

拉普拉斯算子 Mat dst; // ksize 3 ,必须是奇数,不同大小会有不同的效果 Laplacian(src, dst, -1, 3, 1.0, 0, BORDER_DEFAULT); imshow("Laplacian", dst); 拉普拉斯算子的缺点:当图像中细节过多,或者有很多噪声的时候,非常容易收到影响 锐化 // 锐化 Mat sh_op = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7557063