上文跟大家分享了在做火焰检测中常用到的图像预处理方法,从这一篇博文开始,我将向大家介绍如何一步一步地检测出火焰区域.火焰提取要用 到很多判据,今天我要向大家介绍的是最简单的但是很有效的判据--RGB判据. 在介绍这个判据之前,博主首先给大家简单介绍一下RGB模型.根据三基色原理,用基色光单位来表示光的量,则在RGB颜色空间,任意色光F都可 以用R.G.B三色不同分量的相加混合而成: F=r[R]+g[G]+b[B] 当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:当三基色分量都为k(最强)时混合为白.

首先导入必要的库,使用Opencv读入图像,避免复杂的图像解析,同时使用Opencv作为算法的对比,由于使用环境为jupyter使用matplotlib直接可视化 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 图片的存储 图片实质上就是一个矩阵,一个640*320的灰白图像其实就是一个(640,320)的矩阵,每个坐标点的值就代表该像素点的灰度. 通常我们使用0-256的值来表示灰

OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术. 一个OCR识别系统,其目的很简单,只是要把影像作一个转换,使影像内的图形继续保存.有表格则表格内资料及影像内的文字,一律

基于定向滤波和数据融合的边缘引导图像插值算法 http://ieeexplore.ieee.org/document/1658087/ 摘要: 保留边缘结构对于从低分辨率对应物重建高分辨率图像的图像插值算法是一个挑战.我们提出了一种新的边缘引导非线性插值技术,通过定向滤波和数据融合.对于要内插的像素,在两个正交方向上定义两个观测组,并且每个集合产生像素值的估计.通过线性最小均方误差估计(LMMSE)技术将这些模型化为缺失像素的不同噪声测量值的这些方向估计值使用两个观测组的统计量融合成更鲁棒的估计

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 假设你对PCA的推导和概念还不是非常清楚.建议阅读本文的前导文章 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50372906 6.4.3 主成分变换的实现 本小节通过一个算例验证一下之前的推导.在前面给出的

新版FPC摄像头测评 OV7725 OV7670 OV9650 OV9655 OV5640 OV5642 OV2640 OV3640 MT9D112 最新制样新版FPC摄像头板卡,先看看结构尺寸 再瞧瞧接口(支持市面最通用的接口:2.54mm间距排针,支持5v或3.3v供电) 支持的柴草旗下将近十余款fpc标准摄像头(如OV7725 OV7670 OV9650 OV9655 OV5640 OV5642 OV2640 OV3640 MT9D112 ),涵盖30w至500w像素 支持raw.yuv.

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

下面的程序实现UDP没有图像数据的高速传输协议损耗,测试数据egtest01图片库,实现PC和图像的传输嵌入式结束.变速箱+读写速度可以达到10+M/S.考 server端程序 #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <stdio.h> #

如果你想给游戏做个截图功能,或者想把屏幕图像弄成一个纹理,你就非常需要 PBO 了 通常情况下,你想把屏幕图像的像素数据读到内存需要用 glReadPixels 然后 pixels 参数传进去一块内存地址 这样做是非常非常不好的,因为 glReadPixels 会把屏幕图像的像素数据从显卡的显存复制到内存条,这个过程就非常非常的慢,特别是数据量大的时候 然后如果你要把像素数据再用 glTexImage2D 传到纹理,数据就又要从内存条复制到显存,这个过程也是非常非常慢的,特别是数据量大的时候 那

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般

如果你想给游戏做个截图功能,或者想把屏幕图像弄成一个纹理,你就非常需要 PBO 了 通常情况下,你想把屏幕图像的像素数据读到内存需要用 glReadPixels 然后 pixels 参数传进去一块内存地址 这样做是非常非常不好的,因为 glReadPixels 会把屏幕图像的像素数据从显卡的显存复制到内存条,这个过程就非常非常的慢,特别是数据量大的时候 然后如果你要把像素数据再用 glTexImage2D 传到纹理,数据就又要从内存条复制到显存,这个过程也是非常非常慢的,特别是数据量大的时候 那

原始文章链接:http://bubblexc.com/y2011/163/ 原文链接:http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/5606859 关于三种特征点检测的对比:http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4285579 利用SURF特征点进行检测(有code):http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/17/2644903.html 利

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

在我博文的一系列的文章,有不少算法都于去雾有关,比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理.实现及效果.局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力,而最直接的就是<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果及其他 一文,描述了暗通道去雾这一state-of-the-art algorithms的过程和实现,虽几经优化,对于常用的视频1024*768大小的图片,算法

其实我一直都是喜欢自己去做图像格式的解码的(目前我自己解码的图像格式大概有15种),但是写本文主要原因是基于CSDN的这个帖子的: http://bbs.csdn.net/topics/390510431     用pictureBox显示一个黑白8bit图像,如何消除颗粒感 用于测试的原始的JPG图像: http://files.cnblogs.com/Imageshop/img01.rar 这个帖子中,作者的需要加载一副灰度的8位的PG格式图像,但是利用.net的Bitmap类加载的图像会出

转载请声明转载地址:http://www.cnblogs.com/Rodolfo/,违者必究. 在虚拟现实技术的高速发展阶段,与虚拟现实密切相关的计算机图形学.数字图像处理.传感技术等学科迅速发展,从而推动了虚拟现实技术的广泛发展. 1992年,Sense8公司开发了"WTK"开发包,为虚拟现实技术提供更高层次上的应用软件开发包的出现,极大缩短了虚拟现实系统的开发周期. 1993年11月,宇航员利用虚拟现实系统的训练功能完成了从航天飞机运输舱内取出新的望远镜面板的工作.波音公司用虚拟现

Atitit 图像处理-图像形态学(膨胀与腐蚀) 1.1. 膨胀与腐蚀1 1.2. 图像处理之二值膨胀及应用2 1.3. 测试原理,可以给一个5*5pic,测试膨胀算法5 1.4. Photoshop里面的处理5 1.5. 类库的处理,好像没找到jhlabs,6 1.6. Attilax 源码6 1.1. 膨胀与腐蚀 说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图: 膨胀以后会变成这样: 腐蚀以后则会变成这样: 看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了

所谓白平衡(White Balance):指在图像处理的过程中,对原本材质为白色的物体的图像进行色彩还原,去除外部光源色温的影响,使其在照片上也显示白色.也就是不管在任何光源下,都能将白色物体还原为白色. 白色是指反射到人眼中的光线由于蓝.绿.红三种色光比例相同且具有一定的亮度所形成的视觉反应.我们都知道白色光是由赤.橙.黄.绿.青.蓝.紫七种色光组成的,而这七种色光又是由红.绿.蓝三原色按不同比例混合形成,当一种光线中的三原色成分比例相同的时候,习惯上人们称之为消色,黑.白.灰.金和银所反射的

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

前言 点和线是做图像分析时两个最重要的特征,而线条往往反映了物体的轮廓,对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础.文章主要讨论两个实际工程中常用的边缘检测算法:Sobel边缘检测和Canny边缘检测,Canny边缘检测由于算法复杂将在另一篇文章中单独介绍,文章不涉及太多原理,因为大部分的图像处理书籍都有相关内容介绍,文章主要通过Matlab代码,一步一步具体实现两种经典的边缘检测算法. Sobel边缘检测 Soble边缘检测算法比较简,实际应用中效率比canny边缘检测效率要高,但是边缘不