将上篇得到的灰度图转换为二值图,读取像素数据,低于某一值置0,否则设置为255,为得到更好的效果不同图片应采用不同的值 /* 2015年6月2日11:16:22 灰度图转换为二值图 blog:http://www.cnblogs.com/wd1001/ */ #include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<stdlib.h> /* 位图头结构 */ #pragma pack(1) typedef struct tagBITMA

CTF做了图片的隐写题,还没有形成系统的认识,先来总结一下BMP图的组成,并通过将彩色图转为二值图的例子加深下理解. 只写了位图二进制文件的格式和代码实现,至于诸如RGB色彩和调色板是什么的一些概念就不啰嗦了. BMP位图文件格式 BMP文件由文件头.位图信息头.调色板和图形数据四部分组成,真彩色图是没有调色板的.每部分的具体结构在代码中具体列出并解释. 结构体的对齐 定义文件头部各结构体时要注意对齐的问题,至于什么是结构体对齐,请看这篇博文,写的很详细http://www.cnblogs.co

目录 二值图的定义 二值图的应用 阈值化 二值化/阈值化方法 1,无脑简单判断 opencv3函数threshold()实现 2,Otsu算法(大律法或最大类间方差法) OpenCV3 纯代码实现大津法 OpenCV3 threshold算法调用Otsu阈值化 改进版本 OpenCV3函数adaptiveThreshold实现自适应阈值 二值图的定义 二值图是一种特殊的灰度图,即每个像素点要么是白(0),要么是黑(255) 无论是灰度图还是二值图都是用阈值化的知识. 二值图的应用 图像的二值化使

zw·准专利·高保真二值图细部切分算法     高保真二值图细部切分算法,是中国字体协会项目的衍生作品.     说准专利算法,是因为对于图像算法的标准不了解,虽然报过专利,但不是这方面的,需要咨询专业的专利顾问.     原型是用opencv+python实现的,因为Halcon,对于协会的设计师,门槛太高,所以,特意设计了一套opencv+python的live-cd,解压即可,无需配置. 高保真二值图细部切分算法,初看很简单,其实很复杂. ps,简单的东西,往往更复杂,就像每天遇到的:UR

最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能, 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀,对于灰度图,速度基本和CV的一致,但是 CV没有针对二值图做特殊处理,因此,这个函数对二值图的速度和灰度是一样的,但是这个函数,如果使用的话,估计大部分还是针对二值图像,因此,我对二值图做了特别优化,速度可以做到是CV这个函数的4倍左右. MorphologyEx的主要功能是对灰度图进行相关形态学的处理,比如腐蚀.膨胀.开闭等计算,其代码可以在github上找到:https://gi

CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); IplImage* i

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

coco数据集大概有8w张以上的图片,而且每幅图都有精确的边缘mask标注. 后面后分享一个labelme标注的json或xml格式转二值图的源码(以备以后使用) 而我现在在研究显著性目标检测,需要的是边缘mask的二值图像.搜了很久,并没有人做过这种工作,只能得到如下的掩膜图 而我需要的图像为二值图,如下 说下 我的过程 并附上代码: 首先,coco数据集将所有的8w多张图片标注信息整合到一个json文件中,所以我们需要将单张图片标注信息json文件提取出来,以下是批量提取脚本. 注: 需要改

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上.24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R.G.B分量的亮度(红.绿.蓝).当R.G.B分量值不同时,表现为彩色图像;当R.G.B分量值相同时,表现为灰度图像,该值就是我们所求的一般来说,转换公式有3种.第一种转换公式为: Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]÷3 (2.1) 其中,Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰

一天半把彩色bmp转成黑白了. 原理是: 第一步:读出位图数据的偏移位置:即第11个字节,用fseek即可. 然后将偏移位置之前的数据全部写入新的bmp图中. 第二步:用fseek移到位图数据这前,判断并转换成二值的黑白图. 还有,要注意一点:查ascii表B 0x42,M0x4d,bfType 为两个字节,B为low字节,M为high字节所以bfType=0x4D42,而不是0x424D,但注意) 源代码:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3295

类图(ClassDiagrams)是根据系统中的类以及各类之间的关系描述系统的静态视图.类图不仅显示系统内信息的结构,还描述系统内这些信息的行为.类图的一个重要目的是为其他图(如顺序图.交互图)定义一个基础.类图由多个类以及这些类之间的关系组成. 在系统设计阶段,类图直接引导面向对象的编程语言实现类.类图是生成代码的核心要图.如果类图设计得好,整个系统的代码框架可以有类图自动生成,大大简化了系统编码所耗费的时间.因此,我们进一步:利用类图,使得代码的编写编程一种自动化工作,而整个信息系统的建设中

#include "iostream" #include "queue" #include "Windows.h" #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "ope

############################################################################################# ############################图片预处理以及图片裁剪########################################### #########################################################################

atitit.验证码识别step4--------图形二值化 灰度化 1. 常见二值化的方法原理总结 1 1.1. 方法一:该方法非常简单,对RGB彩色图像灰度化以后,扫描图像的每个像素值,值小于127的将像素值设为0(黑色),值大于等于127的像素值设为255(白色). 1 1.2. 方法二:最常见的二值处理方法是计算像素的平均值K, 2 1.3. 方法三:使用直方图方法来寻找二值化阈值, 2 1.4. 方法四:使用近似一维Means方法寻找二值化阈值,(推荐) 3 2. 使用类库imagei

不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣.本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的.而且也具有一定的工程价值. 怎么说呢,其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候,就无数次的看到过这些函数,但是无奈当时不知道他们有什么用

图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,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,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓. 下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型:void cvThreshold( 

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中

前天闲着没事干,就写了写BMP图像处理,感觉大家还比较感兴趣..所以现在没事,继续更新..这次简单的写了灰度图像二值化..这是什么概念呢? 图像的二值化的基本原理 图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果.即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,特别是在实用的图像处理中,以二值图像处理实现而构成的系统是很多的,要进行二值图像的处理与分析,首先要

自适应二值化介绍: 二值化算法是用输入像素的值I与一个值C来比较,根据比较结果确定输出值. 自适应二值化的每一个像素的比较值C都不同,比较值C由这个像素为中心的一个块范围计算在减去差值delta得到. C的常用计算方法有两种: 1.平均值减去差值delta(使用盒过滤boxfilter,性能会非常不错) 2.高斯分布加权和减去差值delta (使用高斯滤波GaussionBlur) 只要高兴用什么其他方法都行. 最后,总算法就是用每一个像素的灰度值I,与所对应的比较值C,确定结果输出到对应的像素