什么图像归一化 通俗地讲就是将矩阵的值通过某种方式变到某一个区间内 图像归一化的作用 目前能理解的就是归一化到某个区间便于处理,希望高人可以指点 opencv文档中的介绍 C++: void normalize(InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha=1, double beta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray() ) C++: void 

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

Opencv 图像叠加 添加水印 C++: void Mat::copyTo(OutputArray m) const C++: void Mat::copyTo(OutputArray m, InputArray mask) const 这个函数可以复制图像到另一个图像或矩阵上,可选参数是掩码 由于叠加的图像大小不一定相等,比如我们这里把一张小照片加到一张大照片上 我们可以在大照片上设置一个和小照片一样大的感兴趣区域 不使用掩码的时候,我们载入一张png,和一张jpg #include <op

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是浮

前言 图像的读取和保存一定要注意imread函数的各个参数及其意义,尽量不要使用默认参数,否则就像数据格式出现错误(here)一样,很难查找错误原因的: re: 1.opencv图像的读取与保存; 完

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt-seconda-parte/ 在第一部分教程之后,我们建立了一个Qt Widget在GUI中显示OpenCV图像,接下来我们要看看如何使用它. 现在我们建立一个简单的应用来绘制从网络摄像头中获取的流媒体视频,这是每一个OpenCV应

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-opengl-widget-per-visualizzare-immagini-da-opencv-in-una-gui-con-qt/ 重要术语保持英文不变,如Widget等.原文中rendering意为渲染或绘制. 此教程是关于在Qt图形界面中显示OpenCV图像的问题,我们创建了一个基于QGLWidget的Qt Widget. 这个Widget提供了更好的图像

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51559490 在使用OpenCV以及其他开源库时,往往一个容易忽略的问题就是使用默认参数,尤其是图像处理,会导致内存中的图像数据变换后被不同程度上被修改! 下面给出几个示例,帮助理解. 1. warpAffine warpAffine是图像仿射变换函数,函数定义为: C++: void warpAffine( InputArray sr

OpenCV图像旋转的代码 cv::transpose( bfM, bfM ) 前提:使用两个矩阵Mat型进行下标操作是不行的,耗费的时间太长了.直接使用两个指针对拷贝才是王道.不知道和OpenCV比较效果如何. 贴出下面的代码:  C++     //图像旋转     cv::Mat Transpose(cv::Mat &inMat)       {         cv::Mat outMat( inMat.cols, inMat.rows, inMat.type() );         

Imagelab-0-QT label显示 opencv 图像 opencvc++qtimagelab 开始之前 这其实也是opencv 处理图像的系列, 只是想我们在进一步复杂化我们的代码之前, 每次给出代码我们都要给出很多, 然后窗口的显示上也有很多不必要的东西, 我们为了后面进行更好的算法效果以及算法执行, 我们先规划一下程序, 写出来一个界面程序出来, 这样的话, 我们之后的程序部分只需要给出一个函数的部分就好, 我们的程序算法在增加的时候, 将功能做到一个一个的菜单里面来, 这样一边处

       本文区分"问题引出"."概念抽象"."算法实现"三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中"投影技术"的使用,并通过"答题卡识别""OCR字符分割""压板识别""轮廓展开分析"四个的例子具体讲解算法使用.使得读者能够对"投影技术"加速认识和理解,从而在解决具体问题的时候多一个有效方法. 内容将涉及如下: 1.

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67a7426a0101cxl0.html 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶

CUDA和OpenCV混合编程,使用CUDA的纹理内存,实现图像的二值化以及滤波功能. #include <cuda_runtime.h> #include <highgui/highgui.hpp> #include <imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int width = 512; int height = 512; // 2维纹理 texture<float, 2, cudaReadModeElementTy

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

转自:http://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/9091953?utm_source=tuicool 本文是zhang的一篇经典图像细化论文,效果很好,采用并行计算,速度非常快; 下文是 "智慧视觉"在CSDN上对这篇论文程序的一个改造,亲测可用! 由于OpenCV没有自带的图像细化函数,网上提供的基本是基于1.0接口的,于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的,方便好用.细化方法当中,当属经典的Zhang并行快速细化算法,细化之后的轮廓

  cvAbs 计算数组中所有元素的绝对值 cvAbsDiff 计算两个数组差值的绝对值 cvAbsDiffs 计算数组和标量差值的绝对值 cvAdd 两个数组的元素级的加运算 cvAdds 一个数组和一个标量的元素级的相加运算 cvAddWeighted 两个数组的元素的加权相加运算(alpha融合) cvAvg 计算数组所有元素的平均值 cvAvgSdv 计算数组中所有元素的绝对值和标准差 cvCalcCovarMatrix 计算一组n维空间向量的协方差 cvCmp 对两个数组中的所有元素运