直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi

2018-03-0421:22:46 (1)cv.InRange函数 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像const CvArr* lower,//阈值下限 const CvArr* upper,//阈值上限 CvArr* dst//结果图像 ) 历程:# 取出摄像头中,绿色的区域 import cv2 as cv import numpy as np def video_demo(): capture = cv.Video

opencv中封装了一个专门用于求解cv::Mat均值的函数,即cv::mean(&cv::Mat),该函数会得到Mat中各个通道的均值,若要获取指定通道的均值,做进一步解析即可. 具体使用方法如下: 示例代码: cv::Mat inImage; cv::Scalar neam=cv::mean(inImage); ];//.val[0]表示第一个通道的均值 cout<<"MyMat中的所有元素的平均值为:"<<MyMeanValue<<en

from django.utils.regex_helper import normalize pat=r'^(?P<id>\d+)/(?P<name>\d+)$' bits=normalize(pat) print bits 结果是: [(u'%(id)s/%(name)s', [u'id', u'name'])]

命令行解析类CommandLineParser 该类的作用主要用于命令行的解析,也就是分解命令行的作用.以前版本没这个类时,如果要运行带参数的.exe,必须在命令行中输入文件路径以及各种参数,并且输入的参数格式要与代码中的if语句判断内容格式一样,很不方便.另外如果想要更改输入格式的话在主函数文件中要相应更改很多地方.现在有了这个类,只需要改keys里面的内容就可以了 . 在OpenCV源码中,其声明位于头文件 utility中.因此在使用前,一般需要进行头文件包含. #include <ope

///////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // Performance benchmarking program for various normalize functions // // by Elvic Liang // ///////////////////////////////////////////////// #include <math.h> #include <

# 图像平移image1='C:\\Users\\10107472\\Desktop\\myfile\\tensorflow-yolov\\read.jpg'img = cv.imread(image1,0)rows,cols = img.shapeprint('image_original=',img.shape)M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) # 平移矩阵dst = cv.warpAffine(img,M,(300,420)) # img为需要变换的

        cv::dft  相差15.9倍         cpu版本  单次调用  0.029448 毫秒         opencl版本  单次调用  0.468688  毫秒   差别仅仅只是参数的Mat类型和UMat类型的,其中还不包括 mat.copyTo(umat) 的时间. ======= 手机类型小米mix 2s, 高通 845  

void cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 ); 第一个参数img:要划的线所在的图像; 第二个参数pt1:直线起点 第二个参数pt2:直线终点 第三个参数color:直线的颜色 e.g:Scalor(0,0,255) 第四个参数thickness=1:线条粗细 第五个参数line_type=8, 8 (or 0)

meanshift 被应用于 object track 中,其主要思想如下: 如下图所示,对该点集应用 meanshift 算法可以定位到点集最稠密位置,而点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置. 1)为什么点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置呢?这一般情况下是使用 histogram backprojection 实现, histogram backprojection 将原始图像转换为类似下图的点集,更准确的说是转换为是否为跟踪物体的概率图. 2)下图使用点集稠密程度模拟概率图,准确的

函数原型: void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())   2.函数作用 归一化数据.该函数分为范围归一化与数据值归一化.(Normalizes the norm or value range of an array.)   3.参数说明 src     

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

一.前言 经过两个星期的努力,一边学习,一边写代码,初步完成了毕业论文系统的界面和一些基本功能,主要包括:1 数据的读写和显示,及相关的基本操作(放大.缩小和移动):2 样本数据的选择:3 数据归一化处理:4 绘制光谱曲线:5 获取波段信息.接下来的工作主要是完成遥感影像分类的相关算法.这部分主要是数学计算,尤其是矩阵的相关运算和操作.为此,系统的学习和了解了openCV库中常用的矩阵操作函数,记录下来,方便以后查阅. 二.openCV函数 1 reshape C++: Mat Mat::res

/*=========================================================================*/ // 阵列操作 /*=========================================================================*/ 基本矩阵和图像运算符 ---------------------------------------------------------------------------

和 C 的标准函数库类似, Cg 提供了一系列内建的标准函数.这些函数用于执行数学上的通用计算或通用算法(纹理映射等),例如,需要求取入射光线的反射光线方向向量可以使用标准函数库中的 reflect 函数,求取折射光线方向向量可以使用 refract 函数,做矩阵乘法运算时可以使用 mul 函数. 有些函数直接和 GPU 指令相对应,所以执行效率非常高.绝大部分标准函数都被重载过,用于支持不同长度的数组和向量作为输入参数. Cg 标准函数会随着未来 GPU 硬件的发展而不断优化,所以基于标准函数

如何调图像的亮度和对比度? //如何增加图片的对比度或亮度? void contrastOrBrightAdjust(InputArray &src,OutputArray &dst,int contrastValue,int brightValue) { cv::Mat _dst = cv::Mat::zeros( src.size(), src.type() ); for(int y = 0; y < src.rows; y++ ) { for(int x = 0; x <

前言 在opencv中cv::flip函数用于图像翻转和镜像变换. 具体调用形式 void cv::flip( cv::InputArray src, // 输入图像 cv::OutputArray dst, // 输出 // >0: 沿y-轴翻转, 0: 沿x-轴翻转, <0: x.y轴同时翻转 ); Flips a 2D array around vertical, horizontal, or both axes. 测试代码 void flip_test() { cv::Mat imag

The OpenCV GPU module is a set of classes and functions to utilize GPU computational capabilities. It is implemented using NVIDIA* CUDA* Runtime API and supports only NVIDIA GPUs. 1.      getCudaEnableDeviceCount:returns the number of installed CUDA-

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 规范化(Normalization) Normalization: scaling individual to have unit norm 规范化是指,将单个的样本特征向量变换成具有单位长度(unit norm)的特征向量的过程.当你要使用二次形式(quadratic from)如点积或核变换运算来度量任意一堆样本的相似性的时候,数据的规范化会非常的有用 假定是基于向量空间模型,经常被用于文本分类和内容的聚类. 函数normalize提供了快速简单的方法使用

主要内容:对比新旧函数,用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域,留下较大区域. 关键字    :connectedComponentsWithStats 在以前,常用的方法是"是先调用 cv::findContours() 函数(传入cv::RETR_CCOMP 标志),随后在得到的连通区域上循环调用 cv::drawContours() " 比如,我在GOCVHelper中这样进行了实现 //寻找最大的轮廓     VP FindBigestContour(Mat src){