x=imread(‘x.jpg’); x=rbg2gray(x);  %转成灰度图像 k=medfilt2(x);   %中值滤波,默认为3X3矩阵 figure, imshow(k); medfilt2(A,[M,N]):使用 M X N 的模板读A矩阵做中值滤波 k=medfilt2(x,[5,5]) eg: >> xx=rgb2gray(x);>> figure,imshow(xx); dd

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

Qt生成灰度图(转载)   项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来

项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来存储灰度图.则共有256种组

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;                                                                                                    

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

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

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

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read()  #进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase, frame表示读入的图片 4.cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #表示将图片转换为灰度图 代码: import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')

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

在本人的博客里,分享了有关中值模糊的O(1)算法,详见:任意半径中值滤波(扩展至百分比滤波器)O(1)时间复杂度算法的原理.实现及效果 ,这里的算法的执行时间和参数是无关的.整体来说,虽然速度也很快,但是在某些特殊情况下我们还是需要更快的速度.特别是对于小半径的中值,我们有理由去对其进一步的优化的.本文我们进一步探讨这个问题. 一.3*3中值模糊 首先我们来看看半径为1的中值,此时涉及到的领域为3*3,共9个像素,那么最传统的实现方式就是对9个像素直接进行排序,这里我们直接使用系统的排序函数qs

本文链接:https://blog.csdn.net/Pxzly1117/article/details/79201772程序: I=imread('13.jpg');%读入图像imshow(I);h=imnoise(I,'salt & pepper');%为I图片叠加椒盐噪声噪声figure;imshow(h);w=[1 2 1;2 4 2;1 2 1]/16;%高斯模板I5=imfilter(h,w,'corr','replicate');%高斯平滑figure;imshow(I5);w=[

来源: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/fspecial.html?searchHighlight=fspecial&s_tid=doc_srchtitle#d117e81237 2.https://www.cnblogs.com/leegod/p/8202731.html 简单的原理: 基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某

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

1. caffe matlab 接口提供了提取feature的脚本,但是由于中间要对这些图像进行RGB ---> BGR 的变换,卧槽,灰度图没有三通道啊?怎么破?从上午就在纠结怎么会跑着跑着程序就报错了,尼玛,坑啊... 如何解决这个问题 ?? ----------------------------------------------------------- 我把灰度图给扔了,谢谢! 2. If I use the color images mixed with gray images t

//从视频文件中读入数据-->将数据转换为灰度图-->对图像做canny边缘检测-->将这三个结构显示在一个图像中 //作者:sandy //时间:2015-10-10 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include<stdarg.h> #include <iostream> void showThreeImage(char *title,int num,...){ //声明变量 IplImage

近期在做几个图像处理相关的项目.里面有一个操作就是须要先将彩色图像转换为灰度图像. QImage 有一个convertToFormat方法.最開始一直用这个函数来实现. 可是今天细致看了看,发现这个函数转换出的灰度图与原始图像的亮度似乎是有差别的.比方说以下这副图像: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGl5dWFuYmh1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/

什么是色彩映射: 说直白点就是将各种数据映射成颜色信息,例如:温度,高度,压力,密度,湿度,城市拥堵数据等等 色彩化后更加直观表达 在OpenCV里可以使用 Mat im_gray = imread("pluto.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat im_color; applyColorMap(im_gray, im_color, COLORMAP_JET); 这种方式将一个灰度数据安装一定得映射方式对应上一个颜色值,灰度图里存储你的温度数据,高度数据什么的都可