直方图概述 简单来说,直方图就是对数据进行统计的一种方法,这些数据可以是梯度.方向.色彩或任何其他特征.它的表现形式是一种二维统计表,横纵坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量. 计算直方图:calcHist 函数 calcHist 函数用于计算一个或多个阵列的直方图. void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

一:概念: 滤波是信号处理机图像处理中的一个基本操作.滤波去除图像中的噪声,提取感兴趣的特征,允许图像重采样. 图像中的频域和空域:空间域指用图像的灰度值来描述一幅图像:而频域指用图像灰度值的变化来描述一幅图像.而低通滤波器和高通滤波器的概念就是在频域中产生的. 低通滤波器指去除图像中的高频成分,而高通滤波器指去除图像中的低频成分. 后面将介绍低通滤波器—均值和高斯滤波器:中值滤波器—非线性滤波器:高通滤波器—sobel算子(方向滤波器)和拉普拉斯变换(二阶导数).其中利用方向滤波器和拉普拉斯变

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 2014-04-11 13:47:27 标签:opencv 直方图 统计表 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394115 一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种

为了提升自己对Opencv中Mat数据类型的熟悉和掌握程度,自己尝试着写了一下Laplace图像锐化函数,一路坎坷,踩坑不断.现将代码分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //Laplace滤波锐化图像 void myLaplace(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int SrcH = Src.rows

opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度.类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值: 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下: • CV_8U - 8-bit unsigned intege

OpenCV中图像算术操作与逻辑操作 在图像处理中有两类最重要的基础操作各自是图像点操作与块操作.简单点说图像点操作就是图像每一个像素点的相关逻辑与几何运算.块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作.实现各种不同的功能.今天小编就跟大家一起学习OpenCV中图像点操作相关的函数与应用场景. 常见算术运算包含加.减.乘.除,逻辑运算包含与.或.非.异或. 准备工作: 选择两张大小一致的图像例如以下.载入成功以后显演示样例如以下: 加法操作结果例如以下: 减法操作结果例如以下: 乘法操作结果例如以下:

以下代码为在Python3环境下利用OpenCV 抓取摄像头的实时图像, 通过OpenCV的 calHist函数计算直方图, 并显示在3个不同窗口中. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import time cap  = cv2.VideoCapture(0) for i in range(0, 19):     print(cap.get(i)) while(1):     ret, fram

说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标(也就是编程中的pic.rows那行).x2同理. 3. 如果所

OpenCV 计算图像的直方图 计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作. OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图.只是这个函数说实话挺难用的,研究了好久才掌握了些主要的使用方法. calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下: void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, SparseMat& hist, int dims, con

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

1.直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率. 不过通常会将纵坐标归一化到[0,1][0,1]区间内,也就是将灰度级出现的频率(像素个数)除以图像中像素的总数.灰度直方图的计算公式如下: 其中 rk是像素的灰度级 nk是具有灰度rk的像素个数 M

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算

1.直方图的概念 灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数.确定图像像素的灰度值范围,以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级,以横轴表示灰度级,以纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素占总像元数的比例值,做出的条形统计图即为灰度直方图.灰度直方图:横坐标是灰度,纵坐标是该灰度在图像中出现的次数. 图像直方图可以表示图像中亮度分布,能借助直方图了解需要如何调整亮度分布,直方图中左侧表示黑色.较暗的区域,右侧表示白色.较亮的区域.计算机视觉领域常借助直方图来实现图像的二值化

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

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 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

Mat image = imread("D:/ju.jpg"); imshow("素材图", image); int bins = 256; //直条为256 int hist_size[] = { bins }; float range[] = { 0,256 }; const float* ranges[] = { range }; MatND redHist, greenHist, blueHist; //MAT数据为BGR int channels_r[]

在本篇文章中,我将介绍如何在C#中来调整你想要的图像大小.要实现这一目标,我们可以采取以下几个步骤: 1.首先要获取你想要调整大小的图像: string path = Server.MapPath("~/Images"); System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(string.Concat(path,"/3904.jpg")); 2.将图像转换为Bitmap: Bitmap b = new B

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操