机器配置为:VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit.===========================分割线========================本节将利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置.具体过程见下面代码=======================分割线========================代码演示 /* 利用ROI将一幅图像叠加到另一幅图像的指定位置 */ #include <opencv2/core/core.hpp> #incl

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat

calcHist函数在Opencv中是极难理解的一个函数,一方面是参数说明晦涩难懂,另一方面,说明书给出的实例也不足以令人完全搞清楚该函数的使用方式.最难理解的是第6,7,8个参数dims.histSize和ranges.以前一直都是想当然认为,该函数可以一次统计多张图片每个通道的灰度值数据,实际上calcHist函数一次只能统计一个通道上的直方图.我估计许多同学都犯过和我类似的错误,认为第5个参数hist,可以根据dims设定维度,比如dims=3,则输出的hist的维度就是3,并且会想当然的

OpenCV 中的绘图函数 画线 首先要为画的线创造出环境,就要生成一个空的黑底图像 img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) 这是黑色的底,我们的画布,我把窗口名叫做img np.zeros()有两个参数,一个是创建的图片矩阵大小,另一个是数据类型 512,512是像素(第一个512像素高,第二个是512像素宽),3指BGR三种颜色 uint8是用0-255表示所有颜色. cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) 这个函数

OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: threshold . 这个函数有5种阈值化类型,在接下来的章节中将会具体介绍. 为了解释阈值分割的过程,我们来看一个简单有关像素灰度的图片,该图如下.该图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值. 阈值类型1:二进制阈值化 该阈值化类型如下式所示: 解释:在运用该阈值类型的时候,先要选定一个特定的阈值量,比如:125,这样,新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255),灰度值小于125的像素点的灰度

在Matlab中有个psf2otf()函数,可以将小尺寸的点扩散函数,扩大尺寸,并作二维傅里叶变换,opencv中没有这个函数,所以编了这么个函数: /*****************************Mat psf2otf(const Mat&psf, Size outSize=Size(3,3))参数说明:psf——输入的点扩散函数:outSize——是输出otf的尺寸: 在本程序中,还调用了circShift()函数,该函数具体参见:http://www.cnblogs.com/p

转自: https://blog.csdn.net/weixin_36340947/article/details/77095924 转自: https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details/77618819 opencv提供了line()函数来对直线的绘制.其原型如下: void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lin

转自:https://blog.csdn.net/u012566751/article/details/77046445 一篇很好的介绍threshold文章: 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.OpenCV中提供了函数cv::threshold();   注意:作者采用OpenCV 3.0.0   函数原型   参数说明 src

1.      void ellipse(InputOutputArray img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle, const Scalar& color, int thickness = 1,   int lineType = LINE_8, int shift = 0); ellipse函数将椭圆画到图像 lmg 上, 椭圆中心为点center,并且大小位于矩形 axes

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

opencv中的SVM图像分类(二) 标签: svm图像 2015-07-30 08:45 8296人阅读 评论(35) 收藏 举报  分类: [opencv应用](5)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   原创作品 转载请注明出http://blog.csdn.net/always2015/article/details/47107129 上一篇博文对图像分类理论部分做了比较详细的讲解,这一篇主要是对图像分类代码的实现进行分析.理论部分我们谈到了使

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

部分 IIOpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 4 图片 目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像,怎样显示一幅图像,以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite() • 如果你愿意的话,我会叫你如何使用 Matplotlib 显示一幅图片 4.1 读入图像 使用函数 cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 19 Canny 边缘检测 目标 • 了解 Canny 边缘检测的概念 • 学习函数 cv2.Canny() 19.1 原理 Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny 在1986 年提出的.它是一个有很多步构成的算法,我们接下来会逐步介绍. 19.1.1 噪声去除 由于边缘检测很容易受到噪声影响,所以第一步是使用 5x5 的高斯滤波器去除噪声,这个前面我们已经学过了. 1

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

部分 VIII机器学习 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 46 K 近邻(k-Nearest Neighbour ) 46.1 理解 K 近邻目标 • 本节我们要理解 k 近邻(kNN)的基本概念.原理 kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了.想法也很简单,就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居.我们将使用下面的图片介绍它. 上图中的对象可以分成两组,蓝色方块和红色三角.每一组也可以称为一个 类.我们可以把所有的这些对象看成是一个城镇中房子,而所有的房子分别属于蓝色和红色家族,

The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组,它可以用来存储以下东西) real or complex-valued vectors or matrices 实数值或复合值向量.矩阵) (grayscale or color images (

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然

cv::Matdepth/dims/channels/step/data/elemSizeThe class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组,它可以用来存储以下东西)real or complex-valued vectors or matrice