介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中

接下来几天会写一个opencv的基础系列,与各位相互学习! &1 图像操作 声明图像指针:IplImage* 读入图像: cvLoadImage 创建图像:cvCreateImage 复制图像:cvCopy 创建窗口:cvNamedWindow 显示图像:cvShowImage 存储图像:cvSaveImage 释放图像:cvReleaseImage 销毁窗口:cvDestroyWindow &2 代码详解 #include "cv.h" #include "

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()

/* * ===================================================================================== * * Filename: resize.cpp * Environment: * Description: 图像list为参数输入程序,resize后的图像在picture_resize下 * * * Version: 1.0 * Created: 2013/10/15 12:23:51 * Author: yul

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_

在图像处理中,目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest),这是后期图像处理的基础,在获取ROI后,进行一些列的处理.ROI区域在Opencv中就是Rect,先构建Rect,然后给予ROI一些特点,形成了图像掩膜. 一.ROI创建 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows)); //方法二 imageROI=Image(Range(,+logoI

openCV作为已经成熟的开源库,很多操作它都已经有了高效,使用方便的方法.我的应用场景是这样的,从一张大图片中抠出一小部分,然后处理这一小部分后再放到大图像中.对于抠出来可以这样实现: Rect rect = Rect( x, y, width, height); Mat p = (Mat( src, rect)).clone(); 利用src源图像的rect区域图像信息实例化一个新的Mat图像,并将这部分图像clone给这个新实例,不加上clone()的话新图像的data将指向src的dat

1.依照文章<OpenCV+MFC显示图像>,完毕配置. 2.创建对应的图像控件,button控件. 3.进行类型转换. 在当前OpenCV2版本号内,图像格式为cv::Mat ,而该格式无法直接在MFC内显示.因此,须要将其转换为能够在MFC内显示的CvvImage类格式,该类内有函数 DrawToHDC()支持MFC.试了一下无法直接实现,须要曲线救国.首先,将 格式cv::Mat变换为格式IplImage,再转换格式为 CvvImage. 还有问题,眼下openCV2版本号不再支持Cvv

cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作 创建头并分配数据 IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels ); size 图像宽.高. depth 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一: 位整型 位整型 位整型 位整型 位整型 IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数 IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数 channels 每个元素(像素)的颜色通道数量.可以是 1, 2, 3 或 4.通

OpenCV提供了众多对图片操作的函数,其中最基本的就是图片的读取与输出了. 一.读取图片 利用OpenCV读取一张图片是非常容易的,只需要用到 imread() 函数,打开shell或者cmd,进入python,输入help(cv2.imread)获取该函数的文档,得到: imread(...)     imread(filename[, flags]) -> retval 可见, imread需要提供两个参数,第一个是图片的路径,第二个是图片读取的模式(flags),函数返回一个存储着图片像

_________________________________________________________________________________________________________________________________ 批处理(dir/a/s/b) 例:某文件夹下有a.b.c.d.e.f.g.h.j的图片和一个文件夹JN,里边包括一张图片john.jpg 我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/b b:仅仅显示当前文件夹下文件名称及文件夹名 a-d:仅仅

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

1.使用opencv保存图像 cv2.imwrite(存储路径,图像变量[,存盘标识]) 存盘标识: cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY  设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY  设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION  设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越大,压缩比

参考 1. 图像的几何变换-平移和镜像: 2.图像的几何变换-缩放和旋转: 3. opencv图像旋转实现: 完

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