#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

                   -------------------开通头条号-------------------- 实验名称 图像去噪 实验目的 1.掌握算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法 2.掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3.掌握自适应中值滤波算法 4.掌握自适应局部降低噪声滤波器去噪算法 5.掌握彩色图像去噪步骤 实验内容 1.均值滤波 具体内容:利用 OpenCV 对灰度图像像素进行操作,分别利用算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有

转自: http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.

转自: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些Op

我们利用openCV开源库进行项目开发时,往往要牵涉到头文件的添加问题,而openCV中头文件众多,该如何选择呢?下面对openCV2.4.10的头文件进行一个简单的梳理,以便能够快速的添加对应的头文件. 1.首先看下opencv文件夹中的头文件 其中cv.h中包含的头文件: #include "opencv2/core/core_c.h"#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/i

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

#include<iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; Mat img4 = imread("LinuxLogo.jpg"); 2 // 创建画"窗口 namedWindow("); // 在窗口中显示游戏原画 imshow(", img4); // 等待6

图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题.   好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧. 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集.传输.压缩等各个方面.噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法. 对于输入的带有噪声的图像

本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程Open

以前都是直接用opencv,都没有仔细研究过,这次把库文件都介绍一下. 1.build和source 当我们安装完opencv中,你会发现在opencv文件夹中有两个文件夹,build和source,那它们分别是干什么的呢. 首先说这两者的关系,sources放的是opencv中的cpp文件,相当于一个工厂,build放的是opencv中的h.hpp.lib文件,相当于一个工具,opencv的开发者(当然开源后的使用者也可以)通过sources中的源文件,构建出build中的库文件,然后使用者就

视频会议软件的视频质量除了与外置设备.编码器相关外,还与视频的后处理技术相关,视频图像通过后处理技术,如图像增强.图像去噪等,图像质量会得到主观上较大的提高.而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现,而这些开源的项目中,最值得我们关注的是OpenCV,OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库,其图像的处理函数都是经过优化,可以用于实时的图像处理,其代码拥有完善的API函数,我们可以轻松地利用其提供的处理函数,来提高我们的视频图像质量,因此OpenCV是视频图像后处理技

opencv主要模块介绍: [calib3d]——其实就是就是Calibration(校准)加3D这两个词的组合缩写.这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容.基本的多视角几何算法,单个立体摄像头标定,物体姿态估计,立体相似性算法,3D信息的重建等等.[contrib]——也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写, 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能,不用去多管.2.4.8里的这个模块有新型人脸识别,立体匹配,人工视网膜模型等技术. [core]——核心

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般

视频会议软件的视频质量除了与外置设备.编码器相关外,还与视频的后处理技术相关,视频图像通过后处理技术,如图像增强.图像去噪等,图像质量会得到主观上较大的提高.而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现,而这些开源的项目中,最值得我们关注的是OpenCV,OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库,其图像的处理函数都是经过优化,可以用于实时的图像处理,其代码拥有完善的API函数,我们可以轻松地利用其提供的处理函数,来提高我们的视频图像质量,因此OpenCV是视频图像后处理技

转载自:http://blog.csdn.net/aaron121211/article/details/51526901 1. .hpp文件是.h和.cpp文件在一起的2. #include <opencv2/opencv.hpp> 就包含了opencv库所有头文件,所以很多时候都是直接include 3.一些用到的库介绍 [highgui] ——也就是high gui,高层GUI图形用户界面,包含媒体的I / O输入输出, 视频捕捉.图像和视频的编码解码.图形交互界面的接口等内容 [cal

在学习opencv使用之前我们先来看一下opencv有哪些组件结构.至于OpenCV组件结构的研究方法, 我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.我们进入到D:\ProgramFiles\opencv340\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹.显然,opencv这个文件夹里面包含着旧版的头文件.而opencv2这个文件夹里面包含着具有时代意

 这篇文章写得太好了 ,感觉自己实在没有办法去补充这方面的知识点 我打算把高斯滤波和双边滤波还好好补充下 这篇文章转载自一个美丽的才女:小魏 连接地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7785365   如果想要彻底明白,就看看这位顶级大神的博客:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533   [OpenCV]邻域滤波:方框.高斯.中值.双边滤波 邻域滤波(卷

图像平滑算法 图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪.平滑要使用滤波器.为不改变图像的相位信息,一般使用线性滤波器,其统一形式例如以下: %20\Large%20g(i,j)=\sum_{k,l}f(i+k,j+l)h(k,l)" data-bd-imgshare-binded="1" style="margin: 0px; padding: 0px; border: 0px; max-width: 100%;" alt=""