Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

#include "stdafx.h" #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv\cv.h> #include <iostream> #include<string> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { IplImage *src=cvLoadImage();//读入图

引言 在利用OpenCV对图像进行处理时,通常会遇到一个情况,就是只需要对部分感兴趣区域进行处理.因此,如何选取感兴趣区域呢?(其实就是"抠图"). 在学习opencv的掩码运算后,尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能,对于实现抠图的过程中,需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数 位运算符的相关API: void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst =

addWeighted //显示原图 Mat src = imread("data/img/1.jpg"); imshow("src",src); //显示logo Mat logo = imread("data/img/name.jpg"); imshow("logo",logo); //获取ROI Mat ROI = src(Rect(,,logo.cols,logo.rows));//仅仅是获取ROI,依然是src中的一

我们在使用OpenCV时,有时候需要对现有图片剪裁,比如只需要一个小窗口中的内容,那么我们可以通过OpenCV的兴趣区域 Region of Interest (ROI) 来很轻易的实现,操作也很简单,首先建立一个新的IplImage图片,大小为你需要剪裁出来的大小,然后建立一个该大小的CvRect变量,用来设定原图片的ROI的范围,然后此时拷贝原图片到新图片,就得到我们需要的内容了,最后别忘了把原图片的ROI还原,参见代码如下: IplImage *img = cvLoadImage(); C

平滑滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术.空间域滤波技术即不经由傅立叶转换,直接处理影像中的像素,它的目的有两类:一类是模糊:另一类是消除噪音.空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值.邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小.-- 整理自<维基百科>与<百度百科> 滤波 VS 模糊  关于滤波和模糊: 它们都属于卷积,不同滤波方法之间只是卷积核

原文地址  http://blog.csdn.NET/daijucug/article/details/7535370 [图像算法OpenCV]几何不变矩--Hu矩 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性. 定义如下: ① (p+q)阶不变矩定义: ② 对于数字图像,离散化,定义为: ③ 归一化中心矩定义: ④Hu矩定义 -----------------------

通用的 Blob 检测方法包括:Laplacian of Gaussian(LoG), Difference of Gaussian(DoG), Derterminant of Hessian(DoH). opencv 提供了一种简单的方法实现 Blob 检测:SimpleBlobDetector.所谓 Blob,其实就是图像上一些或亮或暗的小连通区域,该连通区域可以使用特定阈值提取出来. 当分析场景相对简单,使用 SimpleBlobDetector 可以比较准确且高效的定位 Blob 区域,

Given an integer array nums, find the sum of the elements between indices i and j (i ≤ j), inclusive. The update(i, val) function modifies nums by updating the element at index i to val. Example: Given nums = [1, 3, 5] sumRange(0, 2) -> 9 update(1, 2

在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的轮廓,通过convexHull函数,我们就能得到轮廓的凸包.下面的图就是一些点集的凸包. 求凸包的代码如下: int main( int /*argc*/, char** /*argv*/ )     {     Mat img(500, 500, CV_8UC3);     RNG& rng = theRNG(); cout << "\n这个程序演示了凸包函数的使用,任意给定一些点,

Given nums = [-2, 0, 3, -5, 2, -1] sumRange(0, 2) -> 1 sumRange(2, 5) -> -1 sumRange(0, 5) -> -3 Note: You may assume that the array does not change. There are many calls to sumRange function. 求区域和,而且这个和也有可能被多次的调用,所以不能使用直接计算的方法,用dp解决,注意0这个点的特殊情况就

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

给定一个二维矩阵,计算其子矩形范围内元素的总和,该子矩阵的左上角为 (row1, col1) ,右下角为 (row2, col2). 上图子矩阵左上角 (row1, col1) = (2, 1) ,右下角(row2, col2) = (4, 3),该子矩形内元素的总和为 8. 示例: 给定 matrix = [ [3, 0, 1, 4, 2], [5, 6, 3, 2, 1], [1, 2, 0, 1, 5], [4, 1, 0, 1, 7], [1, 0, 3, 0, 5] ] sumRegi

Given an integer array nums, find the sum of the elements between indices i and j (i ≤ j), inclusive. The update(i, val) function modifies nums by updating the element at index i to val. Example: Given nums = [1, 3, 5] sumRange(0, 2) -> 9 update(1, 2

作者有话说 这篇随笔是基于我自己完成的一个项目,这个项目虽然看起来较为简单,但是由于我本身不是学这个方向的,因此在做的过程中还是遇到了一些大大小小的问题.经过仔细研究并多次调试代码,终于把这个问题的原理弄懂了.下面我将详细介绍该问题的解决过程,并在随笔末尾附上所有相关代码,希望有兴趣的可以一起交流学习. 目录 问题介绍 相关专业术语介绍 解决思路及过程 一些值得注意的细节 结果 参考文献 MATLAB代码 问题介绍   无人机的出现给拍照录像带来了极大的便利.如下图所示,无人机停留在高为2m的高

先解释一个单词 blur:使...模糊不清 滤波与模糊 滤波和模糊都属于卷积,不同的滤波方法之间只是卷积核不同(对线性滤波而言) 低通滤波器是模糊,高通滤波器是锐化 低通滤波器允许低频信号通过,在图像中边缘和噪点都相当于高频部分,所以低通滤波器用于去除噪点.平滑和模糊图像.高通滤波器则反之,用来增强图像边缘,进行锐化处理. 常见噪声有:椒盐噪声和高斯噪声,椒盐噪声可以理解为斑点,随机出现在图像中的黑点或白点:高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声. 一.均值滤波 均值滤波是一种最简

参考尺度空间理论 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变

之前接触过全局二值化(OTSU算法),还有OPENCV提供的自适应二值化,最近又了解到一种新的局部二值化算法,Sauvola算法. 转载自:http://www.dididongdong.com/archives/4048 值得注意的是,计算r×r邻域内像素值的时候,一种优化的策略是,使用OPENCV提供的积分图,计算整张图像的积分图,那么计算r×r区域内的均值可以在常数时间内实现. CV_EXPORTS_W ); 我们常见的图像二值化算法大致可分为全局阈值方法与局部阈值方法这两种类型.其中OT

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima