对图像进行卷积是图像处理的基本操作,最近在研究图像滤波,经常要用到自定义卷积,所以实现了一下 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace cv; Mat get_blur_kernel(int kernel_size);//获得归一化滤波的卷积核 int main(int argc, char ** argv) { Mat

1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱,究其原因之一是神经网络的便利性,使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可,搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸,输入输出通道数,卷积方式等等. 当我们使用惯了自带的参数后,当我们要自定义卷积核参数时,突然有种无从下手的感觉,哈哈哈哈哈哈哈哈~~,请允许我开心下,嘿嘿!因为笔者在初入神经网络时也遇到了同样的问题,当时踩了太多坑了,宝宝想哭(灬ꈍ ꈍ灬)!让我悲伤的是,找遍了各个资源区,也没有找到大家的分享.因此,我想把

关于高斯核函数可以参见阮一峰老师的日志:高斯模糊的算法 如何使用高斯核进行高斯模糊可以参见我的另一篇日志:opencv构建自定义卷积 Mat Gaussian_kernal(int kernel_size, int sigma) { const double PI = 3.14159265358979323846; ; Mat kernel(kernel_size, kernel_size, CV_32FC1); * sigma*sigma; ; i < kernel_size; i++) {

卷积概念 常见算子 自定义卷积模糊 卷积概念 1.卷积是图像处理中一个操作,是kernel在图像的每个像素上的操作. 2.Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组,其中心点称为锚点(anchor point). 3.把kernel放到像素数组之上,求锚点周围覆盖的像素乘积之和(包括锚点),用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理. 常见算子 自定义卷积模糊 filter2D( Mat src, // 输入图像 Mat dst, // 模糊图像 int depth, // 图像深度32/8 Mat

0. 前言 今天在执行一段脚本的时候,爆出错误: Package opencv was not found in the pkg-config search path. Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc' to the PKG_CONFIG_PATH environment variable 意思是在 PKG_CONFIG_PATH 环境变量中没有找到 opencv 的配置文件 ‘opencv.pc’,即 ope

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 <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; const char* harris_win = "Custom Harris Corners Detector"; const char* shitomasi_win = "Custom Shi-Tomasi Corners

第二次作业需要打印出来灰度直方图,当然不能使用ocv的自带calcHist函数来得到Mat对象了……结果上网搜索怎么用自己的数据创建直方图,搜到的都是直接用函数的_(:з」∠)_ 结果这个地方拖了好久呵呵呵呵呵呵呵.最后还是努力耐下性子来对照网上绘制灰度直方图的代码来看到底内藏什么玄机,结果发现其实真的,没什么,大不了(笑)(哭). 基本思路: 建立一个Mat对象作为直方图的画布,将256个灰度级的数值的直方用rectangle或者line一个一个画出来. ……简直简单到我无法想象_(:з」∠)

相信很多小伙伴都听过"滤波器"这个词,在通信领域,滤波器能够去除噪声信号等频率成分,然而在我们OpenCV中,"滤波"并不是对频率进行筛选去除,而是实现了图像的平滑处理.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第六章 图像平滑处理. 6  图像平滑处理 未经处理的图像含有噪声的影响,所以我们希望尽可能保留原图像的信息,过滤掉图像内部的噪声像素,得到平滑图像,这个过程称作图像的平滑处理. 一幅图像中,若某一像素点与周围像素值差异过大,该像素点很可能是噪声,则

欢迎转载.尊重原创,因此,请注明出处: http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785 本文讲述了OpenCV中几种訪问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比較,分析每种矩阵元素訪问方法的代码复杂度,易用性. 一.预备设置 本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所看到的. 採用如代码段2所看到的的计时函数,这段代码你能够在我之前的博文中找到.abtic

前言 今天我们一起来使用LabVIEW AI视觉工具包快速实现图像的滤波与增强:图像灰度处理:阈值处理与设定:二值化处理:边缘提取与特征提取等基本操作.工具包的安装与下载方法可见之前的博客. 一.图像滤波与增强 有时候我们想要处理的图像中噪音太多,影响到我们的识别判断,我们就需要对图像进行模糊处理,使图像变得平滑.而LabVIEW AI视觉工具包提供给我们filter 2d算子可以对图像进行2D卷积,我们可以使用自定义的卷积核来对图像进行卷积操作.该算子输入输出如下所示: 图像内核是一个小矩阵,

本文的内容都与图像处理有关,这时需要修改图像,比如要使用具有艺术性的滤镜.外插(extrapolate)某些部分.分割.粘贴或其他需要的操作. 1.不同色彩空间的的转换 OpenCV有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,计算机视觉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彩色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

这是BC上的一道题,当时比赛没有做,回头看看题解,说是AC自动机,想着没有写过AC自动机,于是便试着抄抄白书的模板,硬是搞了我数个小时2000ms时限1800过了= = ! 这里就直接贴上BC的结题报告(#27):http://bestcoder.hdu.edu.cn/solutions.php 1003 Matching on Array 首先我们考虑m=1的情况.给定两个数组A={a1,a2,…,an}和B={b1,b2,…,bk},问B在A中出现了几次.令ci=ai+1ai,1≤i<n,同

整理了一下大白书上的计算几何模板. #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cmath> #include <vector> using namespace std; //lrj计算几何模板 struct Point { double x, y; Point(, ) :x(x),y(y) {} }; typedef Point Vector; Point read_point(void) { doub

终于有时间跟新了,两周时间复(yu)习(xi)了5门考试累觉不爱...... --------------------------------------------------------------------------我是正文分割线--------------------------------------------------------------------------------------------- 第六课 1.控制器多态性 这里控制器多态性是指在控制器中使用继承,通过继

给一个1000个点的多边形(从某个点依次按照外形给出每个节点),这个多边形不一定是凸多边形 再给一个圆,问这个多边形与圆相交区域的周长 我们将这个问题分成两个部分,第一部分是求线段在圆内的长度,第二部分是求圆弧的长度. 对于第一个部分,求线段在圆内的长度, 注意线段两端都在圆外边但是线段与圆有交点的情况.相切的情况可以不去考虑 第二个部分,我们在求第一部分时顺带求出所有线段与圆的交点,依次枚举每段圆弧,我们需要判断这段圆弧是否在多边形内 其实我们只需求出圆弧的中点,对于中点,判断是否在多边形内,

给两个凸包,求这两个凸包间最短距离 旋转卡壳的基础题 因为是初学旋转卡壳,所以找了别人的代码进行观摩..然而发现很有意思的现象 比如说这个代码(只截取了关键部分) double solve(Point* P, Point* Q, int n, int m) { , ymaxQ = ; ; i < n; ++i) if (P[i].y < P[yminP].y) yminP = i; // P上y坐标最小的顶点 ; i < m; ++i) if (Q[i].y > Q[ymaxQ].

"OC基础"这个分类的文章是我在自学Stephen G.Kochan的<Objective-C程序设计第6版>过程中的笔记. 1.浅复制即是指针赋值,复制对象的修改会影响被复制对象:深复制即是真正的对象复制,会复制出来一个副本,这个副本和原对象是完全分开的. Foundation类实现了两个复制的方法:copy和mutableCopy.copy复制出来的是一个不可变的副本,mutableCopy复制出来的是一个可变的副本. 同时注意,产生一个对象的可变副本并不要求被复制的对

内容: (1)输入输出运算符重载 (2)友元类和友元函数 (3)双目运算符重载 (4)单目运算符重载 (5)不能被重载的运算符 (6)只能定义为成员形式的运算符 1.输入输出运算符重载如: int num = 10; cout << num << endl; //10 char c = 'A'; cout << c << endl; //'A' double d = 3.14; cout << d << endl; //3.14 St

Python应用领域和就业形势分析 简单的说,Python是一个“优雅”.“明确”.“简单”的编程语言. 学习曲线低,非专业人士也能上手 开源系统,拥有强大的生态圈 解释型语言,完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高,可读性强 目前几个比较流行的领域,Python都有用武之地. 云基础设施 - Python / Java / Go DevOps - Python / Shell / Ruby / Go 网络爬虫 - Python / PH

Aquarium Tank Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 15  Solved: 4[Submit][Status][Web Board] Description You just bought an “artistic” aquarium tank that has an interesting shape, and you poured L litres of water into the tank. How high is t