形态学转换 腐蚀 img = cv2.imread() kernel = np.ones((,),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = ) 膨胀 dilation = cv2.dilate(img,kernel,iterations = ) 先进性腐蚀再进行膨胀就叫做开运算.就像我们上面介绍的那样,它被用来去除噪声.这里我们用到的函数是 cv2.morphologyEx(). opening = cv2.morphologyE

OpenCV 计算图像的直方图 计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作. OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图.只是这个函数说实话挺难用的,研究了好久才掌握了些主要的使用方法. calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下: void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, SparseMat& hist, int dims, con

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究.   OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

如何调图像的亮度和对比度? //如何增加图片的对比度或亮度? void contrastOrBrightAdjust(InputArray &src,OutputArray &dst,int contrastValue,int brightValue) { cv::Mat _dst = cv::Mat::zeros( src.size(), src.type() ); for(int y = 0; y < src.rows; y++ ) { for(int x = 0; x <

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

1.灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作,主要以对比度和阈值处理为目的.其变换形式如下: s=T(r) 其中,T是灰度变换函数:r是变换前的灰度:s是变换后的像素.图像灰度变换的有以下作用: 改善图像的质量,使图像能够显示更多的细节,提高图像的对比度(对比度拉伸) 有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征 可以有效的改变图像的直方图分布,使像素的分布更为均匀 2常用的灰度变换说明 灰度变换函数描述了输入灰度值和输出灰度值之间变换关系,一旦灰度变换函数确定下来了,那

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

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

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

1.直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率. 不过通常会将纵坐标归一化到[0,1][0,1]区间内,也就是将灰度级出现的频率(像素个数)除以图像中像素的总数.灰度直方图的计算公式如下: 其中 rk是像素的灰度级 nk是具有灰度rk的像素个数 M

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

背景 图像的直方图是衡量图像像素分布的一种方式,可以通过分析像素分布,使用直方图均衡化对图像进行优化,让图像变的清晰. opencv官方对图像直方图的定义如下: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一.直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵. 3x3的灰度图像由9个像素组成,每个像素都取值0-255中的一个值,0表示黑色,255表示白色,中间值是介于黑色和白色之间的灰度值. 如下以一个高度为3,宽度为3的图片为例说明直方图的计算. 定义一

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

对于一个区域,怎么进一步针对区域内部特征进行处理呢 ? 首先,我们要提取出来内部的某些特征才能说话,下面提取一些简单的特征,话不多说见代码: 1.平均数及方差参数: Mat tempMean, tempStddv; double MEAN, STDDV;// mean and standard deviation of the flame region ]; //cout << "mean=" << m << endl; meanStdDev(fla

[blog 项目实战派]opencv通过dll调用matlab函数,图片作为参数                   前文介绍了如何“csharp通过dll调用opencv函数,图片作为参数”.而在实际的代码编写过程中,很多时候想把已经写好的matlab函数融合进去,但是依然是将图片作为参数传递比较成为问题.这里我经过一段时间的研究解决了这个问题(目前只解决了灰度图片下的图片传递问题).这个问题包含几个难点,一个是mxmatrix的使用,一个是matlab和opencv对于图片的格式处理是不一样

[wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 [wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // //  By downloading, copying,

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te

利用OpenCV给图像添加中文标注 : 参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bbd2dd101012dbh.html  和https://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/45719009 OpenCV不支持汉字输出,参考了网上的相关内容,将解决步骤简要记录如下:1.从 http://download.savannah.gnu.org/releases/freetype/ 下载FreeType库,windows下,根据

opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度.类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值: 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下: • CV_8U - 8-bit unsigned intege