#include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { Mat grad_x, grad_y; Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst, src_gray, abs_dst; Mat src = imread("601

Laplacian 算子简介 求多元函数的二阶导数的映射又称为 Laplacian 算子:   计算拉普拉斯变换:Laplacian 函数 void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT); src,输入图像,填 Mat 类型即可,但需为单通道 8 位图像. d

转载:https://blog.csdn.net/cumtb2002/article/details/107798767 Modules used: 使用的模块: For this, we will use the opencv-python module which provides us various functions to work on images. 为此,我们将使用opencv-python模块,该模块为我们提供了处理图像的各种功能. Download opencv-python

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

Canny边缘检测 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘函数原型:     void cvCanny(       const CvArr* image,              //第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图      CvArr* edges,                      //第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图      double threshold1,    

sobel 算子的基本概念 sobel 算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导,用于计算图像灰度函数的近似梯度. 其基础来自于一个事实,即在边缘部分,像素值出现“跳跃”或者较大的变化.如果在此边缘部分求取一阶导数,会看到极值的出现.正如下图所示: sobel 算子的计算过程 (1)分别在 x 和 y 两个方向求导 x 方向求导:将源图像与 Gx 进行卷积.对竖线敏感(导数大),横线不敏感(导数小). y 方向求导:将源图像与 Gy 进行卷积.对竖线不敏感(导数小),

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http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 OpenCV成长之路:图像滤波 2014-04-11 14:28:44 标签:opencv 边缘检测 sobel 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号.其中像素点灰度值的高低代表信号的强

目标 认识图像梯度.边界 学习函数cv2.Sobel(),cv2.Schar(),cv2.Laplacian() 原理 图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导.OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,Sobel,Scharr和Laplacian. Sobel 和 Scharr 算子 Sobel算子是结合了高斯平滑与微分运算的结合方法,所以它的抗噪声能力很强,其是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度.每一个算子分别对应这x和y这两个方向的模板,故在代码中要

学习DIP第45天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro

摘要:本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理>,作者: eastmount . 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理.基础性知识希望对您有所帮助. 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.8 这篇文章中,我们将详细而深入地弄懂入门OpenCV2最基本的问题,那就是图像的载入,显示和输出. PS:文章末尾提供了博文配套程序源代码的下载. 依然是先看一张运行截图: 了解过之前老版本

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5070576.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/7813376/rotate-cvmat-using-cvwarpaffine-offsets-destination-image  的plhn的回复 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 http://docs.open

OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394118 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往

OpenCV 鼠标手动绘制掩码图像 完整的代码: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> using namespace std; usi

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 图像加法 图像加法有两种方式,一种是通过 Numpy 直接对两个图像进行相加,另一种是通过 OpenCV 的 add() 函数进行相加. 不管使用哪种方法,相加的两个图像必须具有相同的深度和类型,简单理解就是图像的大小

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 图像缩放 图像缩放只是调整图像的大小,为此, OpenCV 为我们提供了一个函数 cv.resize() ,原函数如下: resize(s

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