我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上.这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富. 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上.这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富. 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像

本文主要介绍基于图像强度变换算法来实现图像对比度均衡.通过图像对比度均衡能够抑制图像中的无效信息,使图像转换为更符合计算机或人处理分析的形式,以提高图像的视觉价值和使用价值.本文主要通过OpenCV contrib中的intensity_transform模块实现图像对比度均衡.如果想了解具体相关方法原理见冈萨雷斯主编的图像处理经典书籍 数字图像处理Digital Image Processing 第四版第三章. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

NeuralEnhance是使用深度学习训练的提高图像分辨率的模型,使用Python开发,项目地址:https://github.com/alexjc/neural-enhance. 貌似很多电影都有这样的情节:对看不清的低分辨率图像(车牌.面部)进行某种处理来提高图像分辨率. NeuralEnhance比普通插值算法要优秀的多,你还可以通过提高神经元数量(或是使用相似的图片样本进行训练)来获得更好的结果. 它现在可以训练神经网络中的2倍甚至4倍放大到您的图像.通过增加神经元数量或使用类似于低分

OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算

图像金字塔原理 expand = 扩大+卷积 拉普拉斯金字塔 PyrDown:降采样 PyrUp:还原 example import cv2 as cv import numpy as np # 图像金字塔和拉普拉斯金字塔(L1 = g1 - expand(g2)):reduce:高斯模糊+降采样,expand:扩大+卷积 # PyrDown降采样,PyrUp还原 def pyramid_demo(image): level = 4 temp = image.copy() pyramid_ima

// image_pyramid.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <string> #include <iostream> using namespace std; #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <ma

直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.

图像基本操作 一.访问和修改像素值 先来理解一下,图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式,元数据等信息).首先,一张图像有自己的属性,宽,高,通道数.其中宽和高是我们肉眼可见的属性,而通道数则是图像能呈现色彩的属性.我们都知道,光学三原色是红色,绿色和蓝色,这三种颜色的混合可以形成任意的颜色.常见的图像的像素通道也是对应的R,G,B三个通道,在OpenCV中,每个通道的取值为0-255.(还有RGBA,YCrCb,HSV等其他图像通道表示).即,一般彩色图像读进内存之后是一个h * w

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中

接下来几天会写一个opencv的基础系列,与各位相互学习! &1 图像操作 声明图像指针:IplImage* 读入图像: cvLoadImage 创建图像:cvCreateImage 复制图像:cvCopy 创建窗口:cvNamedWindow 显示图像:cvShowImage 存储图像:cvSaveImage 释放图像:cvReleaseImage 销毁窗口:cvDestroyWindow &2 代码详解 #include "cv.h" #include "

我所知的opencv中分割函数:watershed(只是看看效果,不能返回每类pixel类属),cvsegmentImage,cvPyrSegmentation(返回pixel类属) 金字塔分割原理篇在这里,本文只提供代码. Segment函数: #include<cv.h> #include <cvaux.h> #include <opencv\cxcore.hpp> #include <opencv.hpp> #include <nonfree.h

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()

/* * ===================================================================================== * * Filename: resize.cpp * Environment: * Description: 图像list为参数输入程序,resize后的图像在picture_resize下 * * * Version: 1.0 * Created: 2013/10/15 12:23:51 * Author: yul