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

灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度,指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0.所谓灰度值是指色彩的浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数. 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等.如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2.用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,如果RGB三个量相同时,如:RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50. 现在大

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,

图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓. 下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型:void cvThreshold( 

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

7.3.3 自适应滤波器 自适应中值滤波器 对于7.3.2节所讨论的中值滤波器,只要脉冲噪声的空间密度不大,性能还是可以的(根据经验需Pa和Pb小于0.2).本节将证明,自适应中值滤波器可以处理更大概率的脉冲噪声.自适应中值滤波器的另一个优点是平滑非脉冲噪声时,试图保留细节,这是传统中值滤波器所做不到的.正如前面几节中所讨论的所有滤波器一样,自适应中值滤波器也工作于矩形窗口区域Sxy内.然而,与这些滤波器不同的是自适应中值滤波器在进行滤波处理时,会根据本节列举的某些条件而改变(增大或缩小)Sxy

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix

题意: 给定一个n个点m条边的带权有向图,求平均权值最小的回路的平均权值? 思路: 首先,图中得有环的存在才有解,其次再解决这个最小平均权值为多少.一般这种就是二分猜平均权值了,因为环在哪也难以找出来,还有可能是一条边属于多个环.对于每个猜到的平均值,如果对应环的存在,那么这个环的每条边的权减去这个平均值之后,用spfa算法就能判断其是否有环的存在即可. 假设环上各边权值为:w1+w2+...+wk. 式子:w1+w2+...+wk<k*even   相当于   (w1-even)+(w2-ev

http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/04/20/3031862.html [学习opencv]高斯.中值.均值.双边滤波 四种经典滤波算法,在opencv文档中都能找到的,熟悉一下调用规范. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(

文件链接 Karp在1977年的论文,讲述了一种\(O(nm)\)的算法,用来求有向强连通图中最小平均权值回路(具体问题请参照这里) 本人翻译(有删改): 首先任取一个节点 \(s\) ,定义 \(F_k(v)\) 为从 \(s\) 到 \(v\) 恰好经过 \(k\) 条边的最短路(不存在则为 \(\infty\) ), \(\lambda^*\) 表示答案,则 Theorem 1 \[\tag{1}\label{theorem}\lambda^* = \min_{v \in V} \max_

在 Halcon 中,或许大部分人都知道如何通过 get_grayval 获取图像的灰度值,这条算子在获取单个像素时是比较好用的.但是当你想获取一幅大尺寸图像的一行甚至所有的灰度数据时,它就会变得很吃力.这一点在该算子的介绍文档中也有提及. 这里要介绍的是通过 get_image_ponter1 或 get_image_pointer3 获取图像数据,这样的方法也是 Halcon 文档中所推荐的方式,遗憾的是 Halcon 文档中并没有继续这个话题,甚至百度和谷歌都找不到任何一条关于如何使用它来

实验内容及实验原理: 1.灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度. 要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示. 2.灰度拉伸 灰度拉伸和灰度线性变换相似.不同之处在于它是分段线性变换.表达式如下: 其中,x1和x2是分段函数的转折点. 要求:输入一幅图像,根据选择的转

源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

rot 带旋转 mg 带金字塔 rad 角度转弧度 deg 弧度转角度 基于灰度受光照影响比较显著,实际项目中用的不多. MaxOverlap:0~1  指遮挡的部分比例  例如0.6,意思是遮挡了0.6也可被找到,0.1至遮挡了0.1可被找到,0指不能被遮挡一点,该值越大指即使重叠的越厉害也可被找到 Greediness:0~1 贪婪度,越大意味着搜索的越快精度越低,越小意味着搜索慢精度高,速度和精度永远是个矛盾的东西 (tuple)$'d' :将tuple十进制整数不带小数点 (tuple)

对灰度图像进行二值化,传入的图片是手写汉字的截图,通过二值化把字的部分提出来.用ostu进行二值化 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h>

需求:在控制台输出灰度图像的像素值 代码: #include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h> #include<stack> using

转自 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/01/07/2316006.html  感谢Dsp tian clearclc;img = imread('124.jpg');     % Read image from graphics file [m n t] = size(img);            % 获取图型大小   max = 0;min = 256;avg = 0;for i =1:1:m    for j = 1:1:n    

opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0); CvScalar pixel; for (int i = 0; i < img->height; ++i) {     for (int j = 0; j < img->width; ++j)      {         //获得像素的RGB值并显示 pixel = cvGet2D(img, i, j);           pr

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------二值化(黑0和白 255)------------- #二值化的方法(全局阈值 局部阈值(自适应阈值)) # OTSU #cv.THRESH_BINARY 二值化 #cv.THRESH_BINARY_INV(黑白调换) #cv.THRES_TRUNC 截断 def threshold(img): #全局阈值 gray = cv.cvtColor(img

OpenCVImageProcessing1. 导入Opencv的 androrid SDK灰度算法 OpenCVImageProcessing 导入opencv Jar包,配置OpenCVLibrary340 的 bulid.gradle , 配置Module:app 的 build.gradle , 在依赖里添加 implementation fileTree(dir: “$buildDir/native-libs”, include: ‘native-libs.jar’) 在Gradle

手工实现灰度及RGB直方图 !库 1. 灰度图像直方图 算法 1. 图片灰度化: 2. 遍历Mat,统计各灰度级的像素个数: 3. 根据opencv画点线函数,绘制坐标轴及像素分布图 源码(编译环境:VS2017+OpenCV) 补充:三通道直方图(即RGB彩色图象直方图在后面) #include <iostream> #include <string> #include <algorithm> #include <opencv2/opencv.hpp> #