我们都知道梯度很好求,只需要将[-1,1] 与图像分别在x 方向和y方向卷积,即可求得两个方向上的梯度.不过在求梯度方向时,还是有些麻烦,因为梯度方向会指向360°的任何一个方向,所以直接用atan(dy/dx)函数,通常会得到正负PI/2范围内的值,因此,在本文中将根据dy.dx的正负,求取任一象限内的梯度方向.x.y以及四个象限如下图所示: 在本文中编制了两个函数一个是获取梯度方向函数 Mat getGradientDirect(Mat&img_dy,Mat&img_dx) 一个是将梯

http://specialwolf.blog.163.com/blog/static/124466832201301332432766/ *********************************** 极简单却又极坑的问题 以下代码用来实现: 已知某gameObject的方向, 由此得到此方向偏转某角度后的方向. 附: Transform.forward 和 Vector3.forward 不同. Transform.forward是世界坐标系下物体的正方向,即编辑器中物体的蓝色轴.

转载请注明出处:http://www.codelast.com/ 对精确的line search(线搜索),有一个重要的定理: ∇f(xk+αkdk)Tdk=0 这个定理表明,当前点在dk方向上移动到的那一点(xk+αkdk)处的梯度,与当前点的搜索方向dk的点积为零. 其中,αk是称之为“步长”的一个实数,它是通过line search算法求出来的. 为什么会有这样的结论?我们来看看.对每一个line search过程来说,搜索方向dk已经已经是确定的了(在最优化算法中,如何找出一个合适的dk

1. 简介 计算机图形学中的应用非常广泛的变换是一种称为仿射变换的特殊变换,在仿射变换中的基本变换包括平移.旋转.缩放.剪切这几种.本文以及接下来的几篇文章重点介绍一下关于旋转的变换,包括二维旋转变换.三维旋转变换以及它的一些表达方式(旋转矩阵.四元数.欧拉角等). 2. 绕原点二维旋转 首先要明确旋转在二维中是绕着某一个点进行旋转,三维中是绕着某一个轴进行旋转.二维旋转中最简单的场景是绕着坐标原点进行的旋转,如下图所示: 如图所示点v 绕 原点旋转θθ 角,得到点v’,假设 v点的坐标是(x,

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解: HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检測的特征描写叙述器.这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值.这样的方法跟边缘方向直方图(edge orientation histograms).尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform descriptors)以及形状上下文方法( shape c

本文翻译自 SATYA MALLICK 的 "Histogram of Oriented Gradients" 原文链接: https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们将会学习 HOG (Histogram of Oriented Gradients,方向梯度直方图)特征描述子 的详细内容. 我们将学习 HOG 算法是如何实现的,以及在 OpenCv / MATLAB

Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征.这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了.那么,接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法,以及一些引申. 1.分割图像 因为HOG是一个局部特征,因此如果你对一大幅图片直接提取特征,是得不到好的效果的.原理很简单.从信息论角

HOG(Histogram of Oriented Gradients),描述的是图像的局部特征,其命名也暗示了其计算方法,先计算图像中某一区域不同方向上梯度的值,然后累积计算频次,得到直方图,该直方图便可代表该区域了,也即从图像中抽取得到的特征向量,可以作为后续分类器的输入了. 注意,HOG 刻画的是图像的局部特征,对于一副高分辨率图像当然可以直接提取特征,效果并不理想.从信息论的角度说,一幅 640*480 的图像,约有 30 万个像素点,直接对原始图像做 HOG 特征提取的话,按照 360

Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图 Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征.这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了.那么,接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法,以及一些引申. 1.分割图像 因为HOG是一

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/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope

图像变换是指将一幅图像变换为图像数据的另一种表现形式,例如将图像进行傅立叶变换,或者对图像进行X,Y方向的求导等,经过这些变换,可以将图像数据处理中的某些问题换一个别的角度想办法,所以图像变换是图像处理的时候比较常用的一种方法. 一.sobel算子 sobel算子是一个用于边缘检测的离散微分算子,其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,在图像的任何一点使用该函数,都将产生对应的梯度矢量或者是发矢量,简单地说,sobel算子适用于计算出图像像素点之间变化幅度的算子,而边缘的变化

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原文链接:http://coolshell.cn/articles/10590.html#jtss-tsina 识别二维码的项目数不胜数,每次都是开箱即用,方便得很. 这次想用 OpenCV 从零识别二维码,主要是温习一下图像处理方面的基础概念,熟悉 OpenCV 的常见操作,以及了解二维码识别和编码的基本原理. 作者本人在图像处理方面还是一名新手,采用的方法大多原始粗暴,如果有更好的解决方案欢迎指教. QRCode 二维码有很多种,这里我选择的是比较常见的 QRCode 作为探索对象.QRCo

目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

Atitit 图像处理 深刻理解梯度原理计算.v1 qc8 1.1. 图像处理  梯度计算  基本梯度 内部梯度 外部梯度 方向梯度1 2. 图像梯度就是图像边缘吗?2 1.1. 图像处理  梯度计算  基本梯度 内部梯度 外部梯度 方向梯度  源代码基于OpenCV实现,原因是太懒了,不想再用Java从头写了! 一:概念介绍 形态学操作膨胀与腐蚀图像形态学中最基本的两个形态学操作.常常被组合起来一起使用实现一些复杂的图像形态学操作,计算图像的形态学梯度是形态学重要操作之一是有膨胀和腐蚀基础操作

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子 转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子 一阶导数的梯度算子 高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像,梯度定义为一个向量, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.计算邻域梯度方向和幅值 2.计算梯度方向直方图 3.确定特征点方向 1 计算邻域梯度方向和幅值 为了实现图像旋转的不变性,需要根据检测到的特征点的局部图像结构求得一个方向基准.我们使用图像梯度的方法求取该局部结构的稳定方向.对于己经检测到特征点,我们知道该特征点的尺度值σ,因此根据这一尺度值,在GSS中得到最接近这一尺度值的高斯图像.然后使用有

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op