#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.

void salt(IplImage *img, int saltNum) { int x,y; int i ; unsigned char *src = NULL; src = (unsigned char*)img->imageData; for(i = 0; i < saltNum; i++) { x = rand() % img->width; y = rand() % img->height; if(img->nChannels == 1) { src[y * im

常见噪声的类型: 椒盐噪声 高斯噪声 其他噪声...... 手动生成图像噪声: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/lena.jpg"); if (src.empty()) { printf(&q

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪

图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰,妨碍人们对图像理解及分析处理的信号.非常多时候将图像噪声看做多维随机过程,因而描写叙述噪声的方法全然能够借用随机过程的描写叙述,也就是使用随机过程的描写叙述,也就是用它的高绿分布函数和概率密度分布函数.图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量,图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染. 以下简介两种图像噪声.即椒盐噪声和高斯噪声. 1.椒盐噪声 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中常常见到的一种噪声

1.椒盐噪声 Mat dstImage = srcImage.clone(); ; k < n; k++) { //随机取值行列 int i = rand() % dstImage.rows; int j = rand() % dstImage.cols; //图像通道判定 ) { dstImage.at<uchar>(i, j) = ; //盐噪声 } else { dstImage.at<Vec3b>(i, j)[] = ; dstImage.at<Vec3b>

1  图像平滑 图像平滑,可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring),实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波,则图像中任一点 (x, y),经过平滑滤波后的输出 g(x, y) 如下: $\quad g(x, y) = \sum \limits_{s=-a}^a \: \sum \limits_{t=-b}^b {w(s, t)\:f(x+s, y+t)} $ 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 M

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弱. 高频:图像中灰度变化剧烈的点. 低频:图像中平坦的,灰度变化不大的点. 根据图像的高频与低频的特征,我们可以设计相应的高通与低通滤波器,高通滤波可以检测图像中尖锐.变化明显的地方:低通滤波可以让图像变得光滑,滤除图像中的噪声. 下面我们来看一下OpenCV中的一些滤波函数: 一.低通滤波 1,blur函数 这个函数是一个平滑图像的函数,它用一个点邻域内像素的平均灰度值来代替该点的灰度.

继续昨晚的学习总结,昨晚看到轨迹条的创建就没有看下去了,今天继续: 1.轨迹条的创建: 轨迹条往往会和一个回调函数配合使用,当轨迹条发生改变,就调用这个轨迹条的回调函数 int createTrackbar(conststring& trackbarname,  conststring& winname, int* value,  int count, TrackbarCallback onChange=0, void* userdata=0); 第一个参数,表示轨迹条的名字,用来代表我们

第一章 环境搭建: 1.  环境变量path 添加  D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2.  VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录  包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录:  D:\Pro

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

学习opencv中文版教程——第二章 所有案例,跑起来~~~然而并没有都跑起来...我只把我能跑的都尽量跑了,毕竟看书还是很生硬,能运行能出结果,才比较好. 越着急,心越慌,越是着急,越要慢,越是陌生,越不能盲进.否则更容易走错路. 看了一些东西发现都挺坑的,然后看了看书,发现书上写的也...所以就把看书笔记,和跑动例程都来做一个整理. 关于如何配置,是重中之重 所以配置写在了这里:http://www.cnblogs.com/letben/p/5278595.html 然后是看书又看回到了这本

卷积定义 矩阵的掩码操作即对图像进行卷积.对图像卷积操作的意义为:邻近像素对(包括该像素自身)对新像素的影响:影响大小取决于卷积核对应位置值得大小. 例如:图像增强可以使用 \[ I(i,j)=5*I(i,j)-[I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i, j-1) + I(i, j+1)] \] 用代码实现 void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); /

这个暑假开始,需要用到图像处理相关的东西,于是我选择了OpenCV库,这里记录下我的整个学习过程. 参考资料: <OpenCV 2计算机视觉编程手册> 张静 译,科学出版社 1. Linux下OpenCV环境的搭建 --- <已完成> 主要解决OpenCV开发相关的库在Linux系统中的安装配置过程,中间涉及到CMake源码包的编译安装.依赖库的安装和OpenCV库的编译和安装. 2. 第一个OpenCV测试程序 --- <已完成> 提供了一个图片读取.显示和保存的程序

我在实现<OpenCV2计算机视觉编程手册>第2章 2.2 节 存取像素值 中的椒盐噪声例子中遇到的程序错误. 原始输入程序: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv.hpp> //2.2节中的程序,但是出现问题 using namespace cv; void salt(Mat & , int ); int ma

1. 存取像素值 在opencv中能够直接对cv::Mat类型的图像调用at函数读取或赋值某个像素,我们用个简单的案例来说明: //在一张图像上增加椒盐噪声,image为输入图像.n为噪点个数 void salt(Mat &image, int n) { for(int k = 0;k < n;k++) { //随机产生白色噪点 int i = qrand()%image.cols; int j = qrand()%image.rows; //假设是灰度图每一个像素的存取类型为uchar,即

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

图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件:1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息.2.图像的视觉效果更好 opencv支持图像滤波,提供了五个基本算法,分别是方框滤波,均值滤波,高斯滤波,中值滤波以及双边滤波,前三种为线性滤波算法,后两种为非线性滤波算法,接下来分别对这五种滤波方式进行讲解和演示 一.方框滤波 首先,线性滤波算法必须知道的概念叫做邻域算子,是指利用一张图片中给点的像素点的周