https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/86432886 RGB转换成灰度图像的一个常用公式是:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114//灰度转换函数*******//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用://第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用://******************************************************* #include <ope

灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率. 如果将图像总像素亮度(灰度级别)看成是一个随机变量,则其分布情况就反映了图像的统计特性,这可用probability density function (PDF)来刻画和描述,表现为灰度直方图. 灰度直方图的分布函数为: h(k)=nk 其中,k是值第k个灰度级,nk是灰度级为rk的像素总和.如果是8位灰度图像,k=0,1,2,...,255 下面代码如下: #include<cv.h> #in

OpenCV2版本号非常多函数发生了变化.比如二值化,其演示样例: void CmyMFC2Dlg::OnBnClickedButton1() { // TODO: Add your control notification handler code here // 读入一张图片 Mat mat=imread("test.jpg"); Mat mat2; //cvCvtColor(mat,mat2, CV_BGR2GRAY); cvtColor(mat,mat2, CV_BGR2GRA

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest

概要 本文主要介绍了灰度化的几种方法,以及如何使用Java实现灰度化.同时分析了网上一种常见却并不妥当的Java灰度化实现,以及证明了opencv的灰度化是使用“加权灰度化”法 24位彩色图与8位灰度图 首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1]. 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值

我们平时在做项目时,经常遇到按钮的点击而且还要区分悬浮,点击,禁用的状态,美术要针对一张图片做多个状态图片,资源图片的数量也就增大了,那么打出的包的大小也就跟着上去了,所以我们可以针对原始图片进行Shader处理,得到我们想要的效果! 实现原理:Unity3d中所有的渲染都是基于Shader的,而Shader绑定在Material上,打开一个NGUI例子中自带的Material,得到其使用Shader的文件NGUI中大部分材质都使用的Unlit/Transparent Colored(PS:虽然

老代码备忘,我对图像处理不是太懂. 注:部分代码引援自网上,话说我到底自己写过什么代码... Private Declare Function GetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hbitmap As Long, _ ByVal dwCount As Long, _ lpBits As Any) As Long Private Declare Function SetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hbitm

最近需要将Python人证对比模型移植安卓端.安卓端需要使用openCV简单的人像提取处理.在配置openCV前首先需要配置NDK环境. NDK的介绍(http://www.cnblogs.com/leaven/archive/2010/05/27/1744855.html) JNI与NDK详细介绍: http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/73250163 一 NDK在Ubuntu的配置 参考: http://blog.csdn.net/j

这里我用的摄像头是OV2640,这款摄像头的像素是200万.通过对摄像头拍摄图像的进行图像的转化,先把图像的格式转化为RGB565,然后在进行灰度的转化,最后进行二值化处理,设定阈值,进行二值化的处理,通过设置二值化的位数可以提高二值化的精度,使二值化的效果更加清晰,我用的OV2640可以对焦距进行调节,这样的话,可以使拍摄的图像的效果更加完善.大家可以根据自己的摄像头进行设置.我看了飞思卡尔的K60带的摄像头山外鹰眼OV7725,他带的摄像头可以通过硬件进行二值化(硬性二值化)的处理,效果非常

1 概述 多媒体技术是一门综合了多种学科的新技术,其涉及到计算机科学与技术.通信和网络技术.人工智能技术.微电子技术.数字信号处理.图形处 理技术.声像技术等诸多学科.许多新技术的不断出现和体验,带给人们工作和生活巨大的改变.其应用已经渗透到社会生活和工作的各个方面. 1.1背景 多媒体技术是20世纪80年代发展起来的一种新技术,是将文本.图形.图像.动画.声音.视频等信息通过计算机处理,形成人机交互作用的技术.多媒体技术的发展同时也改变了计算机的使用领域,由仅仅限于专业办公领域扩展到各行各业,

前言   本项目的出现理由只是笔者的一个念头,于是利用专业Qt和Opencv相关的知识开发一个辅助工具,本文章仅用于Qt和Opencv结合的学习.   Demo演示效果          运行包下载地址(供测试学习)   CSDN粉丝0积分下载地址:https://download.csdn.net/download/qq21497936/85372782  QQ群下载地址:1047134658(点击"文件"搜索"findTheDifference",群内与博文同步

在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义: (1)边缘:灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像. (2)边缘点:图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点. (3)边缘段:对应于边缘点坐标[x,y]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角. 二.Sobel算子的基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子,在算法实现过程中,通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘. 一个特殊卷积所实现的

简介: 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出.从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大(何为类间方差?原理中有介绍). OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,由大津于1979年提出,被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两

转载请注明出处:  http://blog.csdn.net/tianhai110 索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体

方法其实都差不多,就是用两个过滤器,分别处理两个分量 Sobel算子 先说Sobel算子 GX为水平过滤器,GY为垂直过滤器,垂直过滤器就是水平过滤器旋转90度.过滤器为3x3的矩阵,将与图像作平面卷积.如果不存在边则两个点颜色很接近,过滤器返回一个较小的值,否则就可判断出边缘的存在.当前点为中间点 具体计算如下: 求出图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结合,来计算该点灰度的大小  本shdaer将G值作为颜色输出 Roberts算子 Roberts算子与之相似过滤器是2x2的矩阵过

一:历史 Canny边缘检测算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检测算法,同时Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了很多的贡献.尽 管至今已经许多年过去,但是该算法仍然是图像边缘检测方法经典算法之一. 二:Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始,到基于双阈值实现边缘连接结束 .但是在实际工程应用中,考虑到输入图像都是彩色图像,最终边缘连接之后的图像要 二值化输出显示,所以完整的Canny边缘检测算法实现

传统按钮置灰,需要使用另外一张纹理. 本例通过修改shader和NGUI sprite的r值实现按钮置灰.优势:节省纹理,操作简单 将NGUI Unlit/Transparent Colored片段部分改成如下:fixed4 frag (v2f i) : COLOR { fixed4 col= tex2D(_MainTex, i.texcoord) * i.color; if(i.color.r < 0.0001) { float grey = dot(col.rgb, float3(0.299

http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/41173767 图像处理之Canny 边缘检测 一:历史 Canny边缘检测算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检测算法,同时Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了很多的贡献.尽 管至今已经许多年过去,但是该算法仍然是图像边缘检测方法经典算法之一. 二:Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始,到基于双阈值实现边

图像处理之Canny 边缘检測 一:历史 Canny边缘检測算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检測算法,同一时候Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了非常多的贡献. 尽 管至今已经很多年过去,可是该算法仍然是图像边缘检測方法经典算法之中的一个. 二:Canny边缘检測算法 经典的Canny边缘检測算法通常都是从高斯模糊開始,到基于双阈值实现边缘连接结束 . 可是在实际project应用中,考虑到输入图像都是彩色图像,终于边缘连接之后的图

http://www.tuicool.com/articles/Vruuqme NGUI中的Button差点儿是最经常使用到的控件之中的一个,而且能够组合各种组件(比方UIButtonColor,UIButtonOffset,UITweenxx),方便设置Button的各种状态下的属性.差点儿能够满足我们的全部需求. 可是对于当Button的isEnabled属性设置为false时,依据设置的disableColor属性设置不可点击时的颜色时,尽管我们设置的灰色,但并非我们想象中的样子! 设置的

原文:图像滤镜艺术---(Nostalgla Filter)老照片滤镜 (Nostalgla Filter)老照片滤镜 Nostalgla Filter主要是通过算法来模拟一种复古,陈旧的照片风格,以此来达到新照片显示老照片的效果.目前这个算法有很多,本文在这里介绍一种更逼真,效率更高的新算法: 1,老照片一般都具有泛黄的纸张特征,这一点,我们构建一张暗黄色的地板图层A:RGB(200,120,10): 2,老照片还具有一些裂纹特征,当然,并非所有老照片都这样,这里添加裂纹特征,更形象更逼真,因