一.膨胀腐蚀学习笔记 二.代码及结果分享 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //定义腐蚀函数 void myErode(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int m = (Tem.rows - 1) / 2; int n = (Tem.cols - 1) / 2; for (int i = m; i < S

腐蚀和膨胀 Erosion/Dilation erosion/dilation,用白话说,就是让图像亮的区域收缩和扩张. 原理 我们定义一个卷积核矩阵.这个矩阵可以是任何形状的,但通常而言,是矩形或者圆形的.同时要定义一个锚点位置. 用这个卷积核矩阵挨个地划过原始图像矩阵,同时更改锚点位置的像素值. 锚点位置的像素值更改为卷积核矩阵覆盖的有效像素值中的最大值/最小值(分别对应膨胀/腐蚀). 什么叫"有效"像素值呢?就是卷积核中不为0的那些位置.用公式表达的话,即: 膨胀和腐蚀,说白了就

理解与计算机视觉相关的算法.模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念,有助于开发现实世界中的各种应用程序(比如:安全和监视领域的工具). OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,可以用于各种图像和视频处理操作,通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用(比如:人脸识别或目标跟踪等).<OpenCV 3计算机视觉:Python语言实现(第2版)>将从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅.计算机视觉是一个快速发展的学科,在现实生活中,它的应用增长

利用腐蚀膨胀操作实现对椭圆周围线条的消除,椭圆的大小不变 代码如下: #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() { IplImage *img,*img_erode,*img_dilate; img = cvLoadImage("test.jpg"); img_erode = cvCreateImage(cvGetSize(img),,); img_dilate = cvCreateImage

概览 代码实战 https://github.com/xinghalo/ml-in-action/tree/master/book-opencv

数学形态学实际上可以理解为一种滤波行为,所以很多地方称它为形态学滤波.有了个这概念,我们就能更好的理解它.我们滤波中用的滤波器(kernel)在这里被称为结构元素,结构元素往往是由一个特殊的形状构成,如:线条.矩形.圆.菱形等.我们把结构元素的中心(Anchor Point)与图像上像素点对齐,然后结构元素覆盖的领域像素就是我们要分析的像素,我们定义一种操作就形成了一种形态学运算. 我们在这里不解释形态学操作的算法原理及它们的意义,有兴趣的可以参见相关数字图像处理方面的教材,或关注本博客,博主打

如何调图像的亮度和对比度? //如何增加图片的对比度或亮度? void contrastOrBrightAdjust(InputArray &src,OutputArray &dst,int contrastValue,int brightValue) { cv::Mat _dst = cv::Mat::zeros( src.size(), src.type() ); for(int y = 0; y < src.rows; y++ ) { for(int x = 0; x <

形态变换 在opencv之膨胀与腐蚀中介绍了Dilation/Erosion的原理.建议先读这一篇,搞懂原理. 这样就可以很轻松地理解为什么本文的这些形态变换可以取得相应的效果. 基于此,我们可以组合出更多的形态变换以达到不同的目的. 有以下几种: Opening Closing Morphological Gradient Top Hat Black Hat Opening 先腐蚀再膨胀,可以把较小的目标去除.比如: Closing 可以把物体内的小黑洞消除.比如: Morphological

摘要: 形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支.用数学形态学(也称图像代数)表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具. 基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的. 形态学图像处理的基本运算有: 膨胀和腐蚀(膨胀区域填充,腐蚀分割区域) 开运算和闭运算(开运算去除噪点,闭运算填充内部孔洞) 击中与击不中 顶帽变换,黑帽变换 形态学的应用:消除噪声.边界提取.区域填充.连通分量提取.凸壳.细化.粗化等:分割出独立的图像元素,或者图像中相邻的

转自:  http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/16917961 开发环境:windows+ADT Bundle+CDT+OpenCV-2.4.4-android-sdk 一.OpenCV2.4简介 OpenCV近年来发展迅猛,随着Android智能终端的发展,越来越多的传统科研平台都转向Android移动终端.记得2010年人们还不大知道Android,当时第一次用OpenCV还是用的1.0.2版本在VC6.0上.早期的OpenCV

Mat数据结构 一开始OpenCV是基于C语言的,在比较早的教材例如<学习OpenCV>中,讲解的存储图像的数据结构还是IplImage,这样需要手动管理内存.现在存储图像的基本数据结构是Mat. Mat是opencv中保存图像数据的基本容器.其定义如下: class CV_EXPORTS Mat { public: // ... a lot of methods ... ... /*! includes several bit-fields: - the magic signature -

OpenCV是一个用于图像处理.分析.机器视觉方面的开源函数库.       不管你是做科学研究,还是商业应用,opencv都能够作为你理想的工具库,由于,对于这两者,它全然是免费的.该库採用C及C++语言编写,能够在windows, linux, mac OSX系统上面执行.该库的全部代码都经过优化,计算效率非常高,由于,它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库.opencv採用C语言进行优化,并且,在多核机器上面,其执行速度会更快.它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数,从而使得复杂的机

这里介绍C++版本的opencv,和C语言版本有些不同,先看代码^_^ [编译环境:opencv2.4.4和VS2008] #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat src; //加载图片 src= imread("F://Openc

OpenCV简介: OpenCV 是一款功能强大的跨平台计算机视觉开源库,可以用于解决人机交互.物体检测.人脸识别等领域的问题.库本身是采用 C++ 编写的,但是同时也对 Python, Java, C# 等语言提供接口支持. OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library(开源计算机视觉库). OpenCV的应用领域: 人机互动 物体识别 图像分割 人脸识别 动作识别 运动跟踪 机器人 运动分析 机器视觉 结构分析 汽车安全驾驶 OpenCV教程:

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage

一.OpenCV简要介绍 OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可以运行在Windows.Linux.MacOS等操作系统上.OpenCV提供了众多语言的接口,其中就包含了Python,Python是一门上手容易.使用起来十分让人愉悦的语言,利用Python学习OpenCV,相信能获得不错的效果. 二.从官网上下载源码或安装包 OpenCV的官方下载网址是http://opencv.org/releases.html,我选择的是最新3.2.0版本. 三.编译安装前的准备工作 对于Windows

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识: 新版本的产生是为了顺应当下的需要,通过版本更新,接纳新技术和新方法,支持新兴编程语言接口,使用新的指令集,优化性能,解决固有问题等 新技术新方法会优先加入到新的大版本中,即使新的技术方法可以在旧版本中实现,但为了推动用户

本文地址:http://www.cnblogs.com/QingHuan/p/7365732.html,转载请注明出处 ############################################################################### OpenCV的入门书籍有很多,这里选择的是<OpenCV 3计算机视觉-Python语言实现-第二版> 所有书上的源代码:https://github.com/techfort/pycv 安装过程请查看我的另一篇博客:

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多

1.OpenCV 3计算机视觉:Python语言实现 https://github.com/techfort/pycv 2.OpenCV3编程入门 opencv 均值模糊:一般用来处理图像的随机噪声 中值模糊:一般用来处理图像的椒盐噪声 自定义模糊:对图像进行锐化之类的操作 高斯模糊: 减少图像层次和深度 hist1 = create_rgb_hist(image1)"""创建rgb 三通道直方图""" hist2 = create_rgb_hi