转自:http://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/9091953?utm_source=tuicool 本文是zhang的一篇经典图像细化论文,效果很好,采用并行计算,速度非常快; 下文是 "智慧视觉"在CSDN上对这篇论文程序的一个改造,亲测可用! 由于OpenCV没有自带的图像细化函数,网上提供的基本是基于1.0接口的,于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的,方便好用.细化方法当中,当属经典的Zhang并行快速细化算法,细化之后的轮廓

[原文:http://blog.csdn.net/qianchenglenger/article/details/19332011] 在我们进行图像处理的时候,有可能需要对图像进行细化,提取出图像的骨架信息,进行更加有效的分析.      图像细化(Image Thinning),一般指二值图像的骨架化(Image Skeletonization) 的一种操作运算.      所谓的细化就是经过一层层的剥离,从原来的图中去掉一些点,但仍要保持原来的形状,直到得到图像的骨架.骨架,可以理解为图象的

void cv::inpaint( const Mat& src, const Mat& mask, Mat& dst, double inpaintRange, int flags ) //src:要修复的图像: //mask:修复模板,必须是单通道图像: //dst:目标图像: //inpaintRange:选取邻域半径; //flags:要使用的方法,可以是CV INPAINT NS或CV INPAINT TELEA(本文介绍的方法).

opencv提供了一种图像缩放函数 功能:实现对输入图像缩放到指定大小 函数原型: void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ) 函数参数: InputArray src:输入图像,可以是Mat类型 OutputArray dst:输出图像,其尺寸由第三个参数dsize(如果dsize不为0),当dsize为0,输出图像的尺寸由src.si

序 想要完整全面地学习opencv,仅凭阅读samples的示例源码是不够的.毕竟opencv是一个拥有非常多函数的程序库,所以在每学习一个函数时,芒果觉得有必要记录下来,分享给有需要的同学.于是,就有了这一篇的开始,以后的这个就归为opencv函数学习的系列了,篇幅应该都会比较短. imread函数 imread函数作用 imread函数的作用非常简单,从函数的名称也可以看出来,imread为image read的缩写,即图像读取的意思,.那么imread函数的作用就很明显了,负责读取图像.其

图像细化多用于机器人视觉,OCR字符识别等领域,细化后的图像经过去毛刺就成为了我们常说的图像的骨架. 该图像细化代码依据论文: T. Y. ZHANG and C. Y. SUEN  A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns 代码如下: void ThinSubiteration1(Mat & pSrc, Mat & pDst) { int rows = pSrc.rows; int cols = pSrc.cols;

文章目录cv2.thresholdcv2.bitwise_andcv2.bitwise_orcv2.bitwise_notcv2.inRangecv2.resizecv2.adaptiveThresholdcv2.warpAffine仿射cv2.getRotationMatrix2Dcv2.warpPerspective投射cv2.getAffineTransformcv2.getPerspectiveTransform 经过近一个月的学习,发现对图像的一些基本操作函数还是理解的不够透彻,因此觉

用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节.然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊.本文提出了一种基于注意的方法来区分纹理区域和平滑区域.高频细节定位后,进行高频补偿.这种方法可以与先前提出的SISR网络相结合.通过提供高频增强,可以获得更好的性能和视觉效果.本文还提出了自己的由DenseRes块组成的SI

二值图像的细化算法也有很多种,比较有名的比如Hilditch细化.Rosenfeld细化.基于索引表的细化.还有Opencv自带的THINNING_ZHANGSUEN.THINNING_GUOHALL喜欢等等.这些都属于迭代的细化方式,当然还有一种是基于二值图像距离变换的细化方法,二值想比较,我个人认为是基于迭代的效果稳定.可靠,但是速度较慢,且速度和图片的内容有关,基于距离变换的版本,优点是速度稳定,但是效果差强人意.本文这里还是选择基于迭代的方式予以实现. 相关的参考文章有:http://c

/// <summary> /// 图形细化 /// </summary> /// <param name="srcImg"></param> /// <returns></returns> public unsafe Bitmap ToThinner(Bitmap srcImg) { int iw = srcImg.Width; int ih = srcImg.Height; bool bModified; //

读入数字图像到数组,用CNN进行训练,发现关于图像读取的一个问题. 问题描述:读取灰度数字图像,在验证时发现存在错误,从图像到数组中的值不完全一样? main code as follows: int dst_width = 12, dst_height = 17;//set the dst size int vec_Num = dst_width*dst_height; /*the second parameter must set when read gray image, //the de

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码,可以参考,对应的图片是输出的结果: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np %matplotlib inline path = '/home/

string imgpath = "C:\Users\Y\Pictures\miao.jpg"; OpenCV的imread()函数不支持单右斜线形式的路径,即不支持上述形式的路径.但是imread()支持双右斜线.双左斜线.单左斜线.前述三种斜线混合形式. #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc,char* argv[]) { Mat img; //-- 1 --双右斜线法 //

一.读取图片 opencv中采用imread() 函数读取图像 imread(filename, flags=None)     filename 图片的路径     flags 图像读取方式 ● cv2.IMREAD_COLOR : 加载彩色图像, 图像的任何透明度都将被忽略(默认). ● cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 以灰度模式加载图像. ● cv2.IMREAD_UNCHANGED : 加载包含Alpha通道的图像. 也可以使用1, 0 or -1代替,源码中,IMREAD

特色图像是wordpress主要的文章缩略图功能,几乎全部wordpress模板都使用或支持特色图像.今天介绍的wp_get_attachment_image_src()函数就是获取文章特色图像路径的wordpress函数,通过该函数可以返回一个包含图片路径.宽度和高度的有序数组. 函数结构: <?php wp_get_attachment_image_src( $attachment_id, $size, $icon ); ?>   返回值: Array ( [0] => url //

Canny function [ canny ] = canny( rgb ) temp=rgb2gray(rgb); canny=edge(temp,'canny'); end 灰度 temp=rgb2gray(rgb); 播放视频 clear all source = VideoReader('d:\v\\bus\1.avi'); myObj = VideoWriter('bus1.avi'); open(myObj); c= source.numberOfFrames; for i=1:c

//绘制矩形  ('起始点' , '目标点' , '填充颜色') auto rect=DrawNode::create(); rect->drawRect(Vec2(0,0),Vec2(100,150), Color4F(1.0,0,0,1.0)); this->addChild(rect); //绘制指定曲率的曲线  ('点数组','张力','段落','颜色') //参数说明: //congfig:点数组 //tension:张力 //segments:段落 //color:颜色 auto

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

在网上看到一段读写bmp格式图像的代码,本文对这段代码分成两个函数封装起来方便使用,一个函数是读取bmp格式的图像,一个是向指定文件写入bmp格式的图像. 前提 我们不需要知道这段代码是如何读取bmp格式图像的,不需要知道bmp格式的图像时如何存储的,我们只需要知道有三个参数可以确定图像的尺寸大小,他们是图像的宽度.高度.通道数(例如灰度图像有一个通道,rgb图像有三个通道(rgb)).图像包含高度X宽度个像素,每个像素有相同的通道,他们在内存中按照一定的顺序存储,例如三通道bmp图像,在内存中