图像腐蚀和图像膨胀是图像中两种最基本形态学操作. ,-), ,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() ); ,-), ,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() ); 可见,腐蚀和膨胀的参数完全一样. 参数: src:原…

在opencv2中,可能使用blur对图像进行平滑处理,这种方法就是最简单的求平均数. 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法. 平滑处理的用途有很多, 但是在很多地方我们仅仅关注它减少噪声的功用. 平滑处理时需要用到一个 滤波器 . 最常用的滤波器是 线性 滤波器. ,-),int borderType=BORDER_DEFAULT ); 参数: src:原图像. dst:目标图像. ksize:定义滤波器的大小.如Size(3,3). anchor:指定锚点位置(被平滑点…

在opencv2中,threshold函数可以进行阈值化操作. double threshold( const Mat& src, Mat& dst, double thresh,double maxVal, int thresholdType ); 参数: src:原图像. dst:结果图像. thresh:当前阈值. maxVal:最大阈值,一般为255. thresholdType:阈值类型,主要有下面几种: , THRESH_BINARY_INV=, THRESH_TRUNC=,…

在opencv2中,flip函数用来进行图片的翻转,包括水平翻转,垂直翻转,以及水平垂直翻转. void flip(const Mat& src, Mat& dst, int flipCode); 参数: src:原图像. dst:翻转后的图像 flipCode:翻转代码,int型.0代表垂直翻转,1代表水平翻转,-1代表垂直和水平翻转. flip(src,dst1,); //垂直翻转 flip(src,dst2,); //水平翻转 flip(src,dst3,-); //垂直和水平翻转…

转自:OpenCV 教程 另附:计算机视觉:算法与应用(2012),Learning OpenCV(2009) 平滑图像:滤波器 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到).平滑处理时需要用到一个 滤波器 .最常用的滤波器是 线性 滤波器.不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口滑过图像. 归一化滤波器 (Normalized…

建议大家看看网络视频教程:http://www.opencvchina.com/thread-886-1-1.html    腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作,比如下面的一副16*16的灰度图. 它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为:       我们定义一个5*5的结构元素,该结构元素用5*5的矩阵表示,其中为1的单元,表示该单元在结构元素中有效,另外还定义一个锚点,坐标为(2,2),在单元格中用蓝色表示. 腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素的锚点位置对齐图像的像素,然后…

腐蚀与膨胀是形态学滤波.其中,腐蚀是最小值滤波,膨胀是最大值滤波,即分别选取内核中的最小值与最大值赋值给锚点.若内核为 N×1 或 1×N 形状,可用于横纵方向直线检测. 膨胀:dilate 函数 void dilate (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, co…

顺便又复习了一下cvcopy如何进行图像拼接(最近觉得打开多幅图像分别看不如缩小掉放拼接到一幅图像上对比来的好) 首先把拼接的目标图像设置兴趣区域ROI,比如我有一个total,要把a.b.c分别从左到右拼接到total上,那就分三次对total设置敢兴趣区域ROI(注意不是对a.b.c设置),然后再用cvcopy复制过去,如果要加文字可以在复制之前预先把文字加到a.b.c上 然后就是图像的腐蚀和膨胀,可以自定义一个kernel 代码: #include<cv.h> #include<h…

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 首先什么是图像形态学?额,这个抄下百度到的答案.基本思想:    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已达到对图像分析和识别的目的,形态学图像处理表现为一种领域运算方式(这个和前面的模糊运算是一样的运算方式),效果取决于结构元素(就是前面smooth里面的核)的大小,内容以及逻辑运算的性质.看了这些定义是不是很晕,对很晕...我比较关心的是它的用途和怎么计算.    用途是:简化图像数据,保持他们基本的形状特性,并出去不相干的结构.    基本…

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j…

一.分析 贴出应用图片以供直观了解 红色部分,因图而异(某些参数,根据图片的不同需要进行相应的修改) 二.代码 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; void main(){ Mat img=imread("E://9.jpg"); ; //二值化最小阈值 if(!img.empty()){ //二值化 thres…

图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大:腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小. 1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下: 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫…

1.图像的腐蚀 图像的腐蚀和膨胀都是相对于像素值高(白色方向)说的,腐蚀简单的说就是白色”被腐蚀“了,也就是像素值低(黑色方向)的变多,白色变少. 腐蚀的原理是利用一个内核对图像进行卷积(扫描),内核中有一个点被定义为锚点,然后提取内核覆盖区域的像素最小值(黑色方向)来替换锚点位置的像素值,所以扫描过后黑色变多. 代码: Mat img = imread("img.jpg"); imshow("src", img); Mat erodeElement = getSt…

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀>,作者: eastmount . 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法,基础性知识希望对您有所帮助. 1.基础理论 2.图像腐蚀代码实现 3.图像膨胀代码实现 一. 基础知识 (注:该部分参考作者论文<一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法>) 图像的膨胀(Dilation)和腐…

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理…

腐蚀:去除图像表面像素,将图像逐步缩小,以达到消去点状图像的效果:作用就是将图像边缘的毛刺剔除掉 膨胀:将图像表面不断扩散以达到去除小孔的效果:作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉 使用相同次数的腐蚀和膨胀,可以使目标表面更平滑:但也有场景限制,就是如果去噪不干净的话,会出现意想不到的结果,尽量别使用 大概的效果,适合降噪比较干净的图 // 图像腐蚀/膨胀处理 public void erodeImg() { Mat outImage = new Mat(); // size 越小,腐蚀的单位…

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一…

背景知识 腐蚀与膨胀基本原理:就是用一个特定的结构元素来与待处理图像按像素做逻辑操作:可以理解成拿一个带孔的网格板(结构元素矩阵中元素为1的为孔)盖住图像的某一部分,然后按照各种不同的观察方式来确定操作类型. 比如:腐蚀操作就是拿这个结构元素的中心位置(假设参与逻辑计算的元素对应与二维矩阵中元素为1的点,即网格板上的孔),在图像上移动时,如果透过所有的孔都能看到底下的图像,那么这个中心点处的图像就保留,否则去除. 腐蚀 图像腐蚀运算定义 二值图像腐蚀运算的数学表达式为 g(x,y)=erode[…

一.为什么需要服从正态分布的随机函数 一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数,能够模拟等概率出现的情况,例如 扔一个骰子,1到6点的概率应该相等,但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的,例如20岁成年人的体重分布等. 假如我们在制作一个游戏,要随机设定许许多多 NPC 的身高,如果还用Math.random(),生成从140 到 220 之间的数字,就会发现每个身高段的人数是一样多的,这是比较无趣的,这样的世界也与我们习惯不同,现实应该是特别高…

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两…

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 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度…

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…

这篇文章主要介绍了Python3中的字符串函数学习总结,本文讲解了格式化类方法.查找 & 替换类方法.拆分 & 组合类方法等内容,需要的朋友可以参考下. Sequence Types sequence类型有六种:strings, byte sequences (bytes objects), byte arrays(bytearray objects), list, tuple, range objects. sequence类型都支持的通用操作: 成员检查:in.not in 连接:+…

Drools 函数学习 函数是定义在规则文件当中一代码块,作用是将在规则文件当中若干个规则都会用到的业务操作封装起来,实现业务代码的复用,减少规则编写的工作量.函数的编写位置可以是规则文件当中 package 声明后的任何地方具体语法如下: function void/Object functionName(Type arg...) { /*函数体的业务代码*/ }示例代码: import java.util.List; import java.util.ArrayList; /* *一个测试函…

C语言(函数)学习之[strstr]&[strcasestr]一.strstr函数使用[1]函数原型char*strstr(constchar*haystack,constchar*needle);[2]头文件#include <string.h>[3]函数功能搜索"子串"在"指定字符串"中第一次出现的位置{4}参数说明haystack-->被查找的目标字符串"父串"needle-->要查找的字符串对象"…

Java中的回调函数学习 博客分类: J2SE JavaJ#  一般来说分为以下几步: 声明回调函数的统一接口interface A,包含方法callback(); 在调用类caller内将该接口设置为私有成员private A XXX; 在caller内提供实现A接口的public方法(将外部该接口的实现类通过形参传入caller的XXX): caller的某个方法dosth()中会用到XXX.callback()方法; 在caller的实例中,先实现A接口,后调用dosth()方法: 网上流…

1. 出现Elemwise{xxx,no_inplace}.0   这是因为没有定义theano.function所致,参考下面错误示范: y = np.random.normal(size=(2,2)) z1 = T.round(y, mode='half_to_even') print(z1) # 输 出 Elemwise{round_half_to_even,no_inplace}.0 ​ 正确操作如下: x = T.dmatrix('x') y = np.random.normal(si…

本文的内容都与图像处理有关,这时需要修改图像,比如要使用具有艺术性的滤镜.外插(extrapolate)某些部分.分割.粘贴或其他需要的操作. 1.不同色彩空间的的转换 OpenCV有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,计算机视觉中有三种常用的色彩空间:灰度.BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别…

C++ Primer 第七章-函数学习笔记 一步一个脚印.循序渐进的学习. 一.参数传递 每次调用函数时,都会重新创建函数所有的形参,此时所传递的实参将会初始化对应的形参. 「如果形参是非引用类型,则复制实参的值来初始化形参:如果形参是引用类型,则形参只是实参的别名.」 「非引用形参表示对实参的局部副本,函数内修改此类型形参时仅仅改变局部副本的值,一旦函数执行结束,这些局部变量的值就没有了,因此不影响实参的值.」 「如果函数参数为指针,同样形参是实参的副本,修改形参指针的值不影响实参,但是如果修…

内置函数学习# sorted# map# filter# max# sum# round# chr# ord# dir# bool# eval# exec# zipimport mathres = max([1,2,3,4])res = sum(range(1,101))# print(chr(66)) #把数字转成对应ascii码表里面对应的值# print(ord('A')) #把字母转成对应ascii码表里面对应的数字# sum_num = 0# for i in range(1,101)…