一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特…

http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 2014-12-25 21:27 2959人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(72)  Image Processing(18)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字…

图像形态学主要从图像内提取分量信息,该分量信息通常对表达图像的特征具有重要意义.例如,在车牌号码识别中,能够使用形态学计算其重要特征信息,在进行识别时,只需对这些特征信息运算即可.图像形态学在目标视觉检测.医学图像处理.信息压缩提取等领域都有重要的应用.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第七章 图像形态学操作. 7  图像形态学操作 形态学操作主要包括:腐蚀.膨胀.开运算.闭运算.形态学梯度运算.顶帽运算(礼帽运算).黑帽运算等操作.其中,腐蚀和膨胀是形态学中最基本的运算,其他方…

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第五章 阈值处理. 5  阈值处理 阈值是指像素到达某临界值.阈值处理表示像素到达某临界值后,对该像素点进行操作和处理. 例如:设定一幅图像素阈值为200,则图片中所有大于200的像素点设置为255,图片中所有小于或等于200的像素点设置为0. 5.1  处理类型 OpenCV中提供了cv2.threshold()函数进行阈值处理. 该函数中,要设定阈值处理的类型,常见类型如下: cv2.THRESH_BINARY               二值化阈值…

相信很多小伙伴都听过"滤波器"这个词,在通信领域,滤波器能够去除噪声信号等频率成分,然而在我们OpenCV中,"滤波"并不是对频率进行筛选去除,而是实现了图像的平滑处理.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第六章 图像平滑处理. 6  图像平滑处理 未经处理的图像含有噪声的影响,所以我们希望尽可能保留原图像的信息,过滤掉图像内部的噪声像素,得到平滑图像,这个过程称作图像的平滑处理. 一幅图像中,若某一像素点与周围像素值差异过大,该像素点很可能是噪声,则…

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第四章 几何变换. 4  几何变换 图像的几何变换是指将一幅图像映射到另一幅图像内.有缩放.翻转.仿射变换.透视.重映射等操作. 4.1  缩放 使用cv2.resize()函数实现对图像的缩放,但要注意cv2.resize()函数内的dsize参数与原图像的行列属性是相反的,也就是:目标图像的行数是原始图像的列数,目标图像的列数是原始图像的行数. 下面举例说明cv2.resize()函数的用法: 1 import cv2 2 img=cv2.imrea…

直接用matplotlib画出直方图 def plot_demo(image): plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # image.ravel()将图像展开,256为bins数量,[0, 256]为范围 plt.show() 图像直方图 def image_hist(image): color = ('blue', 'green', 'red') for i, color in enumerate(color): # 计算出直方图,calcHist(i…

一.函数简单介绍 1.warpAffine-图像放射变换(平移.旋转.缩放) 函数原型:warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src:原图像矩阵: M:变换矩阵: dszie:图像尺寸(大小) 其他參数默认就可以. 2.flip-图像翻转 函数原型:flip(src, flipCode, dst=None) sre:原图像矩阵. flipCode:翻转方向:1:水平翻转…

一阶导数与Soble算子 二阶导数与拉普拉斯算子 图像边缘: Soble算子: 二阶导数: 拉普拉斯算子: import cv2 as cv import numpy as np # 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成),有一阶导数(sobel算子)和二阶导数(Laplace算子) # 用于求解图像边缘,一阶的极大值,二阶的零点 # 一阶偏导在图像中为一阶差分,再变成算子(即权值)与图像像素值乘积相加,二阶同理 def sobel_demo(image): grad_x = cv.Sob…

import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图,没有灰,在一个值之前为黑,之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时,我们就是随便给了一个数来做阈值,那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢?答案就是不停的尝试. # 如果是一副双峰图像(简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢? # 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值…