本文部分内容转自 https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一.统计学概念 二.为什么需要协方差 三.协方差矩阵 注:上述协方差矩阵还需要除以除以(n-1).MATLAB使用cov函数计算协方差时自动除以了(n-1),opencv使用calcCovarMatrix函数计算后还需要手动除以(n-1) 协方差具体计算 以学生成绩举例:有5名学生,参加数学.英语.美术考试,得分如图 1.计算均值矩阵M 均值是对每一列求平均值:means=[66…

本节内容: 访问像素值 用指针扫描图像 用迭代器扫描图像 编写高效的图像扫描循环 扫描图像并访问相邻像素 实现简单的图像运算 图像重映射 访问像素值 准备工作: 创建一个简单函数,用它在图像中加入椒盐噪声. 实现如下: void salt(cv::Mat image, int n){ int i, j; ; k < n; k ++){ i = std::rand()%image.cols; j = std::rand()%image.rows; if(image.type() == CV_8UC…

一.图像滤波简介 二.方框滤波——boxFilter() #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat src=imread("E://1.jpg"); Mat dst; //方框滤波器,-1代表原图像深度,size内核大小,true按权重相加(此时等于均值滤波),false按原像素相加(所以很多像素点都大于了255,如上图所示) boxFilter(src,dst,-,Size(,),P…

一.PCA理论介绍 网上已经有许多介绍pca原理的博客,这里就不重复介绍了.详情可参考 http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 计算过程 数据互换 二.opencv代码 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void calcPCAOrientation(vector<Point>&pts, Mat…

一.概述 二.canny边缘检测 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //Canny边缘检测 Mat srcImg = imread(); //0表示以灰度图读入,彩色图和灰度图进行边缘检测时略有不同,建议使用灰度图 //medianBlur(srcImg, srcImg,5);//中值滤波 imshow("src", srcImg); Mat dstImg; Canny(s…

一.图像阈值化简介 二.固定阈值 三.自适应阈值 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat src=imread();//以灰度模式读入 Mat dst; //threshold(src,dst,100,255,CV_THRESH_BINARY); //adaptiveThreshold(src,dst,255,CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,CV_THRESH_BINARY,11,5…

一.动态地址访问 #include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; void main(){ //动态地址访问 Mat img=imread("E://green.png"); imshow("src",img); Mat dst=img.clone(); int rowNumber=img.rows;//获取行数…

一.Mat类创建 Mat img;//创建无初始化矩阵 Mat img1(,,CV_8UC1);//200行,100列(长200,宽100) Mat img2(Size(,),CV_8UC3,Scalar(,,));//长100,宽200 Mat img3(,,CV_8UC3,Scalar(,,));//创建200行,100列的8位三通道矩阵 Mat img4(,,CV_8UC1,Scalar());//创建单通道矩阵 #include <opencv2/opencv.hpp> using n…

在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资料都可以查到,简单来说,就是将图像分成一个cell,通过对每个cell的像素进行梯度处理,进而根据梯度方向和梯度幅度来得到cell的图像特征.随后,将每个cell的图像特征连接起来,得到一个BLock的特征,进而得到一张图片的特征.Opencv当中自带HOG算法,可以直接调用,进行图像的特征提取.但…

一.人脸识别算法之特征脸方法(Eigenface) 1.原理介绍及数据收集 特征脸方法主要是基于PCA降维实现. 详细介绍和主要思想可以参考 http://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127 上述博客的人脸数据库打不开了,大家可以去下面这个博客下载ORL人脸数据库 http://blog.csdn.net/xdzzju/article/details/50445160 下载后,ORL人脸数据库有40个人,每人10张照片. 2.流程…