不同色彩空间的转换 当前,在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,每一个像素点都有一个三元数组来表示,分别代表蓝绿红三种颜色.与RGB只是在颜色的顺序上不同. HSV,即色调.饱和度.亮度. 绘画遵从减色模型,而运行在计算机上的软件所使用的色彩模型是加色模型. 傅立叶变换 人们所看到的波形都是由其他波形叠加得到…

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 img = cv2.imread("../data/mm1.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.putText(img, "hello world!", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0), 2) "…

使用OpenCV3处理图像 下面要介绍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. 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在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) 1.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. 2.BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每…

2. 使用OpenCV3处理图像 2.1 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法. 三种常用色彩空间:灰度.BGR.HSV(Hue色调,Saturation饱和度,Value亮度) 注:计算机遵从加色模型,而绘画遵从减色模型. 2.2 傅里叶变换 傅里叶变换作用:可以用来区分图像里哪些区域的信号变化特别强,哪些不那么强, 从而可以任意标记噪声区域.感兴趣区域.前景和背景. 幅度谱(magnitude spectrum):图像的幅度谱是另一种图像,幅度谱图像呈现…

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h…

图像载入.显示.保存函数: 1         图像载入函数:imread()   Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径(绝对路径和相对路径) flags是int类型的变量,flags>0,返回一个3通道的彩色图像: flags = 0,返回灰度图像: flags < 0,返回包含Alpha通道的加载图像. flags默认值为1,可以省略对其赋值. 例如…

需要说明的是在OpenCV3中已经将imread()和imwrite()函数转移到imgcodecs模块中,因此读写图像时,需要包含imgcodecs.hpp头文件,但是highgui.hpp头文件中已经包含了该头文件,因此不用再显式包含了. #include <iostream> #include <string> using namespace std; // OpenCV includes #include <opencv2/core/core.hpp> #inc…

opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 ) 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 Resize () 原型: void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR); 说明: src 表示输入图像. dst表示输出图像. intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省值)…

源码: ##名称:离散傅里叶变换 ##平台:QT5.7.1+opencv3.2.0 ##日期:2017年12月13. /**** 新建QT控制台程序****/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <…

##名称:图像对象度与对比度调整(由轨迹条分别控制对比度和亮度值) ##平台:QT5.7.1+opencv3.2.0 ##时间:2017年12月13日 /***********建立QT控制台程序************/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgpr…

##名称:分离颜色通道&多通道图像混合 ##平台:QT5.7.1+OpenCV3.2.0 ##时间:2017年12月11日 /***************创建QT控制台程序*******************/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgp…

转自:https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8205121.html 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 cvResize () 原型: voidcvResize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR ); 说明: src 表示输入图像.dst表示输出图像.intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值,CV_INTER_LINEAR…

1.访问图像像素 1)灰度图像 2)彩色图像 OpenCV中的颜色顺序是BGR而不是RGB. 访问图像的像素在OpenCV中就是访问Mat矩阵,常用的有三种方法. at定位符访问 Mat数据结构,操作灰度图像像素点: int gray_value = (int) image.at<uchar>(i , j) ; 操作彩色图像像素点: int color_value = (int) image.at<Vec3b>(i , j) [k]; 指针访问 ; i < mat.rows;…

1.图像滤波理论 1.1图像滤波理论 图像滤波即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作.消除图像中的噪声又叫做图像滤波或平滑,滤波的目的有两个,一是突出特征以方便处理,二是抑制噪声. 空间域滤波就是在图像平面上对像素进行操作.空间域滤波大体分为两类:平滑.锐化. 平滑滤波:模糊处理,用于减小噪声,实际上是低通滤波,典型的滤波器是高斯滤波. 锐化滤波:提取边缘突出边缘及细节.弥补平滑滤波造成的边缘模糊.实际上是高通滤波. 空间域处理可由下式表示: g(…

1.膨胀 所谓的图片的膨胀处理,其实就是在图像的边缘添加像素值,使得整体的像素值扩张,进而达到图像的膨胀效果. 对Z2上元素集合A和结构体元素S,使用S对A进行腐蚀,记作: A⊕S={z|(S)z ∩ A ≠ Ø} 让位于图像圆点的结构元素S在Z平面上移动,如果S的圆点移动到z点时,S与A有公共的交集(非空集),则认为这样的z点构成的集合是S对A的膨胀图像. 函数原型: CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, Inpu…

1.边缘检测基础 图像的边缘是图像的基本特征,边缘点是灰度阶跃变化的像素点,即灰度值的导数较大或极大的地方,边缘检测是图像识别的第一步.用图像的一阶微分和二阶微分来增强图像的灰度跳变,而边缘也就是灰度变化的地方.因此,这些传统的一阶微分算子如Robert.Sobel.prewitt等,以及二阶微分算子Laplacian等等本质上都是可以用于检测边缘的.这些算子都可以称为边缘检测算子. 边缘检测可以大幅度的减少数据量,剔除那些不相关的信息,保留图像重要的结构属性,一般的边缘检测的步骤有: 1)滤波…

1.图像缩放 假设图像x轴的缩放因子Sx, y轴方向的缩放因子Sy,相应的变换表达式为: 函数原型为: CV_EXPORTS_W void resize( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ); 示例程序如下. img = imread("D:\\WORK\\5.OpenCV\\LeanOpenCV\\pic_src\\pic9.bmp"); imshow(…

1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1)     读取图片. 2)     将彩色图像转换成灰度图像. 3)     将灰度图像转换成二值图形并查找其二值图像边缘即可(如canny边缘检测). 4)     显示轮廓边缘. findContours寻找轮廓函数,原型为: CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutp…

1.直方图的概念 灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数.确定图像像素的灰度值范围,以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级,以横轴表示灰度级,以纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素占总像元数的比例值,做出的条形统计图即为灰度直方图.灰度直方图:横坐标是灰度,纵坐标是该灰度在图像中出现的次数. 图像直方图可以表示图像中亮度分布,能借助直方图了解需要如何调整亮度分布,直方图中左侧表示黑色.较暗的区域,右侧表示白色.较亮的区域.计算机视觉领域常借助直方图来实现图像的二值化…

1.原理 运动模糊产生: 由于相机传感器或物体相对运动, 按快门瞬间造成图像产生运动模糊. 在用摄像机获取景物图像时,如果在相机曝光期间景物和摄像机之间存在相对运动,例如用照相机拍摄快速运动的物体,或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时,拍得的照片都可能存在模糊的现象,这种由于相对运动造成图像模糊现象就是运动模糊.运动模糊是一种图片“退化”现象,无法反应真实的场景. 假设图像f(x,y)进行平面运动,x(t0)和y(t0)分别是在x和y方向上随时间变化的量.那么介质上(如胶片或数字存储器)…

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…

采用鼠标事件,手动选择样本点,包括目标样本和背景样本.组成训练数据进行训练 1.主函数 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; Mat img,image; Mat targetData, backData; bool flag = true; string wdname = "image"; voi…

15     遍历图像中的像素,是先for行数后for列数的,也就是一列一列的遍历,matlab中是从1开始计数,opnecv中采用c语言的从0开始计数. 矩阵归一化:normalize()函数,参数挺多,不过大多都有默认值,不用都写出来,一般要求的图像归一化精简写法为 normalize(InputArray secImage , outputArray dstImage);一个输入,一个输出即可. 16     消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作,信号或图像的能量大部分集中在幅度…

写在前边: OpenCV3.0+要想使用MHI,就要现安装扩展模块opencv_contrib.安装方法见:ubuntu 14.04 64位 安装Opencv3.1.0 (包含opencv_contrib模块) OpenCV2.4.11中samples/python2/motempl.py 就是使用mhi的一个例子,但是在OpenCV3.1.0下使用的话需要稍加修改: 1.把OpenCV2.4.11/samples/python2/motempl.py 复制到OpenCV3.1.0/sample…

3.5.Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny边缘检测函数来识别边缘.它有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阀值去除 假阳性(false positive),最后还会分析出所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("canny.jp…

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…

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace cv; using namespace std; , g_nMaxThred = ; ; int main() { Mat srcImage = imread("group.jpg"); namedWindow(); imshow("[原图]", srcImage); c…

# coding:utf8 import cv2 """ 将bgr在(0, 0)处改为白色像素 0号为green 1号为blue 2号为red img的每一个位置存一个 3个长度的向量 分别表示gbr """ # img = cv2.imread("../data/mm2.jpeg") # print(img[0, 0]) # [49 65 11] # img[0, 0] = [255, 255, 255] # cv2.ims…

git: https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy import os """ 随机字节的bytearray转为灰度图像和BGR图像 """ randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000)) flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray…

程序如下 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main() { // 灰度图 Mat original = imread("girl.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat modified = imread("girl.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // 彩色图 //Mat original = imread(&…