图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope…

图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般能够看作是一个阶跃,既从一个灰度值在非常小的缓冲区域内急剧变化到还有一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同一时候也是图象切割所依赖的重要特征,边缘检測主要是图象的灰度变化的度量.检測和定位,自从1959提出边缘检測以来,经过五十多年的发展,已有很多中不同的边缘检測方法.依据作者的理解和实践,本文对边缘检測的原理进行了描写叙述,在此基础上着重对…

图像处理之Canny 边缘检測 一:历史 Canny边缘检測算法是1986年有John F. Canny开发出来一种基于图像梯度计算的边缘 检測算法,同一时候Canny本人对计算图像边缘提取学科的发展也是做出了非常多的贡献. 尽 管至今已经很多年过去,可是该算法仍然是图像边缘检測方法经典算法之中的一个. 二:Canny边缘检測算法 经典的Canny边缘检測算法通常都是从高斯模糊開始,到基于双阈值实现边缘连接结束 . 可是在实际project应用中,考虑到输入图像都是彩色图像,终于边缘连接之后的图…

梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(无论是横向的.纵向的.斜方向的等等),所须要的无非也是一个核模板.模板的不同结果也不同.所以能够看到,全部的这些个算子函数,归结究竟都能够用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已.而且这仅仅是这类滤波函数的一个用途,以前写过一个关于matlab下滤波函数imfilter()的扩展应用(等同于opencv的cv2.filter2D函数): 图像滤波函数imfilter函数的应用及其扩展…

3种边缘检測算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性.沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像.梯度定义为一个向量. %20\nabla%20f(x,y)=\begin{pmatrix}G_x%20\\%20G_y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}%20\frac{\partial%20f}{x}%20\\%20\frac{\partial%20f}{y}%…

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa…

收入囊中 差分在边缘检測的角色 Sobel算子 OpenCV sobel函数 OpenCV Scharr函数 prewitt算子 Roberts算子 葵花宝典 差分在边缘检測究竟有什么用呢?先看以下的图片 作为人,我们能够非常easy发现图中红圈有边界,边界处肯定是非常明显,变化陡峭的,在数学中,什么能够表示变化的快慢,自然就是导数,微分了. 想像有例如以下的一维图片. 红圈处变化最陡峭,再看导数图 红圈在最高值,也就是导数能够非常好表示边缘,由于变化非常剧烈 图像中的Sobel算子 是离散差分…

OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).注意,新版本号的C++接口除了Haar特征以外也能够使用LBP特征. 先介绍一下相关的结构,级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包含读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗体的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calc…

收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)  我们已经认识了3个一阶差分算子 拉普拉斯算子是二阶差分算子.为什么要增加二阶的算子呢?试想一下,假设图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘.然而求解这个极大值也不方便.採用二阶导数后,极大值点就为0了.因此值为0的地方就是边界.…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中 利用OpenCV Canny函数进行边缘检測 掌握Canny算法基本理论 分享Java的实现 葵花宝典 在此之前,我们先阐述一下canny检測的算法.总共分为4部分. (1)处理噪声 一般用高斯滤波.OpenCV使用例如以下核 (2)计算梯度幅值 先用例如以下Sobel算子计算出水平和竖直梯度 我在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,ro…

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 此前已经得到了单个区域植株图像,接下来似乎应该尝试对这些区域进行分类识别.通过外形和叶脉进行植物种类的识别显然是一种直观的做法.然而因为叶片交叠和光照等现实条件的存在,限制了这类方法的应用.虽然如此,我们仍然希望看看此类方法的效果.相同,本文无意于做理论说明,不过希望了解Python的实现手段. 先试试边缘检測. 这个是我们先前得到的彩色图像,但因为边缘检測只能使用单通道图像.我们先试试g分量的…

好吧,事实上这篇也是暂时冒出来的,近期朋友要做个物理游戏,曾经做物理还是用box2d,呃.确实要花些功夫才干搞懂当中的精髓,可是听讲这套引擎又一次封装了一次.要easy非常多,所以就简单尝试了一下,感觉确实要简单不少,只是在这当中还是遇到了些问题,首先就来说说onContactBegin这个回调函数响应问题. 先说说情况.简单做了一个打砖块的游戏.前面一切都非常顺利,仅仅是做到碰撞检測的时候,发现回调函数弄死都不调用.開始我以为函数写错了,后来查了api.testCpp都没有错,在3.0的api…

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app,总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域,于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理,为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中 使用OpenCV的connerHarris实现角点检測 自己实现Harris算法 以下是自己实现的一个效果图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/…

假设不适用Box2D物理引擎.那么要进行Cocos2d-x的碰撞检測那我们的方法往往就是进行"矩形和点"."矩形和矩形"这样粗略的碰撞检測.我们一般採取开启scheduleUpdate定时器.然后重写update函数进行每一帧都进行碰撞检測. <1>碰撞检測的代码较为繁琐.恕我无法为你具体列出其思路能够是在update中遍历全部的sprite, 然后推断每一个sprite和其它sprite(还需遍历一遍.刨除自己)是否碰撞. 这样等于推断次数是sprit…

opencv对图像进行边缘及角点检測 先看结果: 代码: // ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" class Imagedetector{ public: Imagedetector():threshold(-1) ,cross(5…

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检測中获得了极大的成功.须要提醒的是,HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而现在尽管有非常多行人检測算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (…

紧接着上一篇博客的讲 第二步是识别部分 人脸识别 把上一阶段检測处理得到的人脸图像与数据库中的已知 人脸进行比对,判定人脸相应的人是谁(此处以白色文本显示). 人脸预处理 如今你已经得到一张人脸,你能够使用那张人脸图片进行人脸识别. 然而,假如你尝试这样简单地从一张普通图片直接进行人脸识别的话,你将会至少损失10%的准确率! 在一个人脸识别系统中,应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的.多数人脸识别算法对光照条件十分敏感,所以假如在暗室训练,在明亮的房间就可能不会被识别出来…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了Ope…

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同,就是由于这些不同才加快了其检測的速度. Sift採用的是DOG图像.而surf採用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方…

本博文IDE为vs2013 OpenCV2.49 话不多说,先看视频演示(20S演示): 例如以下: https://v.youku.com/v_show/id_XMjYzMzkxMTYyMA==.html?spm=a2h0w.8278793.2736843.4#paction 程序截图例如以下: 怎样来用OpenCV来实现能. 以下给出OpenCV实现人脸检測的一般步骤: 1.载入人脸检測器 2.开启摄像头 3.对图片进行灰度处理(事实上能够不处理,上图中原图的标题栏就是未进行灰度处理进行的检…

简单介绍 本篇解说使用opencv来測试,表示camera gamma參数的灰阶卡图片指标:YA Block.DynamicRange.Gray Scale. 详细实现 实现代码 #include <math.h> #include <string.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/high…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5070576.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/7813376/rotate-cvmat-using-cvwarpaffine-offsets-destination-image  的plhn的回复 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 http://docs.open…

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can…

人脸识别分为两大步骤 1.人脸检測 这个是首要实现的.你得实现人脸显示的时候把人脸框出来,当然算法非常多,另一些人眼检測鼻子检測什么的 主要用的是这个 const char *faceCascadeFilename = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; detect_and_draw(IplImageBuffer,storage,cascade); 这个函数就是检測人脸的并画框效果例如以下 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb…

一般代码也许不会涉及最大參数长度和最大栈深度,但某些特殊场合,检測这两个參数还是有必要的.比如:用递归计算斐波那契数列的第n个值,不了解最大栈深度,难免显得肤浅.又比如:将一串charCode转成String,不了解最大參数长度.採用字符串拼接的方式,效率提不上.特别是在串较长的情况下. 下面两个方法分别实现了JavaScript执行环境的 最大函数參数长度检測 和 最大栈深度检測. 不同浏览器的測试结果不同,同一款浏览器在不同机器測试结果不同.甚至某些浏览器连续測试时先后结果会有不同. fun…

近期公司要组织开发分享,可是自己还是新手真的不知道分享啥了,然后看了看前段时间研究过OpenCv,那么就分享他把. openCv就不介绍了,说下人脸检測.事实上是通过openCv里边已经训练好的xml文件来进行的,我仅仅是在学习. 我測试中我写了俩个Demo.当中一个是通过Carame来通过摄像头来进行人脸检測看看效果图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCM…

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun…

之前的文章行人计数.计次提到HOG特征这个概念,这两天看了一下原版的论文,了解了一下HOG特征的原理,并依据自己的理解将这种方法的流程写了下来,假设有不正确的地方欢迎指正. HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征的基本思想:The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of…