图像处理-滤镜 链接:https://mangoroom.cn/opencv/image-processing-filter.html opencv滤镜-实现晕影vignetting效果 链接:https://mangoroom.cn/opencv/create-vignetting-filter-in-opencv.html opencv滤镜-图像灰度化 链接:https://mangoroom.cn/opencv/image-graying-in-opencv.html opencv滤镜-二

原地址:http://blog.csdn.net/sogarme/article/details/12942971 当把前景和背景分开时,黑色代表背景,白色代表前景,如下图1—记作img1 为了平滑过渡,做边缘羽化,结果如下图2—记作img2 cvSmooth(img1,img2,CV_BLUR,11,11); 即可从图1得到图2: 有了图2,就可以把黑色部分替换成你所需的背景,白色部分替换成前景,过度部分按像素比例分给前景和背景 原理:CV_BLUR是均值平滑 cvSmooth(img1,im

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

过程: 1.      彩色图像转换为灰度图像    2.      对图像进行高斯模糊    3.      计算图像梯度,根据梯度计算图像边缘幅值与角度(这里其实用到了微分边缘检测算子来计算梯度幅值方向) 求x,y两个方向的梯度 求幅值与角度 4.      非最大信号压制处理(边缘细化) 也就是把角度分成4个值 得到角度之后,比较中心像素角度上相邻两个像素,如果中心像素小于其中任意一个,则舍弃该边缘像素点,否则保留. 5.      双阈值边缘连接处理 双阈值选择与边缘连接方法通过假设两个

/// <summary> /// 图像旋转 /// </summary> private Mat MatRotate(Mat src, float angle) { Mat dst = new Mat(); Point2f center = , src.Rows / ); Mat rot = Cv2.GetRotationMatrix2D(center, angle, ); Size2f s2f = new Size2f(src.Size().Width, src.Size().

  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

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

拉普拉斯算子 Mat dst; // ksize 3 ,必须是奇数,不同大小会有不同的效果 Laplacian(src, dst, -1, 3, 1.0, 0, BORDER_DEFAULT); imshow("Laplacian", dst); 拉普拉斯算子的缺点:当图像中细节过多,或者有很多噪声的时候,非常容易收到影响 锐化 // 锐化 Mat sh_op = (Mat_<int>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0

在很多时候,我们都要绘制纯色的图片,而用Graphics生成的往往是不纯的,尤其是绘制文字时.比如说绘制纯红色文字,往往R达不到255. C#中默认抗锯齿,给人看起来柔和:但是我们现实中往往用到锯齿. C#中可以通过下面的方法解决 Image bit = new Bitmap(400, 400); Graphics g = Graphics.FromImage(bit); //加上这句 g.TextRenderingHint = System.Drawing.Text.TextRendering

下午搜索了一堆相关文章,没有找到符合要求的. 对一张图片应用不规则区域的羽化,该怎么做呢? 首先去查了下 羽化的原理,然而没有什么用, 然后就开始从表现层去研究怎么模拟? idea 1: blur滤镜,可以实现边缘“羽化”,但是呢 整个图片都会被模糊.那么可不可以 blur滤镜 后 将它的边缘拿出来给原始图片使用呢?(多层图片叠). 在PS里模拟操作后,程序难度较大. 1:应用blur的层,需要比目标区域大一些,(牵扯程序对点阵外扩的算法) 2:blur层和显示层,边缘结合依然会有“硬边”的问题

我们使用椭圆选框工具,分别关闭和打开消除锯齿(也称抗锯齿),创建两个差不多大的正圆形选区,然后填充黑色看看.怎样快速填充黑色还记得吗?先[X]然后[ALT DELETE].填充之后取消选择[CTRL D],效果如下左图.仔细观察着两个圆的边缘部分,就会看到第一个圆的边缘较为生硬,有明显的阶梯状,也叫锯齿.而第二个圆相对要显得光滑一些.在前面的课程#02中我们曾经学习过产生锯齿的原因是点阵图像的特性导致的.因为点阵图像用正方形的小点来描述图像,所以在描述曲线及一些角度的直线时就会产生锯齿.那为什么

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

边缘是图像最基本的特征,其在计算机视觉.图像分析等应用中起着重要的作用,这是因为图像的边缘包含了用于识别的有用信息,是图像分析和模式识别的主要特征提取手段. 1.何为“图像边缘”? 在图像中,“边缘”指的是临界的意思.一幅图像的“临界”表示为图像上亮度显著变化的地方,边缘指的是一个区域的结束,也是另一个区域的开始.“边缘点”指的是图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点. 2.如何表示边缘检测? 在数学上,用导数来表示改变的快慢.基于此,有许多方法用于边缘检测,他们绝大部分可以划

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

日常工作中,有时可能需要对图像进行编辑,可是正常情况下大家都知道图像是不能直接编辑的,需要借助工具.ABBYY FineReader 12 OCR文字识别软件可以实现图像的手动编辑,接下来就具体给大家讲一讲如何使用ABBYY FineReader 12的图像编辑器功能手动编辑图像. ABBYY FineReader 12是一款文字识别OCR软件,能够快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成可编辑.可搜索的文本. 打开ABBYY FineReader 12图像编辑器: 打开ABB

卷积定义 矩阵的掩码操作即对图像进行卷积.对图像卷积操作的意义为:邻近像素对(包括该像素自身)对新像素的影响:影响大小取决于卷积核对应位置值得大小. 例如:图像增强可以使用 \[ I(i,j)=5*I(i,j)-[I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i, j-1) + I(i, j+1)] \] 用代码实现 void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); /