摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

一:Mean Shift算法介绍 Mean Shift是一种聚类算法,在数据挖掘,图像提取,视频对象跟踪中都有应用.本文 重要演示Mean Shift算法来实现图像的低通边缘保留滤波效果.其处理以后的图像有点 类似油画一样.Mean Shift算法的输入参数一般有三个: 1.      矩阵半径r,声明大小 2.      像素距离,常见为欧几里德距离或者曼哈顿距离 3.      像素差值value 算法大致的流程如下: a.      输入像素点P(x, y) b.      计算该点的像素

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

摘要:本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波>,作者:eastmount . 一.高通滤波 傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强.图像去噪.边缘检测.特征提取.压缩加密等目的. 过滤的方法一般有三种:低通(Low-pass).高通(High-pass).带通(Band-pass).所谓低通就是保留图像中的低频成分,

blur()函数可以用标准化的盒式过滤器来平滑图像. C++ API: 相关官网资料: https://docs.opencv.org/3.4.1/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gad533230ebf2d42509547d514f7d3fbc3 代码: //-----------------------------------[头文件包含部分]--------------------------------------- // 描述:包含程序所依赖的头文

目录 第五章 图像运算 图像的代数运算 加法运算 图像减法 图像乘法 图像除法 图像逻辑运算(位操作) 图像的几何变换 图像几何变换的一般表达式 仿射变换 投影变换 灰度插值 图像校正 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第五章 图像运算 图像的代数运算 加法运算 以平均处理的方法将图像加法运用到图像的去噪中,先将噪声\(\eta(x,y)\)加入原始图像\(f(x,y)\)中,即$ g(x,

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤

1.round : 四舍五入 例子:a = [-1.9, -0.2, 3.4, 5.6, 7.0, 2.4+3.6i] round(a): [-2  0  3  6  7  2  4] 2.butter 巴特沃斯滤波器设计 hd = design(d,'butter')hd = design(d,'butter',designoption,value...) 2.filtfilt 0阶数字滤波器 y = filtfilt(b,a,x)y = filtfilt(SOS,G,x) 2.repmat

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

一.直方图 用于统计图片中各像素值: # 画一个图像各通道的直方图 def draw_hist(img): color = ('b', 'g', 'r') for i, col in enumerate(color): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256]) # print(hist.shape) plt.plot(hist, color=col) plt.xlim([0, 256]) plt.show() 计算直方图时使用ma

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

[图像金字塔] 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤:1. 利用低通滤波器平滑图像 :2. 对平滑图像进行抽样(采样).有两种采样方式——上采样(分辨率逐级升高)和下采样(分辨率逐级降低) [高斯金字塔] 高斯金字塔式在Si

摘要 图像增强就是指通过某种图像处理方法对退化的某些图像特征,如边缘.轮廓.对比度等进行处理,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,或是突出图像中的某些"有用",压缩其他"无用"信息,将图像转换为更适合人或计算机分析处理的形式. 图像增强技术根据增强处理时所处的空间不同,基本可以分为两类:空间域法和频域法. 空间域可以简单地理解为包含图像像素的空间,空间域法是指空间域中,也就是图像本身,直接对图像进行各种线性或非线性运算,对图像的像素灰度值做增强处理.空间域法又分

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

本系列文章主要是介绍 Web Audio API 的相关知识,以及 web语音通信 中会遇到的一些问题,阐述可能存在错误,还请多多斧正! 通过设备获取音频流会不可避免的渗入一些杂音,这些杂音可能来自你周边的环境,也有可能来自录音设备本身,一些低频的声音还好,人耳难以分辨出来,但是那些高频的白噪声对音质的影响是特别大的,如我们听收音机没有调到正确的频率上,会听到吱吱兹兹的刺耳的杂音.这些杂音不仅增大了音频流信号本身的体积,而且我们的耳朵也不喜欢,所以在传输之前必须对音频做相应的滤波处理. 本文地址

滑动平均(moving average):在地球物理异常图上,选定某一尺寸的窗口,将窗口内的所有异常值做算术平均,将平均值作为窗口中心点的异常值.按点距或线距移动窗口,重复此平均方法,直到对整幅图完成上述过程,这种过程称为滑动平均. 滑动平均相当于低通滤波,在重力勘探和测井资料处理解释中常用此方法. 如果滑动窗长为n的话,滑动平均就是让数据通过一个n点的FIR滤波器,滤波器抽头系数都是1,这样取滑动平均就是起到序列平滑的作用. Matlab中有多种滑动平均方法,比如filter和tsmovavg

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤