注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g.通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数參数传入.定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代

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 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

写了四个方法,分别实现图片的灰度化,直方图均衡,灰度线性变化,灰度拉伸,其中好多地方特别是灰度拉伸这一块觉得自己实现的有问题,请大大们多多指教. import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.PixelGrabber; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; impor

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片  

1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50

matlab 图像分割算法源码 1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,5

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传

原文地址:  https://github.com/amir32002/3D_Street_View 说明:个人学习笔记,翻译整理自github/airsim. 简介 该存储库共享包含6DOF相机姿态,8个城市的3D模型和扩展元数据的街景图像(2500万张图像和118万张匹配图像对)的大型数据集. 数据来自一系列匹配的图像; 匹配对的内容显示相同的物理点,而相机视点显示较大的基线(通常> 120度). 该数据集可用于学习6DOF相机姿态估计/视觉测距,图像匹配以及各种3D估计. 您可以从下面的数

CvtColor Void cv::cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, INT code, INT dstCn = ) 将图像从一个颜色空间转换为另一个. 该函数将输入图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间.在从RGB颜色空间转换的情况下,应明确指定通道的顺序(RGB或BGR).请注意,OpenCV中的默认颜色格式通常称为RGB,但实际上是BGR(字节相反).因此,标准(24位)彩色图像中的第一个字节将为8位蓝色分量,第二个字节为绿色,第三个字节为

图像反转 I=imread('nickyboom.jpg'); J=double(I); J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 直方图均衡化 MATLAB 程序实现例如以下: I=imread('nickyboom.jpg); I=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I); s

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

一.要求 完成课程教学中的大部分图像处理功能 二.平台 Qt c++ windows或者linux下 三.思路收集 1.QPixmap类 (一)QPixmap和QImage的区别 QPixmap是专门为绘图而生,当需要绘制图片时你需要使用QPixmap.QImage则是为I/O,为图片像素访问以及修改而设计的.如果你 想访问图片的像素或是修改图片像素,则需要使用QImage,或者借助于QPainter来操作像素.另外跟QImage不同是,QPixmap跟硬件是 相关的,如X11, Mac 以及

数据说明:采用的数据源是从别人那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature(海标温度,SST)数据,一直想找一份比较好的主成分分析数据,也没找到. Matlab自身有主成分分析的函数princomp,其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分数据,第三个参数就是特征值大小.(第一个参数貌似是协方差矩阵,我还没看) PCA的基本原理: 一般图像的线性变换可以表示为: y=Tx, 式中X为待变换图像数据矩阵,Y为变换后的数据矩阵,T为实现这一线性变换的变换矩阵.

为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理,比如使用对比度增强的方法来处理图像,对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度,获得图像质量的提升.本文主要通过代码的方式,通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果. 灰度直方图 灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息,通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率.下面是一个灰度直方图的实现: import cv2 import numpy as np import sys import

实验内容及实验原理: 1.灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度. 要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示. 2.灰度拉伸 灰度拉伸和灰度线性变换相似.不同之处在于它是分段线性变换.表达式如下: 其中,x1和x2是分段函数的转折点. 要求:输入一幅图像,根据选择的转

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.8图像线性变换  2.8图像线性变换 [函数名称] 图像线性变换函数LinearTransformProcess(WriteableBitmap src, double k,int v) [函数代码] ///<summary> /// Linear transform process(f=kf+v). ///</summary> ///<param name="src">Source image

全局线性变换的公式是s = (r-a)*(d-c)/(b-a)+c,其中a.b是原图片的灰度最小值和最大值,c.d是变换后的灰度值的最小值和最大值.r是当前像素点的灰度值,s是当前像素点变换后的灰度值.该公式可自己画出一个坐标,利用相似三角形性质可轻易得出.所以只要我们得到一个图片的灰度范围,我们就可以自由变换到指定的灰度范围,这种灰度变换也是图像增强的一部分.下面的示例能清晰看出变换后的效果.除了图片的直观显示,我们还可以画出其变换前后的直方图来看出其差异. 代码如下: import cv2

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

大恒图像:成立于1991年,专注于视觉部件.视觉系统及互联网医疗相关产品研发.生产和营销的高科技企业. 旗下产品信息: 1.图像采集卡 摄像机等输入的模拟图像信号经过A/D转换,或将数字摄像机的输出信号,通过计算机总线传输到计算机内存或显存,计算机可以对现场采集的图像进行实时处理和存储. 2.数字摄像机 1)传感器:摄像机核心部件(摄像机常用的感光芯片:CCD.CMOS) CCD(电荷耦合器件)三种结构:全帧转移.帧传输.行转移 CMOS(互补金属氧化物半导体):除感光部分外,还有放大器和读出电

透视变换(单应性?)能提供更大的灵活性,但是一个透视投影并不是线性变换,因此所采用的映射矩阵是3*3,且控点变为4个,其他方面与仿射变换完全类似,下面的例程是针对密集变换,稀疏图像变换则采用cvPerspectiveTransform函数来处理. ------------------------------------------------------------------------------------------------ WarpPerspective 对图像进行透视变换 voi