矩阵和图像的操作 (1)cvOr函数 其结构 void cvOr(//两个矩阵相应元素做或执行 const CvArr* src1,//矩阵1 const CvArr* src2,//矩阵2 CvArr* dst,//结果矩阵 const CvArr* mask = NULL//矩阵"开关" ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> int main(int arg

OpenCV 中的绘图函数 画线 首先要为画的线创造出环境,就要生成一个空的黑底图像 img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) 这是黑色的底,我们的画布,我把窗口名叫做img np.zeros()有两个参数,一个是创建的图片矩阵大小,另一个是数据类型 512,512是像素(第一个512像素高,第二个是512像素宽),3指BGR三种颜色 uint8是用0-255表示所有颜色. cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5) 这个函数

1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存:

主要内容:对比新旧函数,用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域,留下较大区域. 关键字    :connectedComponentsWithStats 在以前,常用的方法是"是先调用 cv::findContours() 函数(传入cv::RETR_CCOMP 标志),随后在得到的连通区域上循环调用 cv::drawContours() " 比如,我在GOCVHelper中这样进行了实现 //寻找最大的轮廓     VP FindBigestContour(Mat src){    

1.目标 a.学习使用 OpenCV 绘制不同几何图形 b. 你将会学习到这些函数: cv2.line(), cv2.circle(), cv2.rectangle(),cv2.ellipse(),cv2.putText() 等. 2.代码 上面所有的这些绘图函数需要设置下面这些参数: img:你想要绘制图形的那幅图像. color: 形状的颜色. 以 RGB 为例, 需要传入一个元组, 例如: (255,0,0)代表蓝色.对于灰度图只需要传入灰度值. thickness:线条的粗细.如果给一个

OpenCV可以用来绘制不同的集合图形,包括直线,矩形,圆,椭圆,多边形以及在图片上添加文字.用到的绘图函数包括 cv2.line(),cv2.circle(),cv2.rectangle() ,cv2.putText() 等等. 这些绘图函数需要设置参数如: • img:你想要绘制图形的那幅图像.• color:形状的颜色.以 RGB 为例,需要传入一个元组,例如: (255,0,0 )代表蓝色.对于灰度图只需要传入灰度值.• thickness:线条的粗细.如果给一个闭合图形设置为 -1,那

计算直方图calcHist 直方图是对数据集合的统计 ,并将统计结果分布于一系列提前定义的bins中.这里的数据不只指的是灰度值 ,统计数据可能是不论什么能有效描写叙述图像的特征. 如果有一个矩阵包括一张图像的信息 (灰度值 0-255): gray 既然已知数字的范围包括256个值, 我们能够将这个范围切割成子区域(称作 bins),如: bins 然后再统计掉入每个bin_{i}的像素数目.採用这一方法来统计上面的数字矩阵,我们能够得到下图( x轴表示 bin, y轴表示各个bin中的像素个

OpenCV基础——threshold函数的使用 图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果. 参数原型 参数说明 src:源图像,可以为8位的灰度图,也可以为32位的彩色图像.(两者有区别) dst:输出图像 thresh:阈值 maxval:dst图像中最大值 type:阈值类型,可以具体类型如下:   编号 阈值类型枚举 注意 1 THRESH_BINARY   2 THRESH_BINARY_INV   3 THRESH_TRUNC  

exp32f opencv的exp函数和cmath的exp函数在精度上存在一定差异,通过查找源码,发现了这么一段实现.代码如下: 点击查看代码 #define EXPTAB_SCALE 6 #define EXPTAB_MASK ((1 << EXPTAB_SCALE) - 1) #define EXPPOLY_32F_A0 .9670371139572337719125840413672004409288e-2 static const double expTab[EXPTAB_MASK +

图像处理里面缩放操作是比较常见的: 最近邻插值:类似简单映射的处理方式,目标图像w1,h1,原始图像w0,h0,则在目标图像上的点(x,y)的像素点实际对应原始图上(x*w0/w1,y*h0/h1)的像素点.优点是速度快,操作简单:缺点是图片会产生锯齿状. 线性插值:对周围的点通过不同权值的乘积,使目标点的像素会受到周围像素的影响,过度更加自然些,即不会产生锯齿状.  对于一个目的像素,设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i.j均为浮点坐标的整数部分,u.v为浮点坐标的

根据<面向飞机蒙皮接缝的线结构光检测技术研究_张卡>论文中的原理,编写了自适应阈值函数 原理: //计算灰度最大最小值 void MaxGrayValue(Mat image,int &max,int &min) { max = ; min = ; Mat *im = reinterpret_cast<Mat*>((void*)&image); int height = image.rows; int width = image.cols; int N =

It currently develop and test on GPU devices only. This includes both discrete GPUs(NVidia,AMD), as well as integrated chips(AMD APU and intel HD devices). The ocl module can be found under the “modules”directory. In “modules/ocl/src” you can find th

在Matlab中有个psf2otf()函数,可以将小尺寸的点扩散函数,扩大尺寸,并作二维傅里叶变换,opencv中没有这个函数,所以编了这么个函数: /*****************************Mat psf2otf(const Mat&psf, Size outSize=Size(3,3))参数说明:psf——输入的点扩散函数:outSize——是输出otf的尺寸: 在本程序中,还调用了circShift()函数,该函数具体参见:http://www.cnblogs.com/p

转自:https://blog.csdn.net/u012566751/article/details/77046445 一篇很好的介绍threshold文章: 图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓.OpenCV中提供了函数cv::threshold();   注意:作者采用OpenCV 3.0.0   函数原型   参数说明 src

最近在做遥感图像的图像处理工作,使用了 OpenCV2.4.8来处理.遥感图像不同于一般图像的一个大的特点是图片容量超大,轻轻松松就能超过10000x10000个像素点,在OpenCV中使用cvCreateImage函数时会报错,网上有帖子说是内部对于Size有大小限制,我也没有深究,但是找到了一个对于某些情况下绕开这个问题的办法,就是使用Mat.通过IplImage加载图像后将其转化为Mat格式进行处理. IplImage *iplImage = cvLoadImage(fileName);

部分 IIOpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 4 图片 目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像,怎样显示一幅图像,以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite() • 如果你愿意的话,我会叫你如何使用 Matplotlib 显示一幅图片 4.1 读入图像 使用函数 cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/26/2834336.html 前言 OpenCV中保存图片的函数在c++版本中变成了imwrite(),这应该是向matlab中图像处理的的一些函数风格靠近吧.保存图片这个功能还是很重要的,比如说在写科研论文的时候需要把一些中间图片给贴出来,这样就可以在程序中间利用该函数保存图片了.甚至还可以将这些保存的图片供后续的matlab处理.本文就简单介绍下OpenCV中imwrite()函数的用法.

 这篇文章写得太好了 ,感觉自己实在没有办法去补充这方面的知识点 我打算把高斯滤波和双边滤波还好好补充下 这篇文章转载自一个美丽的才女:小魏 连接地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7785365   如果想要彻底明白,就看看这位顶级大神的博客:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533   [OpenCV]邻域滤波:方框.高斯.中值.双边滤波 邻域滤波(卷

Paul Viola和Michael Jones在2001年首次将积分图应用在图像特征提取上,在他们的论文"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"中,积分图被当作一种新的图像特征表征方式,可以把检测的Haar特征非常高效的计算出来,用于实时人脸检测系统. 积分图是一种能够描述全局信息的矩阵表示方法,其构造方式是积分图像上位置(i,j)处的值ii(i,j)是原图像(i,j)左上角方向所有像素的和

奇异值分解的理论参见下面的链接 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52916278 https://blog.csdn.net/billbliss/article/details/78579308 https://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 https://bl