直接上代码: #include <Windows.h> #include <iostream>// for stand I/O #include <string> // for strings #include <iomanip> // for controlling float print precision #include <sstream> // string to number conversion #include <cmath

今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(

对比度调整的原理参考这篇博客 以下是代码实现: #include <iostream> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" using namespace std; using namespace cv; #define CLIP_RANGE(value, min, max) ( (value

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src,src_gray,dst; //src = imread("3 input.bmp"); src = imread("test.jpg&quo

#include <iostream> #include "highgui.h" #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "math.h" using namespace std; using namespace cv; //绘制1维直方图 Mat draw1DHistogram(Mat histogramMat) { double maxVal = 0, minV

http://blog.csdn.net/xiaoshengforever/article/details/12191303 2013-09-30 12:21 10842人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: opencv/图像处理/人脸识别(14)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. OpenCV改变图像大小的操作有两类:resize与图像金字塔,但是这两类操作差别还是比较大的. 一.resize 函数原型 void resize(InputArray src, Outp

直方图均衡化 图像直方图: 是指对整个图像像在灰度范围内的像素值是指对整个图像像在灰度范围内的像素值(~)统计出现频率次数,据此生成的直方图,称为图像直方图-直方图. 直方图反映了图像灰度的分布情况.是图像的统计学特征. 直方图均衡化 通过上一课中的remap我们知道可以将图像灰度分布从一个分布映射到另外一个分布, 然后在得到映射后的像素值即可. equalizeHist( InputArray src, //输入图像,必须是8-bit的单通道图像 OutputArray dst // 输出结果

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

一:全局直方图均衡化(对比度增强)equalizeHist def equalHist_demo(image): #OpenCV直方图均衡化都是基于灰度图像 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) dst = cv.equalizeHist(gray) #直方图均衡化,对比度增强 cv.imshow("equalHist_demo",dst) .cv2.equalizeHist函数原型:equalizeHist(src[, dst]) -

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV和NumPy对直方图进行均衡化处理. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >,对于本节的内容,建议直接参考维基百科直方图均衡化,只需看下页面最后的两幅图就能懂了. 本文内

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/26157633 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 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 在配置前可以在matlab里输入 mex -setup 来看下环境,检测vs结果有网友说跟是否正版有关,本人也不是很清楚. 这里要说明的是安装很新版本matlab的时候,当破解文件拷贝完后仍然出现出现error -8错误无法启动,那是因为windows系统的问题,可以用windows 易升来对系统

转自:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 1:Mat imread(const string& filename, intflags=1 ); eg: Mat image0=imread("dota.jpg",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);//载入最真实的图像 ge1=imread("dota.jpg",0);/

背景 图像的直方图是衡量图像像素分布的一种方式,可以通过分析像素分布,使用直方图均衡化对图像进行优化,让图像变的清晰. opencv官方对图像直方图的定义如下: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一.直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵. 3x3的灰度图像由9个像素组成,每个像素都取值0-255中的一个值,0表示黑色,255表示白色,中间值是介于黑色和白色之间的灰度值. 如下以一个高度为3,宽度为3的图片为例说明直方图的计算. 定义一

目录: (一)调节图片对比度(均衡化) (1)全局直方图均衡化------equalizeHist (2)自适应的局部的直方图均衡化------createCLAHE (二)图片的相似度比较 (三)直方图反向投影(实现对有颜色物体的跟踪) (1)原理 (2)二维直方图的表示 A.直接显示 B.使用matplotlib (3)直方图反向映射 A. def calcHist函数 B.roihist函数 C.归一化函数normalize详解 正文: (一)调节图片对比度(均衡化) (1)全局直方图均衡

机器学习 机器学习 概述 什么是机器学习 机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学.一个计算机程序在完成任务T之后,获得经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也就是用以衡量的P,随着E增加而增加,那么这样计算机程序就被称为机器学习系统.自我完善,自我增进,自我适应. 为什么需要机器学习 自动化的升级和维护 解决那些算法过于复杂甚至跟本就没有已知算法的问题 在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见 机器学习的问题 建模问题所谓机器学习,在形式上可这样理解:在数据对象中通过统

https://blog.csdn.net/qq_29333911/article/details/79400617 black_level_lock黑电平补偿是否锁定当前值,或者可以自由更改.color_correction_aberration_mode色差校正算法的运算方式.color_correction_gains适用于拜尔原料色通道的白平衡.color_correction_mode模式控制选择图像数据从传感器的原始颜色为线性sRGB色彩转换.color_correction_tra

caffe自带的例子有mnist和cifar10,cifar10和mnist的运行方式类型,下好图片数据文件后,训练例子中的模型,然后测试模型,也可以自己用图片进行预测分类(自己图片最好是cifar10训练的10种类型).10种类型如下: airplane automobile bird cat deer dog frog horse ship truck 其他类型的图片也只能是错误识别,没有意义. 进入正题,跑完例子,笔者饥渴的想来点别的分类和识别模型.结合时下热门的人脸识别技术,就决定用知名

目录(?)[-] 直方图均衡化Histogram Equalization 直方图均衡化的主要过程 一个简单的例子 关键的代码实现 平台直方图及均衡化 平台直方图的概念 平台阈值的确定 关键代码实现 直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化处理的"中心思想"是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布.直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同.直方图均衡化就是把给定图