实验环境 本实验均在笔记本电脑完成,电脑的配置如表1所示: 系统 Windows 10 家庭版 处理器 英特尔 Core i5-6200 @ 2.30GHz 双核 主板 宏碁 Zoro_SL 内存 16G(金士顿 DDR3 1600MHz) 主硬盘 西数 WDC WD10JPVX-22JC3T0 显卡 NVIDIA GeForce 940M(4G) 显示器 奇美 CMN15C4(15.5英寸) 表1:电脑配置 本实验使用Opencv对图像处理,使用MFC对图像显示,具体介绍如表2所示: Visu

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子 转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子 一阶导数的梯度算子 高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像,梯度定义为一个向量, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 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,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e

在上一节中,已经完成了OPENCV的配置,在本节接触几个Opencv图像处理相关的程序,看看opencv用简洁的代码能够实现哪些有趣的图像效果. 1.第一个程序:图像显示 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;//包含cv命名空间 void main() { Mat srcImage = imread("D:\\FOR_SLAM\\lena.jpg"); imshow("原始图",srcImage

<OpenCV图像处理编程实例>例程复现 随书代码下载:http://www.broadview.com.cn/28573 总结+遇到的issue解决: 第一章 初识OpenCV 1.VS2015安装OpenCV2.4.11 四步骤: 1)步骤一:下载Windows安装包OpenCV2.4.11并解压,本人为:D:\ProgramFiles\opencv2 2)步骤二:配置OpenCV2.4.11的环境变量,本人为:D:\ProgramFiles\opencv2\opencv\build\x8

OpenCV图像处理学习笔记-Day1 目录 OpenCV图像处理学习笔记-Day1 第1课:图像读入.显示和保存 1. 读入图像 2. 显示图像 3. 保存图像 第2课:图像处理入门基础 1. 基本概念 2. RGB转灰度 第3课:像素处理 1. 读取像素 2. 修改像素 第4课:使用numpy进行像素操作 1. 读取像素 2. 修改像素 第5课:获取图像属性 1. 形状:行.列.通道数 2. 像素数目 3. 获取图像类型 第6课:图像ROI 1. ROI(region of interest

OpenCV图像处理学习笔记-Day03 目录 OpenCV图像处理学习笔记-Day03 第31课:Canny边缘检测原理 第32课:Canny函数及使用 第33课:图像金字塔-理论基础 第34课:pyrDown函数及使用-向下采样 第35课:pyrUP函数及使用-向上采样 第36课:向下取样与向上取样的可逆性研究 第37课:拉普拉斯金字塔 第38课:图像轮廓 第39课:直方图的概念 第40课:绘制直方图 第31课:Canny边缘检测原理 第32课:Canny函数及使用 edges = cv2.

OpenCV图像处理学习笔记-Day4(完结) 第41课:使用OpenCV统计直方图 第42课:绘制OpenCV统计直方图 pass 第43课:使用掩膜的直方图 第44课:掩膜原理及演示 第45课:直方图均衡化原理 第46课:直方图均衡化函数equalizeHist 第47课:subplot函数的使用 第48课:matplotlib.pyplot.imshow函数的使用 第49课:直方图均衡化对比 第50课:傅里叶变换理论基础 第51课:numpy实现傅里叶变换 第52课:使用numpy实现逆傅

整个工程进展到这一步也算是不容易吧,但技术含量也不怎么高,中间乱起八糟的错误太烦人了,不管怎么样,现在面临了最大的困难吧,图像处理算法.算法确实不好弄啊,虽然以前整过,但都不是针对图像的. 现在的图像算法太多了,好像谁都在研究,没有一个统一的路线,看论文也是越看越糊涂,无奈之下还是自己好好学学吧,幸好队友以前也搞过,大家也都愿意参与进来了,很开心! 首先改变下策略吧,之前一直在linux中直接在QT中利用OpenCV库进行图像处理的尝试,但是效率太差了,每次想要结果,都要用板子,所以,现在改用O

2014 4.20 近期想做一个关于图像处理的软件玩玩,可惜也没有什么特别的想法,就当玩玩好了,准备用Opencv开源库实现下简单的功能吧. Opencv是一个专业的图像处理库,里面有非常多基础函数能够实现非常多非常多功能,明天開始动工吧,真是兴致来了挡也档不住,思考一晚上! 2014 4.21 本来想用Vs2010做下,发现配置有点麻烦,还是选择Vc6干吧,选用的库为 Opencv1.0. 配置Visual C++ 6.0 全局设置 菜单Tools->Options->Directories

简介: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等) 3.霍夫线变

这篇博客就是在PI上直接写出来的!cheers!! PI3的性能已经非常强劲,而作为一个能够独立运行的运算单元,使用它来做图像处理,将是非常适合的.为了挖掘机器的最大潜能,我没有采用比较常见的python等方法,而是直接使用c++实现相关算法,同时使用QT实现GUI操作.这篇文章就是最基本的环境搭建. 一.QT的配置: 1:更新软件源 $ sudo apt-get update 2:替换旧的软件包 $ sudo apt-getupgrade 3:执行树莓派固件升级: 3.1.树莓派固件:可以理解

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp

简介: 在利用opencv进行图像处理时,通常需要批量读取图片,然后做相应的处理,我们可以用C++文件的输入流来进行图片的读取,这要求我们应该事先,将图片图片名生成txt文件,具体请参见之前的博文[ubuntu中获取文件名称并生成txt文件]. 例程: 实现功能,批量读取指定目录下的图片,为了检验是否成功,显示第一张图片的长和宽. #pragma GCC diagnostic error "-std=c++11" #include <opencv2/core/core.hpp&g

#include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { Mat Valley = imread("/home/ttwang/Valley.jpg"); M

转载请注明出处:http://xiahouzuoxin.github.io/notes 腐蚀与膨胀 腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最主要的操作,之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算. 腐蚀和膨胀的应用非常广泛,并且效果还非常好: 腐蚀能够切割(isolate)独立的图像元素,膨胀用于连接(join)相邻的元素,这也是腐蚀和膨胀后图像最直观的展现 去噪:通过低尺寸结构元素的腐蚀操作非常easy去掉分散的椒盐噪声点 图像轮廓提取:腐蚀操作 图像切割 等等...(在文后给出一则简单有用

OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库.提供了很多图像处理常用的工具 批注:本文所有图片数据都在我的GitHub仓库 读取图片并显示 import numpy as np import cv2 as cv original = cv.imread('../machine_learning_date/forest.jpg') cv.imshow('Original', original) 显示图片某个颜色通道的图像 blue = np.zeros_like(original) bl

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images

//俗话说:好记性不如烂笔头 //用到opencv 中的函数时往往会一时记不起这个函数的具体参数怎么设置,故在此将常用函数做一汇总: Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg");//读入图像函数 imshow("原图",srcImage);//显示图像函数 imwrite("图3.jpg",imageRIO);//保存图像函数 Mat image

解读IplImage结构 typedef struct _IplImage { int nSize;                    /* IplImage大小 */ int ID;                         /* 版本 (=0)*/ int nChannels;           /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度: IPL_