一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算

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

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

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

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 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨

图像金字塔 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样. 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV . 当我们需要将图像转换到另一个尺寸的时候, 有两种可能: 放大 图像 或者 缩小 图像. 尽管OpenCV 几何变换 部分提供了一个真正意义上的图像缩放函数(resize, 在以后的教程中会学到),不过在本篇我们首先学习一下使用 图像金字塔来做图像缩放, 图像金字塔

拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明.在这方面确实融合的比较好.但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用. 首先我们还是来讲下这个融合的过程和算法优化. 算法第一步:输入两个相同大小,位深的图像,通过拉普拉斯分解得到各自的拉普拉斯金字塔数据A和B. 算法第二步:选择下低频部分的融合规则,这里的低频部分,其实就是高斯金字塔最顶层那里的数据,这个数据相当于是原图像的一个高斯模糊的

基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris(大神级人物,写了很多文章)提出的,我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法,但是速度也是非常慢的,所以当时也没有继续做深入的研究,前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化,因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码,由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚,因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读. 经过我最终的优化,处理1920 * 1024的

Opencv拉普拉斯算子——图像增强 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //拉普拉斯处理 cv::Mat laplaceMat(cv::Mat imgParam); int main(int argc, char *argv[]) { Mat image = imread(); if (image.empty()) { std::cou

cv2.error: OpenCV(4.0.1) D:\Build\OpenCV\opencv-4.0.1\modules\imgproc\src\color.cpp:181: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor' 这是由于文件导入路径错误所致. 参考 运行报错error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::res

太长不看版:GCC4和GCC5使用的C++标准库下,string的名字不一样,导致链接错误. 之前在Ubuntu下使用OpenCV的时候一切正常.后来再次编译的时候,连接器提示有些库函数找不到: main.o:在函数'main'中: main.cpp:15:对'cv::imread(std::string const&, int)'未定义的引用 main.cpp:22:对'cv::namedWindow(std::string const&, int)'未定义的引用 main.cpp:23

1)无法打开包括文件: “cv.h”: No such file or directory 我的配置文件没有问题,但是一直报错,我是在HEVC测试软件HM中调用了opencv. HM有很多个工程,我只在包含了opencv源文件的那个工程中增加了配置文件,而在其他的工程中没有配置,后来发现,只要在其他的工程中也做相应的配置,则问题可以得到解决. 2)在我电脑上用opencv 试了一个程序成功了,我配置也没有问题,但是在HDRTools里调用到我的程序里面就出错了,错误说明如下:1>opcv.cpp

错误一: undefined reference to `dlopen' undefined reference to `dlerror' undefined reference to `dlsym' 对dlopen, dlerror, dlsym 未定义的引用, 缺少链接库, 链接时加上选项 -ldl 参考: http://blog.csdn.net/houjixin/article/details/8624581 http://stackoverflow.com/questions/2955

could not loag image... terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): OpenCV(-pre) /home/w1/work/depends/opencv/modules/highgui/src/window.cpp:: error: (-:Assertion failed) size.width> && size.height> in function 'im

漫水填充 实现漫水填充算法:floodFill函数 简单调用范例 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; //-----------------------------------[main( )函数]-------------------------------------------- // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

前言 图像金字塔是计算机图形学中非常重要的一个概念. 本文将详细介绍这个概念,以及它的实现与应用. 图像金字塔的定义 图像金字塔是一组图像的集合,集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列. 有两种经典的金字塔:高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,前者采用向下采样,后者是向上采样需要的缺失的信息. 向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为: 1. 对图像进行高斯卷积 2. 删除所有的偶数行和偶数列 向上采样的缺失信息(生成拉普拉斯金字塔)的具体操作为: 1. 首先将维数扩大两倍 2.

对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦! resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像. 要缩小图像,一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值:若要放大图像,推荐使用CV_INTER_LINEAR. 现在说说调用方式 第一种,规定好你要图片的尺寸,就是你填入你要的图片的长和高. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std