对图像进行卷积是图像处理的基本操作,最近在研究图像滤波,经常要用到自定义卷积,所以实现了一下 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace cv; Mat get_blur_kernel(int kernel_size);//获得归一化滤波的卷积核 int main(int argc, char ** argv) { Mat

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; //Robert算子int Demo_Robert(){ char win1[] = "window1"; char win2[] = "window2"; char win3[] = "window3"; Mat img1, img2, img3

卷积概念 常见算子 自定义卷积模糊 卷积概念 1.卷积是图像处理中一个操作,是kernel在图像的每个像素上的操作. 2.Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组,其中心点称为锚点(anchor point). 3.把kernel放到像素数组之上,求锚点周围覆盖的像素乘积之和(包括锚点),用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理. 常见算子 自定义卷积模糊 filter2D( Mat src, // 输入图像 Mat dst, // 模糊图像 int depth, // 图像深度32/8 Mat

0. 前言 今天在执行一段脚本的时候,爆出错误: Package opencv was not found in the pkg-config search path. Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc' to the PKG_CONFIG_PATH environment variable 意思是在 PKG_CONFIG_PATH 环境变量中没有找到 opencv 的配置文件 ‘opencv.pc’,即 ope

opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; const char* harris_win = "Custom Harris Corners Detector"; const char* shitomasi_win = "Custom Shi-Tomasi Corners

第二次作业需要打印出来灰度直方图,当然不能使用ocv的自带calcHist函数来得到Mat对象了……结果上网搜索怎么用自己的数据创建直方图,搜到的都是直接用函数的_(:з」∠)_ 结果这个地方拖了好久呵呵呵呵呵呵呵.最后还是努力耐下性子来对照网上绘制灰度直方图的代码来看到底内藏什么玄机,结果发现其实真的,没什么,大不了(笑)(哭). 基本思路: 建立一个Mat对象作为直方图的画布,将256个灰度级的数值的直方用rectangle或者line一个一个画出来. ……简直简单到我无法想象_(:з」∠)

1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱,究其原因之一是神经网络的便利性,使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可,搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸,输入输出通道数,卷积方式等等. 当我们使用惯了自带的参数后,当我们要自定义卷积核参数时,突然有种无从下手的感觉,哈哈哈哈哈哈哈哈~~,请允许我开心下,嘿嘿!因为笔者在初入神经网络时也遇到了同样的问题,当时踩了太多坑了,宝宝想哭(灬ꈍ ꈍ灬)!让我悲伤的是,找遍了各个资源区,也没有找到大家的分享.因此,我想把

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

相信很多小伙伴都听过"滤波器"这个词,在通信领域,滤波器能够去除噪声信号等频率成分,然而在我们OpenCV中,"滤波"并不是对频率进行筛选去除,而是实现了图像的平滑处理.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第六章 图像平滑处理. 6  图像平滑处理 未经处理的图像含有噪声的影响,所以我们希望尽可能保留原图像的信息,过滤掉图像内部的噪声像素,得到平滑图像,这个过程称作图像的平滑处理. 一幅图像中,若某一像素点与周围像素值差异过大,该像素点很可能是噪声,则

欢迎转载.尊重原创,因此,请注明出处: http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785 本文讲述了OpenCV中几种訪问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比較,分析每种矩阵元素訪问方法的代码复杂度,易用性. 一.预备设置 本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所看到的. 採用如代码段2所看到的的计时函数,这段代码你能够在我之前的博文中找到.abtic

推文:图像平滑处理(归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 推文:图像的平滑与滤波 模糊操作 三种模糊操作方式 均值模糊 中值模糊 自定义模糊(可以实现上面两种模糊方式) 原理: 图像处理:基础(模板.卷积运算) 图像处理-模板.卷积的整理 基于离散卷积定义好每个卷积核不同卷积核得到不同的卷积效果模糊是卷积的一种表象 一:均值模糊blur def blur_demo(image): #均值模糊 dst = cv.blur(image,(,)) #ksize是卷积核大小1行3列,列数越大模糊

目录: (一)模糊或平滑与滤波的介绍 (二)均值模糊 (1) 原理 (2)代码实现-----均值模糊函数blur() (三)中值模糊------mediaBlur函数 (四)高斯模糊------GaussianBlur函数 (五)方框滤波------boxFliter函数 (六)双边滤波------bilateralFilter()函数 (七)自定义模糊filter2D (1)介绍 (2)实现中值模糊 (3)实现锐化处理 (八)边缘保留滤波------EPF (1)高斯双边 (2)均值迁移 正文

摘要:本文讲解常见的图像特效处理,从而让读者实现各种各样的图像特殊效果,并通过Python和OpenCV实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十四.图像特效处理之毛玻璃.浮雕和油漆特效>,作者:eastmount. 一.图像毛玻璃特效 图像毛玻璃特效如图所示,左边为原始图像,右边为毛玻璃特效图像.它是用图像邻域内随机一个像素点的颜色来替代当前像素点颜色的过程,从而为图像增加一个毛玻璃模糊的特效. PS:该图片为作者去喀纳斯拍摄,真心美! Python实现代码主要是通过双层循

前言 膨胀就是对图中的每个像素取其核范围内最大的那个值,腐蚀就相反.这两个操作常用来突出显示图的某个高亮部分或者昏暗部分以及去噪.本文展示两个分别对图像进行膨胀和腐蚀的例子. 膨胀和腐蚀函数 cvErode() 和 cvDilate() 函数原型: // 膨胀函数 void cvcvDilate ( IplImage *src, // 待处理图像 IplImage dst, // 处理后图像 IplConvKernel * B = NULL, // 自定义卷积核 // 是否进行迭代 ); //

PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在写 PyTorch 代码时,我们会发现一些功能重复的操作,比如卷积.激活.池化等操作.这些操作分别可以通过 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 来实现. 首先可以观察源码: eg:torch.nn.Conv2d CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, p

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a

摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验. 本文分享自华为云社区<Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分

关于高斯核函数可以参见阮一峰老师的日志:高斯模糊的算法 如何使用高斯核进行高斯模糊可以参见我的另一篇日志:opencv构建自定义卷积 Mat Gaussian_kernal(int kernel_size, int sigma) { const double PI = 3.14159265358979323846; ; Mat kernel(kernel_size, kernel_size, CV_32FC1); * sigma*sigma; ; i < kernel_size; i++) {

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src; src = imread(); if (src.empty()){ printf("Can not load Image..."); ; } imshow("input Image&quo