亚像素级的角点检测 目标 在本教程中我们将涉及以下内容: 使用OpenCV函数 cornerSubPix 寻找更精确的角点位置 (不是整数类型的位置,而是更精确的浮点类型位置). 理论 代码 这个教程的代码如下所示.源代码还可以从 这个链接下载得到 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #inclu

上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点.但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度. 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档,贴上来,如下:  2. OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel()这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化,该函数原型如下: v

Harris.Shi-Tomasi和亚像素角点都是角点,隶属于特征点这个大类(特征点可以分为边缘.角点.斑点). 一.Harris角点检测是一种直接基于灰度图像的角点提取算法,稳定性较高,但是也可能出现有用信息丢失的情况. 函数:cornerHarris() void cv::cornerHarris ( InputArray  src,  //需要为8位单通道     OutputArray  dst,  //结果     int  blockSize, //领域大小     int  ksi

一般角点检测: harris cv::cornerHarris() shi-tomasi cv::goodFeaturesToTrack() 亚像素级角点检测是在一般角点检测基础之上将检测出的角点精确到亚像素级 因此需要先使用harris或shi-tomasi检测出角点,然后再调用cv::cornerSubPix()

#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

Size winSize = Size(5,5); Size zerozone = Size(-1,-1); TermCriteria tc = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::MAX_ITER, 40, 0.001); cornerSubPix(img_gray1, vec_points, winSize, zerozone, tc);

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace cv; using namespace std; /// Global variables Mat src, src_gray;

特征点检测广泛应用到目标匹配.目标跟踪.三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色.角点.特征点.轮廓.纹理等特征.现在开始讲解常用的特征点检测,其中Harris角点检测是特征点检测的基础,提出了应用邻近像素点灰度差值概念,从而进行判断是否为角点.边缘.平滑区域.Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值,其中关键流程包括转化为灰度图像.计算差分图像.高斯平滑.计算局部极值.确认角点. 一.基础知识 图像的变化类型: 在特征点检测中经常提出尺度

http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3330390.html OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好.算法的原理参见papaer:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图,我们只要选定一个四边形框,把框中的图像作为gra

目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 4. SUB-PIXEL MOTION COMPENSATION (SPMC) 5. OUR METHOD 5.1. Motion Estimation and SPMC 5.2. Detail Fusion Net 6. TRAINING STRATEGY 6.1. FlowNet 6.2. DF Network 7. 实验 论文:Detail-revealing Deep Video Super-

亚像素Sub Pixel 评估图像处理算法时,通常会考虑是否具有亚像素精度. 亚像素概念的引出: 图像处理过程中,提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力:另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率. 如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素,就相当于提高了100倍的图像系统分辨率. [分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类. 显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少.由于屏幕

在折腾中成长,在折腾中永生. 接着玩模板匹配,最近主要研究了3个课题. 1.创建模型的Optimization选项模拟(2022.5.16日) 这两天又遇到一个做模板匹配隐藏的高手,切磋起来后面就还是和halcon比,于是有看了下create_shape_model这个函数,前面一直忙实现细节,对halcon的Optimization这个参数真的没怎么在意,几天一看,原来这里面还隐藏了比较深的细节.halcon原始的英文描述如下: For particularly large models, i

摘要:本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理>,作者: eastmount . 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理.基础性知识希望对您有所帮助. 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图

主要讲解OTSU算法实现图像二值化:    1.统计灰度级图像中每个像素值的个数. 2.计算第一步个数占整个图像的比例. 3.计算每个阈值[0-255]条件下,背景和前景所包含像素值总个数和总概率(就是分别计算背景和前景下第一步和第二步的              和). 4.比较第三步前景和背景之间方差,找到最大的一个确定为选定的阈值. OTSU源码: 1 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <

LBP(Local Binary Pattern),即局部二进制模式,对一个像素点以半径r画一个圈,在圈上取K个点(一般为8),这K个点的值(像素值大于中心点为1,否则为0)组成K位二进制数.此即局部二进制模式,实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图.在旧版的Opencv里,使用CvHaarClassifierCascade函数,只支持Harr特征.新版使用CascadeClassifier类,还可以支持LBP特征.Opencv的人脸识别使用的是Extended LBP(即circle_LBP)

Reinhard颜色迁移算法的过程很简单,流程如下,细节部分见原文,题目为color transfer between images: 将参考图片和目标图片转换到LAB空间下 得到参考图片和目标图片的均值和标准差 对目标图片的每一个像素值,减去目标图像均值然后乘上参考图片和目标图片标准差的比值,再加上参考图像均值 将目标图片转换到RGB空间 将RGB图片转换到LAB空间很重要,因为LAB空间能降低三原色之间的相关性,如果不转换,结果会有很大的不同 # -*- coding: utf-8 -*-

在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后,接下来我们要做的就对像素进行操作,我们知道了图像的本质就是一个矩阵,那么一个矩阵中存储了那么多的像素,我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作. 这个是原图,接下来的例子都是对这个图片进行操作的. 访问像素出现雪花效果 我们需要有雪花的效果,这里的雪花其实就是一个个白色的点,白色在像素值是255,所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中的一些像素值转成值为255的,如果是彩色的图像的话就是三个通道,那么就是分别对三个通道的值都转

说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标(也就是编程中的pic.rows那行).x2同理. 3. 如果所

a.使用指针 #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //指针访问每个像素并赋值 Mat img = imread("001.jpg"); ; i < img.rows; i++) { uchar* data = img.ptr<uchar>(i); // 获取每i行的首地址 ; j < (img.cols*img.channels())/

opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0); CvScalar pixel; for (int i = 0; i < img->height; ++i) {     for (int j = 0; j < img->width; ++j)      {         //获得像素的RGB值并显示 pixel = cvGet2D(img, i, j);           pr