转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462656.html Ptr<CLAHE> clahe = createCLAHE(); clahe->setClipLimit(); clahe->apply(ucmatGaborResize, ucmatGaborResize);

前言 Canny边缘检测速度很快,OpenCV中经常会用到Canny边缘检测,以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数,最近正好要研究点小东西时,就想能不能做个自适应的阈值,在不影响整体效果的基础上不用手动调参,话不多说,且看下文.  实现思路: 图像转成灰度图像 求其灰度直方图,并找出中位数 根据中位数和设定的sigma值求出高低阈值 使用Canny边缘检测 代码实现: int main() { int GetMatMidVal(Mat& img); void Get

最近这两天一直在研究命令行参数的编译,现代吗如下: #include <highgui.h> #include <math.h> #include <cv.h> IplImage *Igray = 0, *It = 0, *Iat; int main( int argc, char** argv ) { //输入命令行 double threshold = (double)atof( argv[1] ); //convert string to double int t

亮度与对比度 亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小,对比度调整指的是图像暗处变得更暗,亮出变得更亮,从而拓宽某个区域内的显示精度. OpenCV中亮度和对比度应用这个公式来计算:g(x) = αf(x) + β,其中:α(>0).β常称为增益与偏置值,分别控制图片的对比度和亮度. 注:此处对α/β控制对比度和亮度有争议,具体请参考:OpenCV关于对比度和亮度的误解 img = cv2.imread('lena.jpg') # 此处需注意,请参考后面的解释 res = np.uint8(np

自动调节亮度真的太烦人了,突然从亮的画面变暗,又从暗的亮度变量,眼睛受不了.但是试了很多种方法都不行. 方法 第一种: 有一些电脑是有在设置--->显示界面--->有一个 关闭自动调节 按钮选项的,很明显我的是没有.因此我的行不通. 第二种: 设置电源选项,右键点击电源按钮,选择电源选项. 1 选择更改计划 2 更改高级电源设置 3 找到显示选项的启用自适应亮度,设置这两项为关闭即可,网上是这么说,有人成功,有人失败,我的失败了. 第三种: 按住win + r键,输入services.msc命

项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18.04 + Clion + opencv4.1.0 + zxing + zbar 开发思路及识别流程: 摄像头拍摄图像分辨率为640*480 1. 图像画面还原校正 由于摄像头(俯视)拍摄到的图像存在线性的透视偏差,类似于车辆行驶的车道线,两条相交的直线,因为透视效应直线向视距远处集中. 此处采用透

下载了  Windows 10 Technical Preview 安装好之后都挺正常的,就是显卡驱动没有, 联上网络, 自动找到驱动,看起来一切都挺好的. 但是重启之后,屏幕就变得特别暗了, 亮度调到最大,还是很暗. 进入安全模式亮度正常,并且在正常模式重启的时候也会恢复原来的亮度. 感觉是显卡驱动有问题. 想重装,驱动,找到最新版的Intel 4系驱动也没用. 最后在电源选项,显示--启用自适应亮度.关闭它就好了. 希望能帮助到有同样问题的人. Power Option, Display

在图书馆发现一本<网络多人游戏架构与编程>-- Joshua Glazer, Sanjay Madhav 著.书挺新的,17年出版的,内容很有趣,翻一翻可以学到不少在<计算机网络>上不会讲到的内容,故做此纪录. 前几章,第一章简单介绍了网络游戏的历史和发展,第二章讲了how Internet works, 第三章讲的是 Berkeley Socket,就略过了. 对象序列化 序列化:是指把内存中的内容转化为比特流的形式.比特流是通过网络传输的形式,在主机和服务器上还可以恢复为原始格

前言 “无AI,不未来”,绝对不是一句豪情壮语,AI早已进入到了我们生活当中.去年Google发布的Android Pie系统在AI功能方面就做了重大革新,本文就对Google在新系统中引入的AI功能进行一些整理. 一.高通的SNPE SDK支持 SNPE SDK即 Snapdragon Neural Processing Engine SDK,它是美国高通公司出品的神经网络处理引擎(SNPE),可运行于搭载了高通Zeroth机器智能平台的820芯片处理器,开发者可以在SNPE上搭建自己的深度学

python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: 来自 : OpenCV-Python 中文教程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding r

  公式: 两个参数 \alpha > 0 和 \beta 一般称作 增益 和 偏置 参数.我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 .   #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<thread> #include<vector> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/contrib/contrib.

上个博客提到的阈值化只是针对图像全局进行阈值化,opencv提供了一个更好的函数cvAdaptiveThreshold,可以做到局部特征的阈值化,这样一来, 整个图像的信息可以被更好的提取. #include <cv.h> #include <highgui.h> #include "math.h" IplImage *img_gray = NULL, *img_thres = NULL, *img_adaptive = NULL; int main(int a

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533 [OpenCV入门教程之六] 创建Trackbar & 图像对比度.亮度值调整 标签: opencvvs2010c++图像处理 2014-03-18 21:43 43189人阅读 评论(99) 收藏 举报  分类: [OpenCV](18)    目录(?)[+]   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_

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

本文主要介绍了自适应的中值滤波器,并基于OpenCV实现了该滤波器,并且将自适应的中值滤波器和常规的中值滤波器对不同概率的椒盐噪声的过滤效果进行了对比.最后,对中值滤波器的优缺点了进行了总结. 空间滤波器 一个空间滤波器包括两个部分: 一个邻域,滤波器进行操作的像素集合,通常是一个矩形区域 对邻域中像素进行的操作 一个滤波器就是在选定的邻域像素上执行预先定义好的操作产生新的像素,并用新的像素替换掉原来像素形成新的图像. 通常,也可以将滤波器称之为核(kernel),模板(template)或者窗

一.对比度.亮度概念普及 1.1对比度 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,差异范围越小代表对比越小.对比度对视觉效果的影响非常关键,一般来说对比度越大,图像越清晰醒目,色彩也越鲜明艳丽:而对比度小,则会让整个画面都灰蒙蒙的.高对比度对于图像的清晰度.细节表现.灰度层次表现都有很大帮助.相对而言,对比度对灰度图的影响要比彩图大. 提高图像对比度的方法:让白色区域更亮,黑色区域更暗. 1.2亮度 亮度是一个相对概念,取决于视觉感受.对数

一.理论基础 在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 二.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行

本实例演示简单地改变图像的对比度和亮度,使用了如下线性变换来实现像素值的遍历操作: The parameters α > 0 and β often called the gain and bias parameters; sometimes these parameters are said to control contrast and brightness respectively. 代码如下: // 改变图像的对比度和亮度 #include <opencv2/opencv.hpp>

示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void on_change(int, void*); // trackbar 的 callback int contrastValue; // 对比度 int brightValue; // 亮度值 Mat src, dst; int main() { src= imread("005.jpg"); dst = src.clone();

1. 理论 图片的转换就是将图片中的每个像素点经过一定的变换,得到新像素点,新像素点组合成一张新的图片. 改变图片对比度和亮度的变换如下: 其中α和β被称作增益参数(gain parameter)和偏差参数(bias parameter),分别控制对比度和亮度. 2. 实现代码 使用上述公式实现改变对比度和亮度的代码如下: void ContrastAndBrightness(const Mat& Src,Mat& Dst,double alpha,double beta) { Dst =