这几周笔者几篇文章介绍了改高反差保留滤镜的文章. 关联文章的地址 高反差保留就是高通滤波 r=(pix[x,y]-avg(R))/128 pix[x,y]*r+128*(1-r) #include <math.h> #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; using namespace std; int R=5; int main() { Mat src = imrea

§ Laplacian() void cv::Laplacian    (    InputArray     src,                                       OutputArray     dst,                                       int     ddepth,                                       int     ksize = 1,                    

我可能是想找个工作以外的事情做一下. 目标:我要自学网PhotoShop商业修图. 笔记: .图层 .1总结: 1.1.1图层就好像画画的一张纸,但是每一层又互不影响. 1.1.2图层蒙版(覆盖一层玻璃片):只能涂黑(物体变透明)白(物体显示)灰色(半透明) 1.4.操作: .创建个文件夹,便于分类. .锁定:(透明像素,图像像素,位置,锁定全部),对其进行保护. .图层模式:可以先随便设定一下. 1.5.快捷键:ctrl+shift+n 新建图层. .通道与色彩原理 1.1 总结: 通道实际上

锐化概念 图像平滑过程是去除噪声的过程.图像的主要能量在低频部分,而噪声主要集中在高频部分.图像的边缘信息主要也在高频部分,在平滑处理后,将会丢不部分边缘信息.因此需要使用锐化技术来增强边缘. 平滑处理的本质是图像经过平均或积分运算,锐化进行逆运算(如微分)即可.微分运算是求信号变化频率,可以增强高频分量的作用.在对图像进行锐化处理前要确定图像有较高的信噪比,否则处理后的图像增加的噪声比信号多. 常用的微分运算有一阶微分和二阶微分.一阶微分 \[ \frac{\partial f}{\parti

为了提升自己对Opencv中Mat数据类型的熟悉和掌握程度,自己尝试着写了一下Laplace图像锐化函数,一路坎坷,踩坑不断.现将代码分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //Laplace滤波锐化图像 void myLaplace(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int SrcH = Src.rows

OpenCV实现USM锐化 [转]http://www.programdevelop.com/4964391/ USM (Unsharp masking) is a common operation of image processing. From the Internet search a bit, there are basically three different ways. Only 2 lines of code, there are hundreds of the most co

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

OpenCV实现图象翻转.滤波.锐化 注:以下代码,使用opencv库函数实现了对图片的翻转.灰度图转换.各种滤波.各种锐化. 库函数相关参数及说明参阅:OpenCV中文站=>opencv教程(cn) #include <iostream> #include <stdio.h> #include <Windows.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc

突然发现网上都是些太繁琐的方法,我就找opencv锐化函数咋这么墨迹. 直接上代码: kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) #定义一个核 dst = cv.filter2D(image, -1, kernel=kernel)

源地址:http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2575277.html 常用Photoshop的玩家都知道Unsharp Mask(USM)锐化,它是一种增强图像边缘的锐化算法,原理在此处,如果你想使用这个算法,强烈推荐看一下.本文进行一下简单的介绍,USM锐化一共分为三步,第一步生成原始图片src的模糊图片和高对比度图片,记为blur和contrast.第二,把src和blur作差,得到一张差分图片,记为diff,它就是下图

USM:unsharp mask 对小的细节干扰小,对大的细节进行锐化 Mat dst; Mat blur_image; GaussianBlur(src, blur_image, Size(3, 3), 0); Laplacian(src, dst, -1, 1, 1.0, 0, BORDER_DEFAULT); imshow("Laplacian", dst); Mat usm_image; addWeighted(blur_image, 1.0, dst, -1.0, 0, us

继续昨晚的学习总结,昨晚看到轨迹条的创建就没有看下去了,今天继续: 1.轨迹条的创建: 轨迹条往往会和一个回调函数配合使用,当轨迹条发生改变,就调用这个轨迹条的回调函数 int createTrackbar(conststring& trackbarname,  conststring& winname, int* value,  int count, TrackbarCallback onChange=0, void* userdata=0); 第一个参数,表示轨迹条的名字,用来代表我们

http://blog.csdn.net/scottly1/article/details/40978625?utm_source=tuicool 因为工作需要,小小的研究一下Opencv的图像处理,主要目的是对图像做锐化,高斯模糊等处理: 记录一下自己安装VS2010与Opencv的配置过程,方便以后查看使用,开发环境的搭建: 1. 下载安装Opencv,去官网http://opencv.org/即可下载最新版本的Opencv,此处用的是Opencv 2.4.10 安装时傻瓜式的,最新版本的安

time:2015年10月06日 星期二 12时14分51秒 # opencv笔记5:频域和空域的一点理解 空间域和频率域 傅立叶变换是f(t)乘以正弦项的展开,正弦项的频率由u(其实是miu)的值决定.因为积分后左边剩下的为一变量是频率,所以我们说傅立叶变换域是频率域. (<数字图像处理>冈萨雷斯,中文第三版P128) 当变量t用于说明图像时,我们一般将变量t的域称为空间域. 按<图像处理>(章毓晋)的理解,首先是认同模板操作的,然后借助卷积定理,将模板操作转化为傅立叶的乘积,也

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

得知OpenCV有一段时间.除了研究的各种算法的内容.除了从备用,据导游书籍和资料,尝试结合链接的图像处理算法和日常生活,第一桌面上(随着摄像头)完成了一系列的视频流处理功能.开发平台Qt5.3.2+OpenCV2.4.9. 本次试验实现的功能主要有: 调用摄像头捕获视频流: 将帧图像转换为素描效果图片: 将帧图像卡通化处理: 简单地生成"怪物"形象: 人脸肤色变换. 本节全部的算法均由类cartoon中的函数cartoonTransform()来实现: // Frame:输入每一帧图

图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件:1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息.2.图像的视觉效果更好 opencv支持图像滤波,提供了五个基本算法,分别是方框滤波,均值滤波,高斯滤波,中值滤波以及双边滤波,前三种为线性滤波算法,后两种为非线性滤波算法,接下来分别对这五种滤波方式进行讲解和演示 一.方框滤波 首先,线性滤波算法必须知道的概念叫做邻域算子,是指利用一张图片中给点的像素点的周

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

相信很多人手机里都装了个"扫描全能王"APP,平时可以用它来可以扫描一些证件.文本,确实很好用,第一次用的时候确实感觉功能很强大啊算法很牛逼啊.但是仔细一想,其实这些实现起来也是很简单的,我想了下,实现的步骤应该就只有下面三个: 将证件轮廓找到 提取证件矩形轮廓四点进行透视变换 二值化 知道原理之后,我马上利用强大的opencv开发一个类似"全能扫描王"扫描工具. 整理一下我们要制作的这个扫描工具有哪些功能: 图像的信息区域的提取与矫正 图像的二值化 锐化和增强 第