转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462665.html 参考网址: http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/18848281 貌似还有其他的,记不清了 convolveDFT函数是从官方文档中抄录并做了修改,因为原来的程序有问题.一是输出Mat C应声明为引用:二是其中的mulSpectrums函数的第四个参数flag值没有指定,应指定为DFT_COMPLEX_OUTPUT或是D

以一个跟踪算法来测试: 使用cv::dft(), 矩阵未按照2次幂对齐,最终跟踪平均准确率 84.3% 使用cv::dft(),矩阵使用cv::copyMakeBorder对齐,最终跟踪平均准确率 88.5%, 但中间有7帧完全没跟准 使用cv::ocl_dft(),矩阵使用cv::copyMakeBorder对齐,最终跟踪平均准确率 33.7%, 中间有88帧完全没跟准 本想通过opencl来加速,而结果都没对齐,看来此方向不可行.

计算数组加权和:addWeighted 可实现两个大小.类型均相同的数组(一般为 Mat 类型)按照设定权重叠加在一起. void addWeighted(InputArray src1,double alpha,InputArray src2,double beta,double gamma,OutputArray dst,int dtype =-1); src1,需要加权的第一个数组,通常是一个 Mat. alpha,第一个数组的权重. src2,需要加权的第二个数组,需要和第一个数组拥有相

在OCR实际开发中,证件照采集角度有很大的偏差,需要将图片进行旋转校正, 效果图: 在应用中发现应该加入高斯模糊,可以极大减少误差线条. 知道线条后 通过求斜率 得旋转角度 .(x1-x2)/(y1-y2) 结果 结果还行吧 ! 当然还有直方图也可以判断,有待研究! 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直线的算法.其最初用来检测图像中的直线,同时也可以将其扩展,以用来检测图像中简单的结构. OpenCV提供了两种用于直线检测的Hough变换形式.其中基本的版本是cv2.HoughLines.其输

计算轮廓面积: double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false ) InputArray contour:输入的点,一般是图像的轮廓点 bool oriented=false:表示某一个方向上轮廓的的面积值,顺时针或者逆时针,一般选择默认false 计算轮廓边长: double arcLength(InputArray curve, bool closed) InputArray curve:表示图像的轮廓 bool clos

椭圆         椭圆(Ellipse)是平面内到定点F1.F2的距离之和等于常数(大于|F1F2|)的动点P的轨迹,F1.F2称为椭圆的两个焦点.其数学表达式为:                                                                                                                 |PF1|+|PF2|=2a(2a>|F1F2|).[1]         椭圆是圆锥曲线的一种,即圆锥与

Release 模式 -------------------------------------------------- smooth gaussian : 2 cvtColor CV_BGR2Lab : 3 get_psnr : 16 convertTo CV_8U: 6 absdiff: 2 threshold: 0 dilate 20: 3 fill_hole : 3 bitwise_xor : 0 shape : 0 copyTo 3 channels : 0 select_color

图像矩描述了图像的全局特征 一阶矩与形状有关 二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度 三阶矩是关于平均值的对称性测量 由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩,不变矩是图像的统计特性,满足平移.伸缩.旋转的不变性

直接上代码吧: import cv2 import numpy as np from PIL import Image area = def getWhitePixel(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(image,(,),) ret3,th3 = cv2.threshold(blur,,,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

Paul Viola和Michael Jones在2001年首次将积分图应用在图像特征提取上,在他们的论文"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"中,积分图被当作一种新的图像特征表征方式,可以把检测的Haar特征非常高效的计算出来,用于实时人脸检测系统. 积分图是一种能够描述全局信息的矩阵表示方法,其构造方式是积分图像上位置(i,j)处的值ii(i,j)是原图像(i,j)左上角方向所有像素的和

DFT计算过程详解 平时工作中,我们在计算傅里叶变换时,通常会直接调用Matlab中的FFT函数,或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数,很少去探究具体的计算过程,本文以一个具体的例子,向你一步一步展示DFT的计算过程. 众所周知,傅里叶变换的计算公式为: 对时域信号进行离散化: 根据欧拉定理: DFT方程改写为: 为第m个DFT输出值, 为采样点输入, 假设N=4: 则: m=0 m=1 m=2 m=3 这里需要补充一个采样率的概念. 假设对原始信号的采样率为: 对原始信号做16点DFT进

http://docs.opencv.org/2.4.13/ Basis 矩形 "modules/core/src/drawing.cpp" CV_IMPL void cvRectangle( CvArr* _img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness, int line_type, int shift ) { cv::Mat img = cv::cvarrToMat(_img); cv::rectangle

opencv学习笔记(一)IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类

opencv的基本数据结构 结构 成员 意义 CvPoint int x,y 图像中的点 CvPoint2D32f float x,y 二维空间中的点 CvPoint3D32f float x,y,z 三维空间中的点 CvSize int width,height 图像的尺寸 CvRect int x,y,width,height 图像的部分区域 CvScalar double val[4] RGBA值 Mat 数据结构 Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

Mat,cvMat和IplImage这三种类型都可以代表和显示图像,三者区别如下 Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化. 而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系.实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的.

感觉上次学习DFT简直是乱来了.不知道误导了多少人,这里深感抱歉. 这次我再看了看<算法导论>,觉得收获很大,终于粗略的知道DFT的原理了! 如何将两个多项式相乘 对于一个n次多项式,\(f(x)=\sum_{i=0}^n a_ix^i\),根据书上说的是有一个叫插值的东西.通俗的说,就是我们随意选取\(n\)个不同的\(x\),不妨设为\(x_0,x_1,...,x_n\),通过这个我们可以算出\(y_i=f(x_i)\),这个过程就是DFT. 我们现在需要将两个多项式相乘,所以这两个多项式

C语言的FFT //---------------------------------------------------------------------------------- //---------------------------------------------------------------------------------- 01.void      dft()   02.{   03.          extern int     inv;   04.      

Mat,cvMat和IplImage这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系.实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见. 最近

OpenCV 学习笔记(模板匹配) 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一.这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否"相似",当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标. 在 OpenCV 中,提供了相应的函数完成这个操作. matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置 在具体介绍这两个函数之前呢,我们还要介绍一个概念,就是如何来评价两