随笔分类 - VS2015_opencv_C++基础
摘要：opencv中图像深拷贝和浅拷贝 浅拷贝，是指当图像之间进行赋值时，图像数据并未发生复制，而是两个对象都指向同一块内存块。 深拷贝，是指新创建的图像拥有原始图像的崭新拷贝，即拷贝图像和原始图像在内存中存放在不同地方。 OpenCV中可以通过下面两种方式实现深拷贝： 1) img.copyTo(img
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摘要：HSV颜色分割 目的： 目的就是为了更多地了解图像色彩空间，大部分图像计算基于图像色彩空间和图像统计直方图进行计算，而图像色彩空间最常用的有RGB、HSV、YUV三种格式。 任务： 了解图像的常用色彩空间，熟悉图像的基本处理方式，能够使用；图像色彩空间：RGB是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)
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摘要：全景图像拼接（opencv3.4.2） 原图： 图一 图二 图三 图四 图五 opencv3.4.2 SIFT特征点提取： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <iostream> usi
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摘要：像素积分图计算： 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 6 int main(int argc, char** argv) { 7 Mat src = imread("L:/5.
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摘要：环境配置 本文是OpenCV3.4.2 在VS2015下的配置过程，用的是WIN10系统 用CMake的动态链接库配置 OpenCV3.4.2官方下载 8月29日已更新至3.4.2版本 VS2015自行下载 二1：opencv下载安装 进入OpenCV的官网，选择3.4.2的Sources版本进行下
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摘要：代码： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, gray_src, drawImg; int thres
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摘要：结果： 代码中涉及数组的使用方法： 这两个数组为 findContours的第2和第3个参数； vector<vector<Point>>：//一般在轮廓查找和轮廓绘制使用，参数 contours vector容器里面放了一个vector容器，子容器里放点 vector<V e c 4 i>：放了4
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摘要：代码如下： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, temp, dst; //Trackbar的参数：
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摘要：代码： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat
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摘要：一、上采样与降采样 二、Dog--高斯不同 代码如下： 原图： 降采样： 上采样： DOG归一化图像：
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摘要：一、开操作 代码如下： 结果： 二、闭操作 代码入下： 结果： 三、形态学梯度 代码： 结果： 四、顶帽 代码如下： 结果： 五、黑帽 代码如下： 原图： 闭操作图： 黑帽为两图之差：
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摘要：结构化膨胀：通过自定义提取兴趣的结构，在该结构覆盖下的最大值作为该取值。 结构化腐蚀：通过自定义提取兴趣的结构，在该结构覆盖下的最小值作为该取值。 一、水平直线提取 代码如下： 结果： 二、竖直线提取 仅提取参数代码改变： 结果： 三、矩形提取 代码：
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摘要：示例代码： 自定义卷积核，可以用 给出卷积核的矩阵。 下面是生成一个one矩阵然后归一化矩阵的卷积核，模糊图像。 自动模糊图像显示代码： 结果： 500ms模糊一次：
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摘要：霍夫变换检测圆的原理： 大家都知道三点可以确定一个圆，以这三点做所有半径的圆则必有一个公共交点，这个交点为以三点为圆的圆心。 霍夫变换检测圆形的原理跟检测直线的原理是一样的。圆的表达式为 (x-a)2+(y-b)2=r2 ， 把问题转换成在求解经过像素点最多的 (a,b,r) 参数对。 常用检测圆的
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摘要：一、霍夫变换直线检测： 1.众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 如: <1>在笛卡尔坐标系: 可由参数: 斜率和截距（m,b）表示。 <2>在极坐标系: 可由参数: 极径和极角（r, θ）表示。 可以用极坐标系来表示直线. 因此, 直线的表达式可为: 化简便可得到: 有经验的人可以
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摘要：双阀值： 一般的边缘检测算法用一个阀值来滤除噪声或颜色变化引起的小的梯度值，而保留大的梯度值。 Canny算法应用双阀值，即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值，则被认为是强边缘点。 如果边缘梯度值小于高阀值，大于低阀值，则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉。这
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摘要：Laplance算子就是对图像求二阶导 代码： 结果： 原图 灰度图： Laplance:
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