随笔分类 - 图像及opencv
摘要：转自：基本绘图 与 《学习opencv》笔记——关于一些绘图的函数 一、基本绘图，主要包括以下内容 如何用 Point 在图像中定义 2D 点 如何以及为何使用 Scalar 用OpenCV的函数 line 绘 直线 用OpenCV的函数 ellipse 绘 椭圆 用OpenCV的函数 rectan
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摘要：转自：图像分析：二值图像连通域标记 一、前言 二值图像，顾名思义就是图像的亮度值只有两个状态：黑(0)和白(255)。二值图像在图像分析与识别中有着举足轻重的地位，因为其模式简单，对像素在空间上的关系有着极强的表现力。在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 一、引言 在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 先看看程序运行截图： 一、引言：关于兴趣点（interest points） 在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoi
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/24599073 1.1 开运算（Opening Operation） 开运算（Opening Operation），其实就是先腐蚀后膨胀的过程。其数学表达式如下： 开运算可以用来消除小物体、在
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 一、原理 1.1 形态学概述 形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学，往往表示的是数学形态学。
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摘要：关于自适应阈值，可参考：Wellner 自适应阈值二值化算法 一、大津法OTSU（最大类间方差法） 参考：非黑即白——图像分割入门篇之Otsu阈值 自适应阈值分割—大津法（OTSU算法）C++实现 灰度图像的自动阈值分割（Otsu 法） 在实际运用过程中，大津法表现得最稳定，且无需参数，对于现实图像
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摘要：转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_662c7859010105za.html 在OpenCV里面，许多数据结构为了达到內存使用的最优化，通常都会用它最小上限的空间来分配变量，有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量，因此需要知道它们声明的空间大小来配置
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摘要：转自：图像类型 与 opencv中图像基础（大小，深度，通道） 一、图像基本类型 在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。 1. 二值图像 2. 灰度图像 3. 索引图像 4. 真彩色RGB图像 1. 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代
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摘要：详细教程可参考：http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811129/ 原文在这里：【OpenCV入门教程之一】 安装OpenCV：OpenCV 3.0、OpenCV 2.4.8、OpenCV 2.4.9 +VS 开发环境配置 安装和配置就不
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摘要：参考：【OpenCV】访问Mat中每个像素的值（新） 膜拜大佬 以下例子代码均针对8位单通道灰度图。 1 .ptr和[]操作符 Mat最直接的访问方法是通过.ptr<>函数得到一行的指针，并用[]操作符访问某一列的像素值。 2 .ptr和指针操作 除了[]操作符，我们可以使用移动指针*++的组合方法
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